企業のデータマネジメント事例4選｜成功させるポイントや進め方も解説

最近は、スマートフォンの普及によって欲しい情報がすぐに手に入る時代となりました。その結果、顧客のニーズが多様化し、企業では一人ひとりに合わせたアプローチが求められています。こうした企業の経営戦略の立案時に重要となるのが、さまざまなデータの活用です。しかし、「データを扱うメリットがわからない」「具体的なデータの扱い方を知りたい」と悩む方も多いでしょう。そこで今回は、データ管理を意味するデータマネジメントの有用性や事例を紹介します。

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データマネジメントとは

データマネジメントとは、企業内に存在するさまざまな種類の情報を適切に管理し、そのデータを分析して経営戦略の立案時に活用していくマネジメント手法です。最近は、IT技術の進歩により、業界の進化が起きて社会全体の環境が変化しました。こうした社会の変化に対応するためには、他企業よりも優位性を保つ必要があり、そのために情報の利活用が求められます。したがって、データマネジメントは今後の競争社会で生き残っていくためにも、取り入れていくべき手法の一つです。

データマネジメントのメリット

データマネジメントには、以下4つのメリットがあります。

• ロジカルなマーケティング戦略を構築可能
• 迅速な意思決定に貢献する
• 業務プロセスが可視化される
• 業務の属人化を防止できる

ロジカルなマーケティング戦略を構築可能

データマネジメントは、蓄積された情報を定量的に分析できるため、データに基づいた信頼性の高い戦略を検討できます。従来、マーケティング戦略の立案時は、長年の経験や勘で判断することがありました。しかし、こうした判断はデータに基づかないため、何らかの外部要因が発生してしまうと想定外の結果となってしまうでしょう。データマネジメントは、顧客からの問い合わせ情報や基本情報を参考に分析するため、需要予測や顧客のニーズを正確に把握できます。

迅速な意思決定に貢献する

企業において、迅速な意思決定は重要な要素です。意思決定に時間がかかってしまうと、それだけ新たな施策の検討や取り組みに時間をさけられなくなってしまうため、ビジネスチャンスの喪失にもつながってしまうからです。データマネジメントによってデータを統括的に管理し、情報の正確性や網羅性を担保することで、正しいデータに基づいた迅速な意思決定が可能です。

業務プロセスが可視化される

データ分析によって、業務プロセスの可視化につながります。普段何気なく業務をしていると、業務プロセスがブラックボックス化してしまい、誰がどのような手順でやっているのかが見えにくくなってしまいます。そこで、データマネジメントによって膨大なデータを分析することで、プロジェクトやチームの業務プロセスが可視化されてさまざまな課題が見えてくるのです。その後、課題改善に向けた取り組みを通じて、業務の改善や労働生産性の向上に貢献できます。

業務の属人化を防止できる

データマネジメントは社内の情報を統括的に管理できるため、担当者の異動や退職などが発生しても引き継ぎをスムーズに行えます。多くの企業では、担当者しかその業務をこなせない属人化が進んでいます。こうした業務の属人化は、担当者が不在時に業務へ大きな影響を与えるため、他にも対応できる人材を育成しておかなければなりません。データマネジメントは、企業内のあらゆる情報を管理しているため、業務に関する情報を蓄積していつでも共有できる仕組みを構築できます。

データマネジメントの注意点

データマネジメントは、企業の経営活動を促進するためにも重要なものです。しかし、データマネジメントはただ実施するのではなく、いくつかの注意点があります。ここでは、2つの注意点を解説します。

データ活用の意味を考える

データマネジメントをするときは、データ活用について深く考える必要があります。データ活用を考えずに進めてしまうと、データベース同士の整合性が担保できなくなり、不正確なデータで運用をしていかなければならなくなってしまうからです。その結果、データ統合や移行時も間違ったデータを運用し続けていくため、分析をしても正しい結果を得られません。

新たな事態に対応できないと問題が顕在化する

もしデータマネジメントが正しく運用されていなかった場合、新たな事態が発生したときに対応できない場合があります。たとえば、企業内でのコンプライアンスとして情報の取得が必要だったり、企業合併時に過去のデータを参照しなければいけないなど、今まで予測のできない事態が発生する可能性もあるでしょう。こうした状況に対応するためには、データマネジメントを正確に運用していく必要があります。

データマネジメントの事例と導入効果

データマネジメントの事例としては、以下の4つがあげられます。

1. 調達コストダウンとタイムリーな購買分析が可能に
2. 営業活動の適時見える化を実現
3. データを企業全体で共有してマーケティング戦略を構築
4. Webサイトにアクセスしないユーザーへの戦略的アプローチを達成

