なぜ企業はデータドリブンな意思決定「DDDM」に失敗するのか？
DDDM・Data-Driven Decision Makingとは
データ駆動型の意思決定（DDDM）には、直感的な判断や観察のみに基づいた判断を下すのではなく、ハードデータに裏付けられた判断を下すことが含まれます。 近年、ビジネステクノロジーが飛躍的に進歩するにつれて、データ駆動型の意思決定は、医療、輸送、機器製造などの重要な分野を含む、あらゆる種類の産業のはるかに基本的な部分となっています。データ駆動型の意思決定は、データ駆動型の意思決定管理またはデータ主導型の意思決定とも呼ばれます。
＊参照：https://ja.theastrologypage.com/data-driven-decision-making
アクセンチュアとQlikの調査によると、全企業データの60～73%が一度も分析されていないそうです。＊ The Human Impact of Data Literacy
つまり、会社のデータの大半は分析されていないのです。したがって、あなたが仕事で成功するために会社のデータを分析する必要がない可能性が非常に高いです。
しかし、多くの企業では、社内の誰もがデータを使って意思決定を行うことが求められるようになり、負担を感じています。これには、普段データを扱わない人も含まれます。
従来、企業はデータの使い方をすでに知っている少数の従業員に対してトレーニングやソリューションを提供することに重点を置いてきましたが、それだけでは十分でないことは明らかです。
データドリブンな意思決定の現状はどうなっているのか？
調査から得られたデータをもう少し見てみましょう。
エグゼクティブ、シニアマネージャー、ディレクターの約3分の2は、データに基づく知見ではなく、直感に頼っています。
ビジネスにおいて経験や直感は重要ですが、経営者がインサイトに基づく行動に自信が持てないために、データでリードできない企業も出てきています。
直感に基づいた意思決定は、しばしば望ましくない結果につながることがあります。しかし、データに基づいた意思決定を行うことで、組織として成功する可能性が高まります。
リーダーシップチームと経営陣は、データ主導の意思決定を実例として示すことで、ぜひリードしてほしい。
半数近く（48%）の従業員が、データに基づく洞察よりも直感に基づく意思決定を頻繁に支持しています。
このことは、データがあっても、それが必ずしも意思決定に活用されていないことを示しています。さらに、企業がデータを効果的に活用するためには、まだまだやるべきことがたくさんあることも示しています。
従業員は、それぞれの役割において、どのようにデータを扱うべきかを理解する必要があります。データをどのように活用すべきかという期待値を全員が理解すれば、ビジネスリーダーはあらゆるレベルでデータから最大限の価値を引き出すことができます。そうすることで、従業員がデータと健全で前向き、かつ生産的な関係を築くことができるようになります。
一般的なビジネスユーザーの多くは、より良い意思決定を行うために、理解しやすい情報を必要としています。現場の社員が情報を分析しても、それが自分たちの仕事に役立たないのであれば、現実的ではありません。
つまり、企業がデータ主導の意思決定に失敗する理由の1つは、従業員に対してデータの活用に非現実的な期待をかけている可能性があるのです。
データドリブンな意思決定を行うための5つのステップ
- ビジネスの目的を理解する。取り組むべきビジネス上の問題、答えを持つ。
- ビジネスとチームにとって重要なデータソースを特定する。主要なステークホルダーの重要なデータを理解する。
- データをクリーニングし、準備する。インパクトが大きく、複雑性の低いデータソースを探すことから始める。そうすることで、即座にインパクトを与えることができる。また、データを最大限に活用するために、利用者が多いデータソースを探しましょう。
- ビジネスインテリジェンスツールを使って分析を行う。MS Excelでも構いませんが、データを理解するためには、データを視覚化することが重要です。データをわかりやすく見ることができれば、その情報をもとに意思決定を行う他の人に説明することができます。
- 結論を導き出す データを使ったクリティカルシンキングとは、インサイトを見つけ出し、それを有益かつ魅力的な方法で伝えることです。ビジュアルアナリティクスは、データを理解するための直感的なアプローチです。
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