経営管理や運営だけでなく戦略にもデータ分析は重要!

企業経営情報ラボ

技術やAIの進化などにより、会社経営を行う上でもデータ分析の重要性が高まりつつあります。

日々の管理や運営だけでなく、経営戦略を立てる場合にもデータ分析や活用することは欠かせませんが、実際にどのようなことを重視して行えばよいのかご説明します。

会社経営にデータ分析が欠かせない理由

経営者自身の勘や経験、そして度胸により事業を成功させたり、円滑に進みだしたという企業もあるかもしれません。
しかし、足場を固め着実に事業展開を進めていくのなら、自社の現状を把握し目標に早く近づけるにはどうすればよいか考えていく必要があります。
この時に活用したいのがデータ分析による情報です。

データ分析にもいろいろな種類がある

データ分析といっても経営データにはいろいろな種類があります。現在、自社にどのような層の顧客が集まっているのか、顧客満足度の程度など、顧客情報の管理により、今後の販売経路や商品開発の方向性も変わってくるでしょう。また、売上高や利益率、業績をあげている部門や支店の管理なども重要です。

その他、適切に業務が行われているか、効率をあがらないのは何が問題か、要因を探る時にもデータ分析を用いることが求められます。業務上、抱えている問題や従業員の貢献度などを把握し、社内の状況を分析することで仮説を立てた改善活動に取り組んでいけるでしょう。

データ分析にPDCAサイクルを組み込ませる

データの種類はいろいろですが、抱える課題や問題のレベル、目的によって収集する内容や分析方法は異なります。データ分析とは課題を解決するための手段なので、分析することそのものが目的ではないからです。

まずは、自社がどのような悩みを抱えているのか、そのためにどのデータを収集するべきか考えることから始め、データを収集したらPDCAサイクルで管理しましょう。

PDCAサイクルとは、Plan(計画)、Do(実行)、Check(評価)、Action(改善)の頭文字をとった言葉で、これらを繰り返すことで生産や品質の管理業務を改善させる方法です。

データ分析を基にPDCAサイクルを確立し、予測に軸足を置いた分析を行うことが求められます。もちろん、100%正確な予測は不可能ですが、PDCAサイクルにより繰り返すことで、継続した見直しと検証が可能となり、予測精度を高めることができるはずです。

データ分析で経営効率を高めていけるように

データ分析を行うなら、データを収集し蓄積する仕組み作りも必要となります。高度情報化社会に突入した今、データを収集し、蓄積したデータを分析・活用することは企業活動を行う上で欠かすことはできません。上手く集めたデータを分析・活用していき、経営効率を大きく向上させいくことに繋げて行きましょう。