データドリブンとは、経験や勘ではなく、売り上げやWeb上のデータなどの分析結果をもとにした判断や立案を意味します。

顧客ニーズの多様化や、市場動向データの変動が激しい現代では、経験や勘だけでは対処できないのが現状です。

そのため、データに基づいて正確に顧客ニーズや市場動向を把握する必要があります。

この記事では、システム開発やマーケティングで役立つデータドリブンの考え方や、プロセスなどをまとめました。

データドリブン開発ならNOVEL

NOVELでは、データドリブンの月額制アジャイル開発をおこないます。

優秀なエンジニアチームによる開発により、人材を一から採用したり教育したりする必要がありません。

週次のスプリントを組みアップデートを実施すれば、必要な箇所にのみ絞って最小のシステム構築が可能です。

データドリブンでは、細かく効果を測定して次に活かしていくのが重要なため、NOVELによる繰り返しの効果測定が役立つでしょう。

データドリブン開発を予定している企業の方々は、お気軽にNOVELにご相談ください。

データドリブンとは？意味を解説

データドリブンは「データ駆動」という意味があり、抽象的な計算方法として活用されます。

データの収集・分析は、顧客の価値観や行動、ニーズが多様化した現代では、大変重要なプロセスです。

1つの計算の答えから次の計算に進むといったプロセスとなっており、マーケティングや開発などで活用できる状態に分析されたデータです。

【一言メモ】
データドリブンの反対語として「要求ドリブン（demand driven）」という言葉もあります。「要求駆動」という意味があり、ユーザーの要求に合わせた仕組みを指します。
顧客の要求（デマンド）が決まっている状態で、その要求に合致したルールで動作する仕組みです。
抽象的な計算方法という意味ではデータドリブンと同じですが、なにを基としてデータ化するのかが異なる点を理解しておきましょう。

