なぜ多くの会社で「データ分析」がうまくいかないのか
最近、「データ分析」や「データドリブン経営」という言葉を耳にする機会が増えました。
多くの企業が、データを活用して意思決定をしていく必要性を感じています。
実際に、
・BIツールを導入した
・ダッシュボードを作った
・データ活用のプロジェクトを立ち上げた
という会社も増えてきました。
しかしその一方で、現場ではこんな声もよく聞きます。
「ツールは入れたけど、あまり使われていない」
「Excelで管理しているデータがバラバラ」
「結局、会議では経験や感覚で判断している」
「そもそも何から始めればいいのか分からない」
データ分析の重要性は理解しているものの、実際の業務ではうまく活用できていない。
こうした状況は、決して珍しいものではありません。
むしろ多くの企業で、似たような課題が起きています。
例えば、次のような状況に心当たりはないでしょうか。
・売上データが部署ごとに別々のExcelで管理されている
・似たようなデータファイルがいくつも存在している
・どれが最新版なのか分からない
・月次レポートを作るのに毎回かなりの時間がかかる
こうした状況では、データを分析する以前に「データを扱う環境」そのものが整っていないことが多いのです。
実は、データ分析がうまくいかない理由は、分析のスキルやツールの問題だけではありません。
もっと手前の部分に原因があるケースが非常に多いのです。
そしてその原因は、多くの場合とてもシンプルです。
「データが整理されていない」
これが、データ活用が進まない一番の理由になることも少なくありません。
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なぜ多くの会社でデータ分析がうまくいかないのか
前のパートでは、データ分析がうまくいかない背景として「データが整理されていない」という問題に触れました。
もう少し具体的に見てみると、多くの企業で共通して起きている問題がいくつかあります。
その一つが、「データ分析＝難しいもの」という思い込みです。
例えばデータ分析と聞くと、
・統計の知識が必要
・AIや機械学習を使う
・専門のデータサイエンティストが必要
といったイメージを持つ人も多いのではないでしょうか。
もちろん、そうした高度な分析が必要になるケースもあります。
しかし実際のビジネス現場では、そこまで複雑な分析をする前に、もっと基本的な部分で止まっていることが多いのです。
例えば、
「今月の売上はなぜ伸びたのか」
「どの商品が一番売れているのか」
「どの顧客層が増えているのか」
こうしたシンプルな問いに、すぐ答えられる状態でしょうか。
もし答えるために
・複数のExcelを探す
・データを手作業でまとめる
・担当者に確認する
といった作業が必要になるのであれば、それはデータ分析の前段階で止まっている可能性があります。
つまり問題は「分析スキルがないこと」ではなく、数字をすぐに確認できる環境が整っていないことなのです。
もう一つ、よくあるのが「ツール導入がゴールになってしまう」ケースです。
近年はBIツールの普及によって、比較的簡単にダッシュボードを作れるようになりました。
TableauやPowerBI、LookerStudioなどを導入する企業も増えています。
しかし実際の現場では、
「きれいなダッシュボードはあるけど、あまり見られていない」
という状況も少なくありません。
これは決して珍しい話ではなく、多くの企業で起きています。
理由はいくつかありますが、典型的なのは次のようなケースです。
・どの数字を見ればいいのか決まっていない
・部署ごとに数字の定義が違う
・データの更新ルールが決まっていない
こうした状態では、どれだけ高機能なツールを使っても、データ活用は進みません。
BIツールはあくまで「見える化の手段」であって、データ活用そのものではないからです。
多くの企業では、分析の前にやるべき準備が十分に整っていないまま、ツールだけを導入してしまうことがあります。
その結果、
「思ったより活用できない」
「データ分析は難しい」
という印象だけが残ってしまうのです。
なぜ多くの会社でデータ分析がうまくいかないのか
ここまで見てきたように、データ分析がうまくいかない理由は、必ずしも高度な分析スキルがないからではありません。
多くの場合、その前の段階である「データの整理」が十分にできていないことが原因になっています。
では、ここで言う「データ整理」とは何でしょうか。
特別に難しいことではありません。
シンプルに言えば、データの全体像を把握し、使いやすい状態にすることです。
例えば、最初に確認したいのは次のような点です。
1.データがどこにあるのか
売上データ、顧客データ、マーケティングデータなど、会社の中にはさまざまなデータがあります。
しかし実際には、
・営業部が管理しているExcel
・マーケティング部のツール
・会計システム
・個人PCのファイル
など、データがいろいろな場所に分散しているケースがよくあります。
まずは「どんなデータが存在しているのか」「どこに保存されているのか」を把握することが重要です。
2.数字の定義がそろっているか
意外と多いのが、同じ言葉でも部署によって意味が違うケースです。
例えば「売上」という言葉でも、
・受注ベース
・出荷ベース
・請求ベース
など、定義が異なることがあります。
この状態では、同じ数字を見ているつもりでも、実際には違う数字を比較している可能性があります。
