現代社会において、データは企業にとって重要な資源です。 情報の価値はよく知られていますが、データの量や収集、整理、活性化の問題から、その価値を引き出すことは困難です。 データ戦略の策定は、企業がこれらの問題に対処し、データとリソースを最大限に活用するのに役立ちます。
このブログでは、データ戦略について、ビジネスに役立つ完璧なものを構築するための7つのステップを解説していきます。
データ戦略とは？
データ戦略は、すべてのデータ実務の基礎となるものです。 データの問題をすぐに解決できるものではありませんし、データだけではありません。 データの問題を解決し、ビジネス目標を達成するために必要な人材、プロセス、テクノロジーをまとめた長期計画です。
ビジネスリーダーが成功する戦略を立てるには、意図的かつ客観的にデータというレンズを通してビジネスを見つめ、会社が設定した具体的な目標に到達するために何が必要かを予測することが必要です。 企業のリーダーは、次のことを考えるべきです：
- 社員がより良い方法で、よりパワフルにデータを活用できるようにする必要があります。
- プロセスは、企業データがアクセス可能で高品質であることを保証しなければならない。
- この技術は、会社のデータを保存し、共有し、分析するものです。
この戦略は、企業がビジネス上の意思決定を行うためにデータをどのように利用し、人、プロセス、テクノロジーを統合した計画を設計するかを取り上げます。
データ戦略構築のための効果的な7つのステップ
御社のデータ目標とデータ活用の計画は、すべてのステップで戦略策定の指針となります。 以下、この戦略の7つのステップを紹介します。 7つのステップは以下の通りです：
- 目標を決める
目標の決定は、データ戦略の最初のステップです。 明確なビジネス目標を設定することは、詳細な計画を立て、どのようなデータに重点を置くべきかを決定するのに役立つので重要です。 多くのデータにアクセスすることで、明確なイメージを得ることができますが、チームにとって過大な負担になることもあります。
例えば、カナダのペン会社をターゲットにビジネスを展開したいのであれば、最も重要な情報のみを収集するのがよいでしょう。 会社の総売上高、ニッチの企業数、トップ企業の市場シェアなどが含まれるでしょう。
- 正しいデータを取得する
第二段階は、正しいデータ収集をすることです。 多くのデータソースがある中で、適切な意思決定をするために十分な情報を提供するために、適切なデータソースを調査することが重要です。 外部ソースも含める必要がある。
例えば、ソーシャルメディアは非常に有用なデータをたくさん与えてくれます。
- 部門を超えた共有を容易にする
組織内の各部門がデータセットを収集、作成、保管、管理するため、他部門とデータを共有する際に問題となることがあります。 こうしたデータのサイロ化が問題になる前に、組織はオープンにする必要があります。
例えば、メールに全員を含める、社内プラットフォームを使って関連データを共有する、などです。
- 可能な限り統合する
統合は、データ戦略の次のステップです。 ツールやシステムをスムーズに動かすためには、データの統合が必要です。 すべてのデータスタックにアクセスして使用することが容易になり、自動化のためのツールを使用することができるようになるのです。
- データドリブンな文化を設定する
良い戦略を立て、チームがそれを守り、ニーズの変化に応じて変更するようにするには、組織全体でデータ駆動型の文化を確立することが重要です。
その方法は複数あります。 まず、社員がプロフェッショナルとして成長し、新しいスキルを身につける機会を与えることが重要です。 新しいシステムを使うことで、常に最新の情報を得ることができるという安心感があります。 また、どのような技術を採用し、どこでトップデータの専門知識を得るかを見極めるために、専門家の動向を追い、専門家団体に相談することも重要です。
最後に、組織でデータを利点として認識してもらいたいのであれば、日常生活でデータをどのように活用し、データ駆動型の意思決定をしているかを示すことです。 データドリブンな仕事に自信がつき、チームが独立して仕事をすることに抵抗がなくなるでしょう。
- データを守る
データを保護することは、データ戦略構築の次のステップです。 サイバー攻撃のリスクを低減し、GDPRなどのデータ関連法規の遵守を保証します。 を保護するために、適切なツールやシステムを導入することが非常に重要です。
新しいルールが登場しても、常に最新の情報を入手することが重要であるため、従業員戦略は柔軟に対応できるようにする必要があります。
- テストを続ける
最後のステップでは、何がうまくいっていて何がうまくいっていないのかを確認するために、戦略を頻繁にテストすることが重要です。 全体的な目標は、正しい結論を出し続けるために役立つデータを迅速かつ効果的に収集できるようになることです。 できるだけ効果的で成功しやすい状態を維持することができるようになります。
データ戦略例
企業はデータ戦略によって利益を得ることができます。 データ戦略とは、ビジネスデータをどのように管理、分析、行動するかを定義するツール、プロセス、ルールのセットである。 営業チームを例にとって考えてみましょう。
シナリオ
ある企業の営業部門は、顧客に関する断片的なデータの量に懸念を示しているかもしれません。 データプロファイルを組み合わせ、過去に販売した商品などの情報を提供することで、営業チームはより良いポジションで販売を成立させることができ、利益を上げることができるかもしれません。
データ戦略解決
この戦略により、顧客プロファイルを結合し、営業部門に顧客と商品に関する情報を一元化することができます。
データ戦略により
この戦略を用いることで、営業チームは顧客の現状と製品の収益性の数字を確認することができます。 顧客関係管理プラットフォーム（CRM）のデータと、業務、履歴、顧客、製品の収益性データを融合させることで、より強固で収益性の高い顧客関係を構築することができます。
組織にとっての総合的な価値
この戦略により、顧客満足度と全体的な収益性が向上し、事業の売上が伸びたのです。
結論
データ戦略は、特に組織が分析的に成熟するにつれて、すべてのデータおよび分析要求の基礎となるものです。 人、プロセス、テクノロジーを考慮した長期的な計画である。
戦略を練る際には、このブログで定義した7つの重要なステップを思い出してください。 データの優れた戦略は、リソースをより良く使い、データを最大限に活用するのに役立ちます。
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