ツール依存からの脱却
DX推進の重要な要素の1つとしてデータ活用が欠かせない企業戦略となりつつあり、実際タクシーに乗っていても当たり前のようにマーケティングツールの広告を目にするようになった。
そして、数多に存在するマーケテイングツールを導入すれば、データ活用ができるのではと思う人も数少なくないだろう。
実際、私が携わっているWebマーケティングの分野でも、
「うちのサイトはGoogleアナリティクスが入っているから大丈夫」
「とりあえずGoogleアナリティクスを入れといて！」
といった声が多く聞かれる
でも、ほんとにそれば正しいのだろうか？
本来ならば
「サイトの目的・ゴール」があり、そのゴールの達成するためには、どのようなデータを指標化すべきなのか？を検討したうえで、
指標データを収集するために最適な（サイトの規模やトラフィック、サイトの目的に応じた）解析ツールを導入する。
という流れにならなければならいと考える。
また、Googleアナリティクスは導入しただけでは一般的な指標しか収集できないため、必ずサイトの目的に沿った「目標設定」のカスタマイズが必要になるのだが、残念ながらそこまで設定できていないサイトが顕在するのが現実である。
データ活用についても同じことが言えるのではないだろか？
データ活用のプロセス
データ活用には大枠で分類すると以下のようなプロセスに分けられる
・必要・不必要なデータの取捨選択
・必要なデータの収集
・無機質な「データ」から「情報（インテリジェンス）」への加工
・「データ＝情報（インテリジェンス）」の可視化
・「データ＝情報（インテリジェンス）」の分析・解析
・「データ＝情報（インテリジェンス）」の活用
目標や課題を明確にすること
データ活用にとって重要なことは、現在の目標や課題を明確にすること
そのうえで、上記のプロセスを検証しながら進めていくこと
企業や事業の目標があり、それを達成・モニタリングするために
・どのようなデータを収集し、加工し、可視化し、活用するのか？
・そしてどのようなツールや人財が必要になるのか？
といったように、ツールありきではなく、明確な目標から施策を打ち立てることが大事だと考える
最後に、データ活用のプロセスは、企業の目標・課題に応じて当然変わってくるので、企業に寄り添いながらデータ活用の推進を支援していければと考える。