ビジネスにおけるデータドリブンの使い方

ビジネスにおけるデータドリブンは、以下の行動先によって名前が変わります。

• 経営ならデータドリブン経営

• 開発ならデータドリブン開発

• 社内推進ならデータドリブンの社内推進

• 検討ならデータドリブンで考える

「データドリブンの言葉の使い方は変化する」と覚えておきましょう。

ビジネスにおけるデータドリブンは、経営管理やマーケティング実務をはじめ、売上シミュレーションなどさまざまなところで活用できます。

データドリブンの活用が求められる理由・必要性

データドリブンの活用が求められる理由として、以下の4つが挙げられます。

1. 顧客や市場の多様化に対応するため

2. ビジネス・開発において精度を高めるため

3. 問題や課題を解決するため

4. 保有データの分析で新たな価値を創生するため

顧客や市場の多様化に対応するため

顧客や市場の多様化に対応するために、データドリブンの活用が求められています。

情報化社会によって、以下の内容でスピード感とより高い利便性が求められるようになったためです。

• IT技術の向上

• 計算処理

• コミュニケーションツールの発展 など

ニーズの多様化だけでなく、顧客行動の複雑化にも対応しなくてはなりません。

ほかにも、現場の業務が複雑化したり、従業員の負担やコストが増えたりする問題の改善などが挙げられます。

対応するために、データドリブンの活用は有効な策といえるでしょう。

ビジネス・開発において精度を高めるため

データドリブンは、ビジネス・開発において精度を高めるためにも、重要なプロセスです。

技術の進歩によりビッグデータを多数取り扱うようになった反面、ビジネスや開発などに活かせていない企業も多いのが現状です。

ビジネスや開発にデータを取り入れれば、顧客のニーズの向上やよりよい開発を目指すための精度を高められます。

勘や経験に頼る意思決定だけでは、時代に取り残されてしまうかもしれません。

データに基づいて客観的に判断・立案ができれば、ビジネス・開発などにおける精度を高められるでしょう。

問題や課題を解決するため

データドリブンによって、問題や課題を解決できる点も、活用が求められる理由の1つです。

問題や課題を数字から判断するため、本当の問題点を見つけ出せます。

俯瞰でに物事を判断するため、多様化・複雑化する顧客の周辺環境や状況ができません。

データドリブンを活用して問題・課題の解決を実施すれば、顧客満足度を高められるでしょう。

保有データの分析で新たな価値を創生するため

保有データ分析で新たな価値を生み出す意味でも、データドリブンの活用が求められます。

リアルタイムで売上や市場動向を確認できれば、時代に見合った収益が高くなる商品の開発に注力できるためです。

保有データ分析により、新しい価値を生み出せる市場や分野を見つけ出し、競合他社よりも抜きん出たビジネスが可能になります。

勘や経験よりも頼りになるデータの活用は、顧客ニーズや状況を把握するにはピッタリのプロセスといえるでしょう。

データドリブンを活用する基本プロセス

データドリブンを活用する基本的なプロセスは、以下の流れで進行します。

1. データを収集する

2. 収集したデータを分析する

3. 分析したデータから意思決定する

4. 実行・行動する

データを収集する

データは、業務システムやWebサーバーなどから収集します。

ビジネスやマーケティング、開発の意思決定に必要なデータを、クラウド上のサーバーに蓄積させましょう。

POSシステムやCRMの導入などで、活用できるデータを集めてみてください。

収集したデータを分析する

分析は、データドリブンで重要なプロセスです。

集めたデータがどのような意味をもつのか、客観的に判断しなければいけません。

分析するだけでなく、データを見える化すれば、より精度の高い活用が可能になります。

ビッグデータを分析するにあたり、1つずつ手作業で分析していては膨大な時間がかかります。

データを分析する際には、CDPやWeb解析ツールを活用しましょう。

• Googleアナリティクス

• Googleデータポータル

• Similar Web

• Hubspot

• Domo

• Tableau

無料で使用できるものもあるため、自社で分析したいデータにあわせて使い分けてみてください。

分析したデータから意思決定する

データを分析したら、内容を確認しながら意思決定します。

具体的にデータから何が分かったのかにあわせて、アクションプランを決めましょう。

蓄積されたデータを他データと比較したり分析したりすれば、予測値が求められます。

データや予測値の活用方法は、専門的な人材の育成や採用も視野に入れなくてはなりません。

採用や育成が難しい企業の場合には、外部のコンサルティング会社や開発サービスへの委託をおすすめします。

実行・行動する

データの収集、分析、意思決定まで完了したら、実行段階に移ります。

アクションプランの実行には、組織を全体的に統括できる人材や、他の部門との連携も必要です。

社内で連携が難しい場合には、外部のコンサルタントを招き入れたり、新しく仕組みを作ったりして、対応しましょう。

結果からさらにデータを収集する

得られた結果から、さらにデータを収集、分析、意思決定のプロセスを繰り返します。

ただ実行するだけでなく、PDCAサイクルを回してください。

細かく観察・検証して新しい施策を実施しなくては、データドリブンを活用する意味がなくなります。

より精度の高い開発やビジネスがおこなえるように、組織的にPDCAを回しながらアクションプランを実行しましょう。

【事例】データドリブン開発の場合

データドリブン開発の事例として、企業のフローを以下の表に整理しました。

データドリブン開発では上記のフローで進めていき、（5）まで進んだらまた（1）から繰り返します。

PDCAを回しながら開発すれば、より精度の高い状態でプロジェクトを進められるでしょう。

さらに、事例のようなフローで進めることで、開発にあたってより効率化したフローの組み上げも可能です。実装した結果ばかりが気になるところですが、いかに効率よくプロセスを進められるかに着目してみてください。

一度の実施で目標数値に達しなくても、PDCAを回し続けてデータドリブン開発をおこなえば、エンジニアやチーム全体のストレスも解消されやすくなるでしょう。

データドリブンを実現するポイント

データドリブンを実現するために、以下のポイントを押さえておきましょう。

1. データを構造化して管理する

2. 専用の人材を確保する

データを構造化して管理する

データはただ集めるだけでなく、構造化して管理しなくてはなりません。

ただ集めただけのデータには何の意味もなく、活用方法を見出せない可能性があるためです。

よくあるデータ管理の失敗として、以下の例があります。

• データ構造が複雑で使えない

• データの品質が悪くて活用に手間取る

しかし、分析可能な状態にするには地道な作業の繰り返しとなるため、データ分析をサポートしてくれるツールを活用しながら進めましょう。

どのように構造化すべきかがわからなかったり、データ分析に明るい人材がいなかったりする場合には、外部のコンサルティングへの依頼も検討してみてください。

データを構造化できないのは、データドリブンに失敗しやすいポイントです。

失敗せずにデータ分析や実行ができるよう、構造化について事前に考えておきましょう。

専用の人材を確保する

データを適切に管理するための、専門の人材確保も求められます。

構造化されたデータを適切に管理して、のちの活用時に活かせるようにしましょう。

理想は、データの構造から管理、分析までを一貫してデータサイエンティストに依頼できる状態です。

対応できない箇所に複数名分の人件費を割いたり、時間を使ったりするのではなく、専門のチームや個人への依頼も検討しましょう。

DXの影響で人材不足なら社内育成も検討

DXの影響により人材不足が深刻な場合には、社内での育成も検討してみてください。

データサイエンティストは、DX需要が高まるいま、枯渇状態にあります。

そのため、優秀なデータサイエンティストを確保したくても、採用が難しいでしょう。

企業の将来を考えてデータドリブンを進めるときは、時間をかけた社内育成も重要です。

しかし、元々のモデリング先がなくては育成も困難となるかもしれません。データ分析や管理でお困りの場合には、NOVELにご相談ください。

データドリブン開発の実績も多く、優秀なチームがコンサルティングをおこないます。

月額のため必要なノウハウや育成に必要なモデリング情報をためて、社内での育成に役立てていただくことも可能です。

データドリブンの支援ツール

データドリブン支援におすすめのツールを、以下の表にまとめました。

紹介したツールは一部であり、ほかにも多くのツールが存在しています。

自社で使いやすいツールを探すためにいろいろなものを試してみて、使いやすく分析しやすいものを選びましょう。

TechUnit（テックユニット）は、月額制で開発支援を行うサービスです。

• ✔ 開発が進まない
• ✔ 要件が決まっていないので柔軟に進めたい
• ✔ 今依頼している開発会社に不満がある

費用が発生しないご相談の段階で、コンサルティングを行い、プロジェクト毎に最適なチームをご提案しております。

プランに応じて柔軟な開発体制を構築いたします。もちろん、開発状況に応じたメンバーの増減も可能です。

無料相談も承っております。まずはお気軽にお問い合わせください！

お問い合わせはこちら

データドリブン開発でおすすめの月額制アジャイル開発

優秀なエンジニアチームによるデータドリブン開発なら、NOVELにご相談ください。

完全定額で貴社の専門チームを構築し、プロジェクトの立ち上げからシステム構築までをサポートします。

外部CTOとしてサポートも可能なため、スムーズにデータドリブンを活用した開発を進めたいときも役立つでしょう。

週次や隔週でミーティングや進捗報告などがあり、結果を検証して次に進むためデータドリブン開発に向いています。

人材の採用が難しかったり、育成の仕組みが整っていなかったりする場合には、ぜひご依頼ください。