――データ活用に成功する組織はどのような特徴があるかお聞かせください。
経営陣や上級管理職のデータ活用に対するリーダーシップ、コミットメントがあることです。これらがある企業はほぼうまくいっていると思います。なぜこれらが重要かというと、データ活用のための経済的・人的リソースの確保が容易となるためです。
また、多様なスキルセットを持つチームメンバーが、プロジェクト組成時にいること、もしくはプロジェクトリーダーがその重要性を理解していることも実務的な観点からは重要です。
データ分析を含むデータ活用プロジェクトは、さまざまなスキルセットを必要とします。具体例としては、データサイエンス、ビジネスインテリジェンス、統計、データエンジニアリング、IT、プロジェクトマネジメントなどが挙げられますが、その内容は本当にさまざまです。
失敗パターンの事例
――逆に、失敗パターンはどのようなものがありますか。
データのプロジェクトがうまくいかない原因は1つではなく、さまざまな問題が組み合わさっていることがほとんどです。
1つは、ツールやソリューションを導入して終わってしまう、という状態です。ツールやソリューションは生産性を高める武器になりますが、データ分析プロセスの一部にすぎず、それだけでは成功しないことがあります。
また、ツールを過信しすぎると、それを使いこなすためのスキルや戦略などが欠如していることに気づけなかったり、解くべき問いに対して必要なデータ品質を無視していることもあります。
現時点で手元に存在するデータだけで無理に1回限りの分析を行って終了してしまい、改善しないということもよくある失敗パターンだと思います。
そして、キャンペーンの効果検証やマーケティングの分析、アンケートの可視化しかり、1回限りの分析・可視化は表面的な洞察しか提供しないことが多いです。
初回の分析や可視化ではデータの課題が明らかになることが多いですが、それらを解決せずに次に進んでいるケースも見受けられます。改善するためにコストがかかるのでそのままにしていると、将来のツケとなります。
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