事例1.調達コストダウンとタイムリーな購買分析が可能に

1つ目は、某大手企業で物品調達時のコストダウンとリアルタイムで購買分析が可能になった事例です。この事例では、発注先ごとに登録された発注データのデータクレンジングを実施し、同一商品内で最も最安値で発注できる業者を一瞬で特定できるようにしました。その結果、数億円に及ぶコストダウン効果を得られたのです。

事例2.営業活動の適時見える化を実現

2つ目は、営業活動に悩むとある企業にて、顧客ごとに分かれて管理されたデータをクレンジング作業によって一元化した事例です。従来までは顧客データが整形されていなかったため、誰がどの顧客を担当しているのかなどが見えにくい状況でした。そこで、顧客データのデータマネジメントを実施し、顧客別の営業状況や担当者のリソース状況がリアルタイムで把握できるようになったのです。

事例3.データを企業全体で共有してマーケティング戦略を構築

3つ目は、某化粧品販売企業にて、企業内のブランドごとに独立していたデータを企業全体で共有した事例です。今まではブランドごとにマーケティング戦略を立案していたため、他のブランドとのデータ共有が難しい状況でした。そこで、「DMP（Data Management Platform）」と呼ばれるソリューションを導入し、ブランドごとの情報を一つに集約したのです。その結果、ブランドを横断した円滑な情報共有が可能となり、各種プロモーションの最適化に成功しました。

事例4.Webサイトにアクセスしないユーザーへの戦略的アプローチを達成

4つ目は、国内某航空系企業の広告戦略で活用された事例です。この事例ではカード会員増加に向けて、過去にWebサイトへ訪問したユーザーに広告を表示していました。しかし、すでにカードを保持しているユーザーには効果がなく、せっかくの広告が無駄になっていたのです。そこで、DMPを導入することで会員をステータスごとに管理し、Webサイトにアクセスしないユーザーへの戦略的アプローチを実現しました。

データマネジメントの方法

データマネジメントは、以下の手順で進めていきます。

1. 目的設定
2. アウトプットを具体的にイメージする
3. 既存データの管理
4. 全社でデータマネジメントの有用性を共有する
5. 小規模な戦略から始める

目的設定

まずは、データマネジメントの目的を明確にしましょう。現状の課題や将来の理想像をイメージし、その実現に向けた全体計画を立てる必要があります。もし、目的を設定せずに進めてしまうと、データを収集するだけになってしまって活用ができません。目的を設定し、正しい手順でデータマネジメントを進めるのが大切です。

アウトプットを具体的にイメージする

アウトプットは、目的を達成するために必要となる帳票などのイメージです。具体的にイメージすることで、アウトプットに必要なデータも明らかになるため、収集すべきデータがわかります。データマネジメントはデータを収集するのではなく、目的に応じた適切なデータであるのかが重要です。

既存データの管理

次に、すでに保有しているデータを有効活用できる状態に整理します。既存のデータを適切に管理することで、今後増えてくる新しいデータの形式も自然と決定します。既存データを管理するときは、メタデータの管理も合わせて実施すると良いでしょう。

全社でデータマネジメントの有用性を共有する

データマネジメントに取り組む場合は、企業全体で導入する目的やメリットを共有する必要があります。全部署が横断的に関わっていくため、専門組織以外の協力が必要不可欠です。協力を仰ぐためには、なぜデータマネジメントをすべきなのかを明確に伝える必要があります。

小規模な戦略から始める

各部署に理解を得られたら、いきなり全社展開をするのではなく、特定の部署のみで小規模に始めましょう。小規模にすることで、問題発生時のリスクが最小限で済むだけではなく、関係部署が少ないためスムーズに進めていけるからです。ただし、小規模の場合でも、当初掲げた目的達成に向けてさまざまな取り組みをしていきましょう。

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まとめ

データマネジメントは、企業の経営戦略を決めていく上で欠かせないものです。効率的な業務や新たなビジネスを展開するためにも、企業全体でデータマネジメントに取り組んでいかなければなりません。しかし、データ分析の基盤を一から構築するにはコストがかかるため、効率的に運用するためにもツールの導入をおすすめします。UMWELTならデータ集約から分析結果の出力までを一元化することが可能です。AI搭載型のシステムの中では業界最低水準で導入可能です。ご興味のある方はぜひ下記サービスページよりお問い合わせください。