インターネットやスマートフォン、タブレットの普及によって消費者の価値観や消費行動は多様化しています。
またIT化やデジタル化が進んだ関係で、IoTやAI、POSシステム、顧客管理システムなど、最新のIT技術を導入してビッグデータの収集が行えるようになりました。
こうした時代背景から、データを収集して活用していくデータドリブンが注目されるようになったのです。
この記事ではそんなデータドリブンに関してどんな風に活用していけば良いのか、メリットはなんなのかなど徹底解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばデータドリブンとは何なのか、どう活用していけばいいかなどが丸わかりですよ。
データドリブンとは経験や勘だけではなく、データを最大限収集し、それを分析することで企業経営など意思決定を行っていくことを指します。
デジタルマーケティングでは、ターゲットに向けた広告展開など情報を細かく、正確に分析していく必要があります。
また近年は類似品をインターネットで探すのも簡単になりました。そうした背景から顧客が購買行動を行うきっかけを特定するのも難しくなっているのです。
そんな複雑化した購買行動から、データドリブンの重要性はますます高まっているのです。
データドリブンは主に4つの柱によって成り立っています。
データドリブンでは最初にゴールを設定し、それを元に情報を収集していきます。
この時、データはクラウド上のデータサーバーにビックデータとして蓄積します。ビックデータに蓄積するデータは各部門の業務システムやIoT、Webサーバー、外部サービスなどから取得することをおすすめします。
ビックデータに保存したデータと他のデータをアルゴリズムなどで計算し、ランキング、最大値、最小値などデータ化、可視化しやすいようにグラフ化していきます。
分析ツールはExcelやTableau、SPSSなどがあります。データにあまり触れた経験がないのであれば、ExcelやTableauでも十分でしょう。
先ほど紹介したように、ビジュアル化や可視化をし一目瞭然な分析結果を作っていきます。数値やグラフ、図などバランスよく配置することで、より見やすいデータが作成できるでしょう。
データの可視化は人の手でも行えますが、膨大な時間がかかります。可視化するためのシステムとしてBIやDMP、ウェブ解析ツールなどを用いましょう。
データの分析を元に具体的な施策や結論などを導きます。分析結果はいくつかの選択肢が抽出されるので、ここでアルゴリズムやAIなどで判断が難しい内容をトレードオフなどで判断していくのです。
意思決定完了後、実際にアクションを起こしていくわけですが、その際も行動対象の現状や実情などもデータ化し、蓄積していくことがポイントです。
近年では製品やサービスの市場でのライフタイムが短くなっており、顧客は新しいサービスを常に求めています。
また市場の需要と供給も変動しているため、安定した利益を得るためにはスピーディーに業務プロセスを回していくことが重要なのです。
データドリブンでデータを用いることで会議などでも建設的な議論を行うことができます。データを元にスピーディーに正しい意思決定を重ねることで、売上や収益を改善することができます。
またデータを用いることで客観的な判断も行えるので、失敗をしづらいというメリットもあるのです。
顧客のニーズは製品サービスの改善だけでなく、より良い提案や企画などにも繋げることができます。
データドリブンでフィードバックがされるようになれば、顧客のニーズを常に捉え続けることができ、ニーズを満たすシステム開発を行うことができるのです。
データドリブンでは、高精度なデータ分析ができる人材が必要です。
データサイエンティストなどといった専門家を配置することをおすすめします。
分析ツールやデータ収集ツールなど支援ツールをうまく活用することで、より精度が高くスピーディーな分析が行えます。
支援ツールを選ぶときはどのような機能が必要なのかしっかりと検討していきましょう。
いかがでしたか。本日はデータを活用して意思決定を行うデータドリブンに関して解説していきました。
データドリブンはデータの収集と分析をしっかり行うことで、問題解決を早急に行うことができまいした。
実際にデータドリブンを行う際は支援ツールをうまく活用していくことをおすすめします。
ぜひデータドリブンで間違いを最大限回避し、高い効率で成果を出していきましょう。
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル（スプリント）を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…
企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)
オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)
近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)