データ活用とデータドリブン経営の違いは？
■データを駆使した、より"効率的"で"効果的"な意思決定のアプローチ
「ドリブン」は、英語の「driven」から派生した言葉で、日本語では「駆動」と訳されています。
「データドリブン」は、データが主体となって組織や意思決定プロセスを駆動することを意味します。
データドリブン経営では、データが重要な役割を果たし、データに基づいた分析や洞察を得ることで経営判断や意思決定を行います。データが主体となり、企業や組織の活動や方向性を駆動するからです。データドリブンなアプローチでは、データを収集し、分析し、洞察を得ることで具体的な行動や戦略を策定します。データに基づく事実や数値によって意思決定を補完し、より客観的で合理的な経営を目指します。
では、これまでよく耳にしていた、または利用していた「データ活用」との違いは何でしょうか？
データ活用は、データを有効に活用して意思決定や業務の改善を行うプロセスや手法を指します。これには、データの収集、整理、分析、可視化などが含まれます。
一方、データドリブンは、データを主導力として活用し、意思決定や行動を駆動するアプローチを指します。データドリブンは、データを中心に据え、データに基づいた分析や洞察を重視して経営や業務を進める方法となります。
データ活用は活用を通して業務を改善する一般的なアプローチを指し、データドリブンはデータを主導力として経営や業務を駆動させる特定のアプローチという違いがあります。
...なかなか違いがイメージできないですね。
「自動車」を例にもう少し具体的に比べて見ましょう。
【データ活用】
自動車のエンジンには、さまざまなセンサーが組み込まれています。例えば、エンジンの回転数、冷却水の圧力などをモニタリングするセンサーです。
これらのセンサーは、データを収集し、エンジンの動作状態を把握します。このデータは車両の運転者や整備士にとって貴重な情報です。データ活用の観点では、このデータを収集し、整理・分析して、運転者に対してエンジンの健康状態や異常を警告するために活用されます。また、整備士はデータを分析してエンジンの点検やメンテナンス時期の最適化に活用することができます。
【データドリブン】
データドリブンのアプローチでは、エンジンのデータが組織や意思決定を駆動します。例えば、自動車メーカーの場合、多数の車両が運行され、大量のエンジンデータが蓄積されます。このデータを分析することで、エンジンのパフォーマンスや信頼性に関する洞察が得られます。エンジンの設計改善や製造プロセスの最適化にデータを活用することで、より効率的で信頼性の高いエンジンを開発することが可能です。さらに、データをもとに予測メンテナンスモデルを構築し、エンジンの故障予知や点検の最適化を行うこともできます。こうしたデータに基づくアプローチが、エンジンの品質向上や性能向上に寄与できます。
...少しイメージがついたでしょうか？
データドリブンのアプローチは、経営戦略やプロセス改善、製品開発など、さまざまな分野で活用されています。データを駆使することで、より効率的で効果的な意思決定を行い、企業の成長や競争力の向上に貢献することが期待されています。
データドリブン経営は企業規模に関係なく重要な手法であり、企業の競争力向上や生産性向上に寄与します。大企業はより複雑なデータ基盤と高度な分析手法を取り入れる必要がありますし、中小企業はシンプルなデータ収集と現場改善に重点を置いて取り組むことが重要です。
