データ主導のビジネスインテリジェンスは、数百万もの企業がデータに基づいたより優れた意思決定を行うのに役立っています。しかし、多くの企業ではなく、ごく少数の企業でしか活用されていません。将来、ビジネスインテリジェンスの導入を検討されている方は、最適なソリューションを選択する際にどのような課題に直面する可能性があるでしょうか？そのために必要な情報をご紹介します。
まず、最も適切な解決策を特定する
BIを正しく導入すれば、1ドルの投資に対して10.66ドルのROI（投資収益率）が得られます。これは素晴らしいことです。しかし、組織に最適なソリューションを見つけるための最良の方法である、常識的な「社内ニーズ分析」を実施しなければ、適切な購入決定を下すことはできません。この最初の重要なステップを忘れると、BI導入の70%が残念ながら失敗し、目標達成を逃してしまう可能性が高いでしょう。
目標についてですが、まだ目標がない場合は、データに基づいたビジネス目標を策定する必要があります。最初のステップは、IT、財務、マーケティング、営業、オペレーションなど、主要なステークホルダーと話し合うことです。早い段階で彼らの賛同を得る必要があります。そのためには、彼らが解決したい主要な問題を特定する必要があります。
優先順位を決めるために、「必須」「あれば良い」「あれば良い」という3つのカテゴリーを作成すると便利です。これらのカテゴリーは調査プロセスを導き、興味のあるBIシステムのベンダーに、まさに必要なものを示すのに役立ちます。この段階でより多くの作業を行うほど、選択したBIアプリまたはソフトウェアは最終的により便利になります。
第二に、支出の正当性を示す
企業はBIを活用して効率性を向上させ、コストを削減します。しかし、投資対効果（ROI）が高いことを証明できなければ、投資は承認されない可能性が高いでしょう。取締役会や上司は、メリットの裏付けとなるエビデンスや定量的な測定結果を求めるでしょう。そうすることで、財務的なリターンを合理的な期間内に実現できると期待できます。問題は、システムを導入し、適切な方法で運用するまで、その効果を証明するのが難しい場合が多いことです。そのため、BIシステムは社内でなかなか受け入れられない場合があります。
倉庫スタッフが常に誰かがいるという理由だけで、昼休みをずらして取っていると、倉庫の効率が向上することがデータから明らかになるかもしれません。しかし、ツールを購入し、実際に使ってデータ分析をしてみなければ、それを知る方法はありません。しかし、BIを隅々まで理解しているデータチャンピオンは、支出の承認を得るために必要な、強力で前向きな主張を展開することができます。データチャンピオンは、ビジネスを詳細に分析し、BIが最も効果を発揮する分野を見つけ出します。IT専門家、経営幹部、ビジネスユーザー、サプライヤーとの良好な関係構築を支援します。そして、強力な戦略ビジョンの構築を支援します。さらに、ROIを明確にし、それがいつ実現し始めるかを予測するサポートも提供します。
3番目に、適切な人材を採用する
BIシステムをいくら導入しても、適切な人材がいなければ、すぐに困難に陥ります。BIソリューションを最大限に活用するには、適切な人材が必要です。必要なデータ関連スキルを持ち、情報をインサイトに変換し、それを実現するための適切なアクションを提案できる人材です。ビジネス上の課題を解決するために科学的な実験ができ、数学の才能に恵まれ、優れたデータリテラシーを持ち、データの真の価値を見出せる人材が必要です。
今日のBIツールは、かつてないほどシンプルで直感的です。しかし、依然として技術的な専門知識が不足しており、データエキスパートの需要は高く、高額な報酬が支払われています。多くのBIシステム開発者が、スキルギャップを埋めるためにIT部門とエンドユーザーのパートナーシップの質を変えようと懸命に取り組んでいるのも不思議ではありません。重要なのはシンプル化であり、IT部門の関与なしにビジネスユーザー主導で分析を行うソリューションや、IT部門が管理する新しいセルフサービス分析ツールが数多く登場しています。
4番目に、まずデータが分析する価値があるか確認する
「ゴミを入れればゴミが出る」という言葉を聞いたことがありますか？問題は、データがどれだけ「大きい」ものであっても、質の悪いデータは質の悪い洞察しか生み出さないということです。
シンガポールの大規模な企業データベースを分析しなければならないと想像してみてください。しかし、データは散在しています。表現方法もまちまちです。文字で入力されたものもあれば、数字で入力されたものもあり、一貫性はほとんどありません。レコードの中には顧客のものもあれば、見込み客のものもあります。そして、何年も購入していない「デッドレコード」と呼ばれるレコードもあります。データから有効な結論を導き出し、マーケティングや営業キャンペーンのターゲティングに活用するには、まずデータを整理し、整頓し、適切なフォーマットに整え、更新する必要があります。さもなければ、そこから得られる洞察は致命的な欠陥になってしまいます。
複数のデータソースを統合すると、最終的にデータベースの品質が非常に低下する可能性があります。厳格なデータ衛生管理を遵守しないと、すぐに質の低いデータが生成され、ビジネスを誤った方向に導くような誤解を招く可能性があります。そして、企業がデータに基づく誤った意思決定を下すと、すべてを失う可能性があります。
多くの企業は、様々なソースから、異なる形式でデータを取得しています。あるデータベースでは電話番号が欠落なく保存されているのに対し、別のデータベースでは欠落が含まれているなど、一見単純なことでも問題が発生することがあります。また、個人情報が誤って入力され、チェックやバランスが取られていない場合もあります。見込み客や顧客の個人情報を間違えたとしても、ブランドを離れる理由にはなりません。
ビッグデータを正しく扱えば、必ず報われます。間違えれば失敗します。最初から正しく扱うことが大切です。
