組織がデータドリブンではない10の理由

「データ・ドリブン」という言葉の好き嫌いは別にして、ほとんどの組織が目指しているものです。この言葉は基本的には、意見や直感ではなく、データに基づいて戦略的・戦術的な意思決定を行うことを目指していることを意味します。場合によっては、人の手を介さずに自動で行動を起こすことを意味することもあります（例：製品の推奨、ローンの承認など）。

「インサイト・ドリブン」、「データに基づく」、あるいはその他の表現を使おうとも、意図するところは同じで、データを全面的に取り入れることで、より良い意思決定を行い、ビジネス・パフォーマンスを最適化することです。今日、ほとんどの企業が何らかの形で意思決定にデータを利用していますが、多くの企業は完全に「データドリブン」であるとは言えません。実際、NewVantage Partnersが毎年行っている経営者調査では、「データ駆動型の組織を構築した」と答えたのはわずか24%でした。データ駆動型であるということは、簡単ではないときでも、数字に寄り添い、それに頼ることを意味します。データ主導型の組織であれば、役員レベルや特定の機能分野だけでなく、会社全体にデータ文化が浸透しています。

NewVantage社の調査によると、99%の企業がデータイニシアティブに投資しており、92%が投資のペースが加速していると回答しています。これらの統計が現実を表しているとすれば、なぜデータ駆動型の組織が増えないのでしょうか。ほとんどの企業が、アナリティクス、ビジネスインテリジェンス、その他のデータテクノロジーに多大な投資を行っていることは明らかです。興味深いことに、NewVantageの調査では、データ駆動型企業になるための主要な課題は、テクノロジー（7.8%）ではなく、人材、ビジネスプロセス、文化的側面（92.2%）であるとされています。今回は、この後者の分野を掘り下げて、組織がまだデータ駆動型になっていない10の一般的な理由を紹介します。

1.経営陣のスポンサーシップや賛同が得られない

私がアナリティクスコンサルティングのキャリアで関わってきた何百もの企業を見ると、幹部のスポンサーシップとバイインが、組織がデータドリブンへの道を歩んでいるかどうかを決める重要な要素となっていました。2016年にマッキンゼーが行った経営者向けの調査では、このスポンサーシップがアナリティクス成功の最大の要因であるとされています。組織内の重要な意思決定者がデータを受け入れることにコミットしていなければ、どうやって他の人たちを説得するのでしょうか？あなたの会社には、データの取り組みにリップサービスを与えるだけでなく、最悪の場合、データをあからさまに無視するようなことはせず、模範となって導くことのできる幹部や管理職がいなければなりません。2021年のTalendの調査では、36%の経営者が、意思決定の大半を直感に頼ることで間違った手本を示していました。

2.戦略的整合性の欠如

NewVantage社の調査では、十分に明確化されたデータ戦略を持っていると回答した企業はわずか30%でした。データを活用してより良いビジネス成果を上げることを目標とするならば、分析システムで測定・報告される内容が、ビジネス戦略と密接に連携していなければなりません。データ戦略が明確でなければ、担当者は自分の役割や責任に必要な、関連性のある有用なデータを入手できない可能性が高くなります。データが重要なビジネス目標や優先事項に結びついていないと、重要な意思決定をする際にデータが必要となります。

3.データ品質の低下

アクセンチュアの調査では、”データを効果的に使用し、そこから価値を引き出すのに十分なだけのデータを信頼している “と回答した企業はわずか33%でした。データ品質の問題で人々が数字を信頼していない場合、データイニシアティブを大きく前進させることは困難です。データが完璧なものであることはありませんが、基礎となるデータが起こっていることを正確に反映していることについて、人々は一定の信頼感を持つ必要があります。データをビジネスの資産と考えているにもかかわらず、データ品質の問題に対処しないでいると、データが定期的に使用されなくなっても不思議ではありません。

4.単一バージョンの真実がない

Arm Treasure Data社の2019年のレポートでは、マーケターの47%が自社のデータは “サイロ化されていてアクセスが難しい “と回答しています。単一の部門内で統合された画像を得ることが難しい場合、ビジネス全体で単一の真実のバージョンを確立することはさらに難しくなります。様々な個人やチームがそれぞれの真実を定義することは、混乱や結束力の欠如につながります。誰の数字が「正しい」のか分からなくなってしまうのです。その結果、組織は従業員が同じ方向に向かっていることを確認できません。

