データ分析は目標設定が欠かせない！フレームワークやポイントを解説

多くの企業でDX化が進む中、企業が収集するデータは非常に大きな価値を持つようになりました。データドリブンの経営を重視し、データの有用性を存分に活かすことを目標とする企業も増えています。データ分析は、企業の特徴や目的に応じた適切なツール選びが重要です。本記事では、データ分析の目標設定の仕方や、フレームワークなどを解説していきます。

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データ分析は企業で重要視されている

テクノロジーが進歩するスピードは極めて速く、テクノロジー活用をするかどうかで生産性に大きな差が生じています。ここでは、データ分析が多くの企業で重要視されている理由について解説します。

データ分析とは

ビジネスにおけるデータ活用とは、企業に蓄積されている様々なデータを、業務効率化、生産性向上を目的として継続的に活用することです。総務省が発表した「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究（2020）」によると、大企業は9割、中小企業でも半数以上がデータ活用に取り組んでいるとの報告があります。

データ分析が注目される背景

データ分析を活用することで、ビッグデータの利用や、現状分析と将来予測、問題点の見える化など、さまざまなことが可能になります。企業に蓄積されてきたデータからビジネスとして利用価値の高いデータを吸い上げ、分析することで、新たな知見が得られれば、大きなビジネスチャンスにつながります。現在は企業運営にデータ分析を取り入れていなくても、今後、導入を考えざるを得ない時代がすぐそこまで迫っているのです。

データ活用も意識しよう

データ活用は、企業に蓄積されているデータを継続的に利用することで、業務効率化や生産性を向上することを指します。これを実施することで、コストの削減や売上の向上、戦略の策定や検証が可能になります。

データ分析は目標設定が欠かせない

データ分析をうまく活用するためには、分析の目的を明確にすることが欠かせません。どんな問題や課題を解決したいのか、現在の自社に必要なものは何かを事前にしっかりと認識することで、分析の効率を上げることができます。

そもそも目標設定とは

では、そもそも目標設定とはどのようなことを指しているのでしょうか。ここでいう目標設定は、明確な意義・目的を持ち、それを達成するための具体的な目標を立てることです。

目標設定の必要性

目標設定を行うことで、自社のデータ分析が向かうべき方向が明らかになります。これにより、PDCAサイクルをよりスピーディーに回すことができるようになり、チームとしてアクションを行う際にも、アプローチするべきゴールを明確にしておくことが効果的となります。また、ゴールを設定することでモチベーションアップにもつながります。

他社を参考にしてみる

目標設定は、データ分析を活用するうえで初めに行うべきステップであり、丁寧に考えなくてはなりません。そのため、どの目標が最も適切なのか分からなくなる時もあります。そんな時は、他社の目標を参考にしてみましょう。同じ業種や業界では、企業が抱える問題も共通していることが多いため、悩んだ際にはインターネットなどで部署や業種別の定番の課題を検索してみたり、他の方法で調べてみると、解決策に近づけるかもしれません。

データ分析の目標設定にはフレームワークを活用する

目標設定は以降のデータ分析の質を大きく左右するため、慎重に考える必要がありますが、慎重であることと非効率であることは異なります。目標設定に効果的なフレームワークを導入することで、効率的に業務を進めましょう。ここからは、データ分析の目標設定を行う際に便利なフレームワークを紹介します。

SMART

SMARTはS：Specific（特定、具体化）など、項目の頭文字をとったもので、各項目を理解・実践することで目標設定を具体化できるフレームワークです。

S：Specific（特定、具体化）具体的かつ明確に
M：Measurable（測定可能な）内容を定量化する
A：Achievable（達成可能な）現実的に達成できるかどうか
R：Related（経営目標に関連した）企業の目標と合致しているか
T：Time-bound（時間制約がある）いつまでに達成するか

ベーシック法

ベーシック法は、「目標項目」「達成基準」「期限設定」「達成計画」の4つのステップで構成されています。「目標項目」は目標の種類を整理し、他のステップがより具体的になるようにします。「達成基準」は定量的に計測・評価可能なものにしましょう。「期限設定」は目標の難易度や環境に合わせて一年や半年などの期間をとり、詳細な日時で設定するのがおすすめです。最後の「達成計画」では、具体的なアクションプランを策定します。どのくらいの頻度でどんなツールを使うかなども盛り込みましょう。

三点セット法

三点セット法は、ベーシック法をさらに発展させたフレームワークです。三点セットが指しているのは「テーマ」「達成レベル」「達成手段」の3つです。「テーマ」とは、達成する事柄についてです、これは抽象的なものでも問題ありません。「達成レベル」は達成できたかどうかを判断できるよう、定量的なものにします。そして「達成手段」は設定した目標を達成するためにどのような手段を用いるかを決めるものです。

ベンチマーキング法

ベンチマーキング法は、目標設定にあたって特定の対象を基準として指定する方法です。例えば、競合他社や先進的な有名企業などが当たります。この方法では、ベンチマークの設定に始まり、対象の情報収集・分析、自社の目標設定、効果の検証の4つのステップに従います。また、最後の検証が終わった後は目標の修正を行い、次なる目標に向けてのアクションを行うため、循環型のフレームワークとなっています。

目標設定を実施したらデータ分析を始める

フレームワークを活用して、目標設定を実施したら、データ分析を始めましょう。

エクセル

データ分析と聞くと難しいイメージを持つ方もいますが、既にオフィスツールとして導入されているエクセルでも、データ分析を行うことが可能です。エクセルによる分析は、新しくツールやソフトを購入する必要がなく、低コストで始められます。また、すでに使用していて使い慣れたソフトを利用するため、分析の際の作業者の負担を最小限におさえられます。エクセルでデータ分析できるスキルを持つ担当者が企業にいれば、大きな戦力となることでしょう。

BIツール

データ分析にはBIツールも活用できます。BIツールは、社内に蓄積されたデータを統合・分析することで経営や営業活動に必要な意思決定を迅速に行うためのツールです。BIツールはデータソースから必要な情報を自動で抽出でき、表計算ソフトよりも短時間で処理が可能です。

AIツール

近年のAI開発ツールは、プログラミング言語の知識が不要で、マウス操作で扱える手軽さがあります。そのため、プロジェクトを簡単に効率化するツールとして注目されています。AIを導入すれば、今まで人の手で担っていた仕事を、機械がすることで、素早く、正確に業務をこなすことができ、生産性の向上につながります。

UMWELTなら高速にデータ分析できる！

目標設定をした後、効率的なデータ分析をしたいのであれば、TRYETINGが提供しているノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。

UMWELTにはデータ分析に役立つ多数のアルゴリズムが搭載されており、それらを自由に組み合わせることで、簡単に高度なアルゴリズムを構築することが可能です。利用方法に困っても、サポートサービスがあるので安心です。セットアップされたアルゴリズムを組み合わせ、業界最低水準のコンパクトな費用でAIによるデータ分析をすることができます。

まとめ

適切なデータ活用は、業務の効率化といった社内の環境整備だけではなく、自社の将来を見据えるうえでも欠かせない技術です。ビッグデータやAI技術の進歩が目覚ましい近年、データ活用の重要性はますます高まっています。これからデータ活用を積極的に推進したいと考えている企業担当者様は、UMWELTをぜひご検討ください。

参照文献

デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究｜総務省（2020）

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/r02_05_houkoku.pdf