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日本企業の 55% はDXへの取り組みにデータを使用していますが、20.5% は計画を立てていません。直感を超えたデータ活用の利点と実装戦略をご覧ください。
IPA(独立行政法人情報処理推進機構)が発表した「DX白書2023」によると、日本企業がDXを推進するうえでデータの利活用をしている企業は全体の55%です。一方で、データの利活用に取り組む予定がない企業も20.5%とけっして少ない数字ではありません。既存業務プロセスの見直し、勘や経験だけに頼らない戦略策定などの、DXの実現に向けた取り組みに欠かせないデータ活用を、これまで以上に進めるには何が必要なのでしょうか。今回は、DXの実現に欠かせないデータ活用について、その重要性や活用のメリット、ポイントをお伝えします。
DXを実現させるうえで、データ活用はなぜ重要なのでしょう。ここでは、主な理由について解説します。
データを分析した結果をもとに意思決定を行うことで、定性的な情報だけに頼らない適切な現状把握と、迅速かつ客観的な経営判断が可能になります。
従来の勘や経験に頼った経営戦略も重要ですが、それだけで新たな市場の動向や顧客ニーズをつかむのは簡単ではありません。しかし、社内データに加え、IoTや社外のリアルタイムかつ多様なデータを活用することによって、新たな商品の開発や事業創出をしやすくなります。
顧客の購買データに加え、行動データやパーソナルデータなどの多様なデータを活用すれば、オムニチャネルやOMO(Online Merges with Offline)、O2O(Online to Offline)といった新たなビジネスモデルの創出が期待できます。その結果、顧客の利便性が高まり、顧客体験の向上が期待できるでしょう。
DXを実現させるためにデータを活用することで得られる主なメリットは次のとおりです。
既存業務プロセスの見直しや勘、経験といった属人化の回避により、業務の標準化が可能です。業務の標準化はコスト削減や業務効率化・生産性の向上につながり、少ない人材で高い成果を上げられる可能性が高まります。また、新製品開発や新規事業の創出に向けた業務に集中できる時間的余裕も生まれるでしょう。
AIやIoTの進化により、リアルタイムのデータ収集・分析が可能になりました。これにより、競合に先駆けた意思決定が実現します。競合との差別化を図り、ほかにはないサービスの提供や商品の開発も可能になるでしょう。
DXにおけるデータ活用では、注意するべきいくつかのポイントがあります。具体的には次のとおりです。
現在、社内データだけではなく、カメラやセンサーなどを使ったIoT、統計やSNSなどの社外データなど、活用できるデータの種類は拡大しています。しかし、すべてのデータを活用するのではなく、自社の目的や用途に応じて、適切なデータを選択することが重要です。
各部署やチームで得たデータを別々に管理、活用することは非効率で、成果を上げるのも困難です。データ統合ツールを活用し、各部署で得られたデータを組み合わせることで、データの重複をなくし、新たな知見を得ることが可能になります。
「データを収集して活用した」だけで終わってしまうと、成果が上がったかどうかがわかりません。データ活用による施策は必ず効果検証を行い、うまくいかない場合は改善を行い、うまくいった場合は再現性を高めるようにすれば、さらに高い成果を得られます。
DXにおいてデータの活用はさまざまなメリットをもたらしますが、適切な管理をしなければ、情報漏えいやサイバー攻撃を回避できず、大きな損害を被るリスクも存在します。そのため、データを扱う担当者はもちろん、全社員のセキュリティ意識を高め、適切にデータを扱うための教育の徹底が必須です。
データを活用してDXの実現につなげた企業の事例を紹介します。
DXを実現させるには、既存業務プロセスの見直しによる効率化、生産性向上が欠かせません。それを可能にするのがデータ活用です。これまでの勘や経験だけに頼った戦略策定では、既存業務の変革や新たなビジネスの創出は難しいでしょう。市場のトレンド、消費者のニーズをリアルタイムで収集・分析し、迅速な意思決定を行うことが重要です。
従来、企業のデータ活用といえば、自社内のシステムにある顧客データや販売データ、Webログなどがほとんどでした。しかし、現在ではカメラやセンサーを使ったIoT、統計やSNSなどの社外データなど、活用できるデータの種類は拡大しています。このなかから、目的に適したデータを選択し、適切に活用しなければなりません。
また、データは利用するだけではなく、効果検証も必須です。データ活用による戦略を実施し、どのような成果を得られたか、足りなかったものは何かを検証しないと、何度も同じミスを繰り返してしまうでしょう。
活用できるデータの種類が拡大しているからこそ、何を使うか、使った結果がどうであったかをしっかりと検証することがDXの実現につながるのです。
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