データ活用を進めるためには、こうした数字の定義をそろえることも重要です。
3.データ更新のルールがあるか
もう一つ重要なのが、データの更新方法です。
例えば、
・誰が更新するのか
・いつ更新するのか
・どのデータを使うのか
といったルールが決まっていないと、データの信頼性が下がってしまいます。
「この数字は本当に正しいのか？」という疑問が出てくると、結局データが使われなくなってしまいます。
このように、データ整理というのは特別な技術というよりも、データを安心して使える環境を作ることと言えます。
そしてこの土台が整って初めて、BIツールやダッシュボードが本来の価値を発揮するようになります。
なぜ多くの会社でデータ分析がうまくいかないのか
ここまで、データ分析がうまくいかない背景として「データ整理」の重要性について触れてきました。
とはいえ、「自社の状況がどのレベルなのか」は意外と分かりにくいものです。
そこで、簡単なチェックポイントをいくつか紹介してみます。
すべて完璧である必要はありませんが、現状を整理する参考にはなると思います。
例えば次のような点です。
1.データの所在が把握できているか
売上、顧客、マーケティング、在庫など、会社の中には多くのデータがあります。
そのデータが
・どこに保存されているのか
・誰が管理しているのか
・どのデータが最新なのか
を把握できているでしょうか。
もし「担当者に聞かないと分からない」という状態であれば、データの整理余地はまだ大きいかもしれません。
2.同じ数字を見て会話できているか
会議の中で、こんなことが起きたことはないでしょうか。
「その数字は違うはずです」
「こちらのデータでは別の数字になっています」
こうした会話が頻繁に起きる場合、データの定義や集計方法が統一されていない可能性があります。
データ活用が進んでいる企業では、まず「共通の数字を見る」環境が整っています。
同じ数字を見ながら議論できるだけでも、意思決定のスピードは大きく変わります。
3.レポート作成が属人化していないか
多くの会社では、月次レポートや集計資料を特定の担当者が作っています。
もしその担当者がいないと、
・データの集計方法が分からない
・どのファイルを使えばいいか分からない
という状態になるのであれば、それは典型的な属人化のサインです。
データ活用の観点では、「誰でも同じ手順で数字を確認できる状態」が理想です。
4.ダッシュボードが実際に使われているか
BIツールやダッシュボードを導入している場合は、もう一つ重要なポイントがあります。
それは「実際の意思決定で使われているか」という点です。
ダッシュボードが存在していても、
・会議で使われていない
・更新されていない
・誰も見ていない
という状態であれば、本来の価値は発揮されていません。
ダッシュボードは「作ること」が目的ではなく、日常の判断に使われることが重要だからです。
こうしたチェックポイントを見てみると、多くの企業では「分析以前の課題」が見えてくることがあります。
そして実際には、この段階を整理するだけでも、データ活用は大きく前に進むケースが少なくありません。
なぜ多くの会社でデータ分析がうまくいかないのか
ここまで、データ分析がうまくいかない理由についていくつかの視点から整理してきました。
あらためて振り返ると、多くの企業で起きている問題は必ずしも「分析スキルの不足」ではありません。
むしろ多くの場合、次のような部分がボトルネックになっています。
・データがどこにあるのか把握できていない
・部署ごとに数字の定義が違う
・レポート作成が属人化している
・ダッシュボードが意思決定に使われていない
つまり、分析以前の段階である「データを扱う環境」が整っていないケースが多いのです。
そしてこの状態は、決して珍しいものではありません。
実際、多くの企業が似たようなところからデータ活用をスタートしています。
データ分析というと、どうしても
「高度な分析が必要なのではないか」
「専門人材がいないと難しいのではないか」
と感じてしまうこともあります。
しかし実際には、最初にやるべきことはもっとシンプルです。
例えば、
・どんなデータが存在しているのか整理する
・どの数字を意思決定に使うのか決める
・データの更新ルールを決める
こうした基本的な部分を整えるだけでも、日々の業務の見え方は大きく変わることがあります。
特に、会議の中で同じ数字を見ながら議論できる状態が作れると、意思決定のスピードや精度は大きく変わってきます。
BIツールやダッシュボードも、こうした土台が整って初めて本来の価値を発揮します。
まずは「分析」ではなく、データを整理することから始める。
これが多くの企業にとって、現実的な第一歩になることが多いように感じます。
もしこの記事を読んで、
「自社のデータ状況を一度整理してみたい」
「どこから手をつければいいのか考えたい」
と感じた場合は、まず現状を棚卸ししてみるだけでもいくつかの気づきが出てくるかもしれません。
実際に状況を少しヒアリングすると、
・データが分散しているポイント
・整理できそうな部分
・改善の優先順位
などが見えてくることもあります。
無理に大きな仕組みを導入する必要はありませんが、データの扱い方を一度整理するだけでも、日々の意思決定は少し変わってくるはずです。
まずは、自社のデータがどのように管理されているのかを振り返るところから始めてみても良いかもしれません。
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