5.データリテラシーが低い

従業員のほとんどがデータを扱うことに慣れていない場合、データはせいぜい散発的にしか使われません。Qlik/Accentureの調査によると、自分のデータリテラシー（データを読み、理解し、質問し、扱う能力）に十分な自信を持っている従業員はわずか21%でした。従業員の手元にはますます多くのデータがあるにもかかわらず、74%がデータを扱う際に圧倒されたり、不満を感じたりしていると回答しています。十分なトレーニングとサポートがなければ、従業員は理解できないものや威圧感のあるものを受け入れるのに苦労するでしょう。

6.使いづらいツール

データにアクセスしやすくなるはずのアナリティクス・プラットフォームに多額の投資をした後、一番残念なことは、ユーザーがそれを使っていないということです。Deloitte社の調査では、マネージャーやエグゼクティブの67％が、アナリティクスツールのデータにアクセスしたり、利用したりすることに抵抗があると回答しています。技術的な問題であれ、スキルの問題であれ、ツールの使用はアナリストやデータサイエンティストだけに限定すべきではありません。包括的なデータ文化を構築するためには、データ体験を押し付けがましく難しいものではなく、魅力的でユーザーフレンドリーなものにするデータツールが必要です。

7.離れたデータワークフロー

アナリティクスツールが社員の既存のビジネスプロセスに組み込まれていなければ、ほとんど受け入れられません。マッキンゼーとのインタビューで、NBCユニバーサルのコーポレート・デシジョン・サイエンス部門の責任者であったキャメロン・デイヴィスは、アナリティクスチームとは「人々がすでに意思決定を行っている場所」を特定すると述べています。そして、「彼らが使用しているプロセスを見直し、利用可能なデータのギャップや、評価、洞察、意思決定に必要なデータの調達にかかる時間と労力を特定しようとする」と述べています。既存のワークフローにツールを組み込むことで、データは余計な責任やタスクではなく、仕事の延長線上に自然に存在するようになるのです。

8.不十分なコラボレーション

アナリティクスツールを導入する際に、ビジネス側の関与が最小限に抑えられていると、納得感、整合性、所有感が得られません。TechRepublicの世論調査では、回答者の27%が「ビジネスユースケースにもっと焦点を当てることで価値が生まれる」と感じています。アナリティクスチームとビジネスチームは、ソリューションが真のビジネスニーズをサポートしていることを確認するために協力しなければなりません。さらに、分析チームはプロセスの早い段階から参加し、測定が単なる後付けではなく、各プロジェクトの中核的な要素となるようにしなければなりません。

9.アナリティクスリソースの不足

マッキンゼーの調査では、アナリティクスのパフォーマンスが低かった企業は、「アナリティクス活動をサポートするための適切な組織構造の設計」が最大の課題であると答えています。適切なレベルのサポートがなければ、ビジネスユーザーはデータの解釈とアナリティクスツールの機能の活用の両方で苦労することになります。Accenture社のClosing the Data Value Gap調査では、半数以上の企業が、必要なデータ人材を雇用し、維持することが困難であると回答しています。組織としてデータ駆動型になることに真剣に取り組まなければ、アナリティクスの人材は焦りを感じ、より良いデータの場を求めて去っていくかもしれません。

10.不適切なチェンジマネジメント

ほとんどの企業にとって、データ駆動型の企業になるには、人々の既存の考え方や行動を大きく変える必要があります。しかし残念なことに、データ駆動型の企業文化への移行に向けて、マネージャーや従業員の準備に十分な注意が払われていないことが多いのです。例えば、企業はこのような変化を導入する際にコミュニケーションが果たす重要な役割を見落としていことがあります。時間をかけてWIIFM（What’s in it for me？）を説明することで、データやアナリティクスに対する潜在的な抵抗感を克服することができます。2015年のマッキンゼーの調査によると、厳格な変更管理アプローチに投資した企業の成功率は79％で、他のすべてのイニシアチブの平均値の3倍であったと報告されています。

組織のデータドリブン化を妨げている可能性のある10の潜在的な困難を知ると、組織のデータ文化を強化するために努力する価値があるのかどうか疑問に思うかもしれません。しかし、答えは明らかにイエスです。2019年のDeloitte社の調査では、データ駆動型の文化が強い企業は、データ文化が弱い企業に比べて、過去12カ月間にビジネス目標を上回る可能性が2倍になったと報告しています（48％対22％）。

強力なデータ・カルチャーを組織で構築するためには、簡単な近道はありません。時間と労力、そしてコミットメントが必要となります。しかし、明確なビジョンと計画があれば、どのような企業でも、データを統合的に受け入れる方法を徐々に学ぶことができます。今がその絶好の機会です。GEの元CEOであるジャック・ウェルチは、「Change, before you have to」と言っていますが、私も「手遅れになる前に」と付け加えたいと思います。

出典：Forbes