データドリブンってデータ活用とどう違うの?何が変わるの?

はじめに

今日のビジネスにおいて、データドリブンを経営やマーケティングなどの方針として掲げている企業も珍しくありません。

一方で「今までデータ活用はやってきたけど、データドリブンはどう違うの?何が変わるの?」という疑問を抱いている方もいらっしゃるのではないでしょうか。

今回は両者の違いやデータドリブンを取り入れることでこれから何が変わるのかを考えていきたいと思います。

もくじ

  1. データドリブンとデータ活用の違い
  2. 今までと何が変わってくるのか
  3. 終わりに

1. データドリブンとデータ活用

1-1. データ活用

まず比較的なじみのあるデータ活用から考えてみましょう。

読んで字の如く「データを活用する」ということですが、ビジネスの場においては「すでにあるデータを使って継続的に日常業務をチェックし、改善を図る」というニュアンスで用いられているのではないでしょうか。

一言でいってしまえば「データを用いてPDCAサイクルを回す」というのがデータ活用にあたります。

データ活用の事例としては、以下の記事のような「物流実績をもとに人手や取引先との仕事量の調整をする」といったものが分かりやすいかと思います。

【WebQuery/Excellentの使い方】物流実績をもとに人手と仕事量を調整!

2021年6月25日

1-2. データドリブン

続いてデータドリブンについてです。

データドリブンの定義は「様々な種類のデータ(ビッグデータ)を収集・分析し、それを元にビジネスの意思決定や課題解決の施策立案を行う全体的なプロセス」です。

データ活用に比べると、データやプロセスの規模が大きくなったような印象があります。

また意味としては「data driven = データ駆動型の~」というように形容詞であるため、データドリブンマーケティングデータドリブン経営といったように名詞と組み合わせて用いられます。

データ活用のススメ ~データ・マネタイゼーション~

2021年7月2日

今だからこそ始めよう!データマーケティング

2020年10月27日

2. 今までと何が変わってくるのか

それでは今まで行ってきたデータ活用とデータドリブンでは、いったい何が変わってくるのでしょうか。

「1-2」でも少し述べましたが、まず扱うデータの対象にやや違いが見えると考えられます。
データ活用が既存データを業務に取り入れるのに対し、データドリブンはビッグデータを扱うため、その範囲や種類が増えると思われます。

それに伴い、まず変わるのがデータ管理です。
データ量/種類が増えるだけでなく、今まで部署ごとに管理していたデータを全社レベルで管理することになるため、管理を一元化するためのルールづくりが必要になってくるでしょう。

またPDCAのようなフローは両者に共通する部分がありますが、扱うデータが多い分、データドリブンの方がより複雑・詳細な分析が行えることが考えられます。

それに加えてよりスピーディに意思決定を下すため、OODAループ(※)のようなメソッドがデータドリブンと組み合わせて用いられるケースも増えてくるでしょう。

※OODAループ…予定になかったことに柔軟に対処するための思考法。
Observe:観察
Orient:状況判断、方針決定
Decide:意思決定
Act:行動

3. 終わりに

いかがだったでしょうか。

個人的にはデータ活用は現場部門寄り、データドリブンは管理部門寄りの考え方なのかなと思いました。データドリブンが進むと現場部門が持っているデータを管理部門側で分析して施策の方針を考える、という場面も増えるのではないでしょうか。

しかしデータドリブンは現場部門のデータ活用ありきだと思います。
もし現場部門でのデータ活用をもっと進めたい、という方はぜひ以下から弊社のBIツールをご確認ください!


WebQuery / Excellent / FreeWay 特設サイト