企業のデータ活用の課題とその解決策

データを活用した経営の重要性が高まる中、実務を支える人材や基盤の整備が追いつかず、十分な成果を引き出せない状況にあります。
本記事では、企業のデータ活用の課題と解決策を説明します。

日本企業のデータ活用の
動向と実態

2024年にGartnerが行った調査では「全社的にデータ活用で十分な成果を得ている」と自己評価した企業はわずか8%（※1）に留まり、依然として改善の余地が大きいことが示されました。

インプレス総合研究所が出版している「データマネジメントの実態と最新動向2024」によれば、データ品質の維持向上活動を行っている企業のうち、社内に散在するデータを全社レベルで統合管理できている企業は17.3%（※2）に過ぎず、データ品質の維持や統合を巡る課題が浮き彫りになっています。

データ活用の企業における課題

人材育成に関する課題

多くの企業が「データを扱える人材を社内で計画的に育成できていない」という悩みを抱えています。デジタル化を進める上で人材不足が障壁となっている企業は多く、その背景には、「部門間で目的が共有されずKPIに結びつかないデータ分析が繰り返される」「OJT依存の育成体制がスキルの属人化を招いている」といった要因があります。

例えば、営業部門では日々の目標達成が優先され、習得したデータ分析スキルを業務に組み込む時間的・精神的余裕がない、といったケースが考えられます。

現場のニーズと乖離している

経営層・IT部門・DX推進部門が提供するデータと、現場担当者が求めるデータが一致していないという課題です。

例えば、IT部門やDX推進部門では「製造ラインの稼働状況は1時間ごとの集計で十分」と考えてデータを提供しているのに対し、現場では「5分単位で工程の停止理由が把握できなければ改善につながらない」と感じているケースが挙げられます。本当に見たい指標（例：設備ごとの停止回数や原因）がダッシュボードに用意されておらず、現場では「どのデータをどう見ればいいのか分からない」と戸惑うことも少なくありません。

このような認識のズレは、データ分析基盤の利用定着を妨げます。「レポートを見ても活用できるデータはない」という印象がついてしまうためです。

データを可視化・レポーティングする「BIツール」を導入して、現場でなかなか活用されないのも同様の理由です。

このような現場のニーズの乖離はデータ分析基盤の利用率低下やレポートの見るだけ化を招き、費用対効果が見合わなくなってしまいます。

データ活用によく使われるBIツールが必要ないと言われてしまう原因にも、似たような理由が挙げられます。BIツールの導入を視野に入れている方は、次の記事を導入検討時の判断材料にしていただけますと幸いです。

そもそもデータがない

データが紙ベースになっている、口頭伝達の内容が業務工程に入っている企業では、そもそも分析可能な形でデータが記録・蓄積されていません。販売実績や工程進捗を手入力の表計算で管理しているケースも多く、データ構造が一定ではないため自動集計も困難です。

データ活用課題解決のための対策

経営層がビジョンを明文化・共有する

経営層が「どのデータを、どの指標に結びつけ、どの未来像を描くか」を言語化し、社内外に繰り返し発信する姿勢です。

ビジョンを「言いっぱなし」にしないために、経営層は自らのKPIをオープンにし、定例会議で可視化したデータを用いて進捗をレビューするのも大切。

部門横断の委員会を設置し、ビジョンに沿ったデータ資産の優先度づけや投資評価を定期的にアップデートすることで、方針の形骸化を防げます。

実務に即した人材育成体制を構築する

データ活用の文化を根付かせるには、経営層が明確なビジョンを示し、業務プロセスと連動した学習ロードマップを用意することが不可欠。

例えば、経営層が定義したユースケースを題材としたPBL（課題解決型学習）形式の研修、分析レポートといった成果物レビューを外部アドバイザーと合同で実施するメンタリング制度、修了者を即戦力として配置替えするタレント・マネジメントをセットで運用すると効果的です。

データ基盤・ツールを整備する

IoTセンサーやPOS（販売時点情報管理）、クラウド業務アプリなど「データを生む仕組み」を導入し、小さくても信頼できるデータを着実に増やすことがデータ活用の第一歩となります。生成されたデータを蓄積するデータウェアハウスを用意し、品質チェックとメタデータ管理を並走させ、分析基盤へ接続する流れを設計することが重要です。

人材・工数のリソースが足りないなら
外注を検討

人材不足とデータ基盤構築の両面を一度に補いたい場合は、データ分析代行サービスを活用する方法があります。データ分析の専門家による分析レポートや、データ活用の仕組みを短期間で自社に導入することが可能です。

データ分析代行サービスの業者を選ぶ際は、自社の課題に合ったデータ分析が得意かどうか、実績のある業者かどうかを確認することが大切。

データ分析のノウハウを学習できるサポートがある業者を選べば、将来的にデータ分析を内製化することも可能です。自社内でデータ分析組織の立ち上げを視野に入れている場合は、選択肢の一つとして検討すると良いでしょう。

データ分析を外注しつつ
内製化を進める

データ活用を成功させる鍵は「人材育成」「データ統合」「現場のニーズに合った仕組み」を同時に進めることです。

人材やデータ分析の基盤が不足するフェーズでは、データ分析代行サービスの活用で成果を先行させ、社内学習と仕組みづくりを並行して進めることで、中長期的な自走体制を築けます。

企業規模を問わず、経営層がビジョンを示し現場と対話を重ねる姿勢がデータ活用の文化定着の第一歩になります。