データ分析のためのデータ準備入門編(3) データ活用のエキスパートに聞いた! データ可視化の手間を最小限にし、企業競争力を高める分析を実現する方法

「データの民主化」を図り、組織内でのデータ活用を推進することの重要性が高まっていますが、ビジネス現場においてデータ活用を実現するにはハードルがあります。多くの場合、ビジネス現場で働く人たちはITやデータの専門スキルを持っていないため、データ活用の前段階であるデータ加工やデータ可視化の作業が負担になってしまい、足踏みしてしまうケースも少なくありません。そこで紹介したいのが、コードを書かなくとも、マウス操作だけでデータをわかりやすく接続、加工、可視化できるデータ活用プラットフォーム「Domo」です。本記事ではドーモ株式会社のコンサルタントとして数々のプロジェクトを手がけてきた福﨑一郎氏にお話を伺いました。

ドーモ株式会社コンサルティング&ストラテジックイニシアティブディレクター福﨑一郎氏

企業のデータ活用力＝競争力

近年、デジタルテクノロジーとデータを駆使してビジネスを変革する「デジタルトランスフォーメーション（DX）」の取り組みが活発化しています。それに伴い企業における業務のデジタル化や顧客接点のデジタル化が進み、日々のビジネス活動を通じて数多くのデータが生まれ、蓄積されるようになりました。

そうしたデータをビジネスにおける課題解決や意思決定、さらには新たな事業の創出に活かすことは、DXの本質的な意義の1つとも言えます。福﨑一郎氏はデータ活用についてこう語ります。

「企業で蓄積されているデータは差異化や競争力強化の貴重な資源です。その資源をどれだけうまく活用できるかによって企業の競争力は大きく左右されます。実際、GAFAが巨大企業へと成長できた理由も、彼らが自社の製品やサービスを通じて膨大なデータを収集し、巧みに活用してきたからです」（福﨑氏）

目指すべきは「データの民主化」

では、企業がデータ活用力をアップさせるには、どのようなアプローチが必要なのでしょうか。福﨑氏は、データ活用でよく起こる間違いとして「データで何を知り、どんなアクションに結びつけたいのか」といった明確な目的がないままにデータ活用を進めてしまうことを指摘します。目的が明確化されていない状態で闇雲にデータを収集・分析しても、ビジネスに影響を与えるような示唆や洞察を得ることは難しいでしょう。

そこで大切になるのが「データの民主化」です。なぜなら、ビジネス現場では常にさまざまな課題に直面しており、データ活用はそうした課題解決における手段の1つであるからです。その実現のためには、すべての社員が社内のさまざまなデータにアクセスし、それぞれの立場で日常業務を進める上で立ちはだかる課題解決や意思決定に活かせる環境を整えることが重要になります。

そもそもデータ分析は、データによってビジネス上の仮説を検証する試みであり、仮説を立てるためには現場の勘と経験が必要です。

「例えば、ある商品の収益が想定外に落ちていて、その原因をデータ分析によって突き止めたいとしましょう。その商品の販売を実際に担当している人なら、収益減の原因について、適切な仮説をいくつも立てることができます。また、仮説検証のためにどのようなデータを集めて分析すべきか的確に判断できるはずです」（福﨑氏）

現場でのデータ活用を阻む障壁

しかし、ビジネス現場でのデータ活用には課題も多くあります。

よく見受けられる課題の1つは、分析に必要なデータが社内の各所（あるいは各システム）に散在していて、どのデータがどこにあるかが見えづらいことです。この課題を解決せずにいると「価値の高いデータがすでにあるにもかかわらず、使っていない」というロスを生み続けてしまいます。

また、ビジネス現場でのデータ活用には乗り越えるべき技術的なハードルもあります。

「データ活用においては、分析に必要なデータを『収集』した後に、それらを分析が可能な状態へと『加工』して『統合』する作業が発生します。その作業をこなす技術的な難易度は高く、相当の手間を要します。とくに、ITやデータに関する専門スキルを持っていない人にとってはハードルが非常に高く、それが要因となって、ビジネス現場でのデータ活用が進まないこともめずらしくありません」（福﨑氏）

さらに福﨑氏によれば、データの分析・可視化では最終的なアウトプットをイメージしながら作業に当たることが必要になるとのことです。

「例えば、データを使って自分の所属する部門のパフォーマンス（業績）を評価し、課題を抽出したい場合、自部門のKPIの達成度合いをどのように可視化するかの最終的なアウトプットイメージを明確に描かなければなりません（図1）。そのイメージを明確に持つことができれば、どのデータソースから、どのようなデータを集めて、どう加工・統合すればよいかが見えてきます」（福﨑氏）

もっとも、そうしたデータ可視化のイメージを描くのは簡単ではなく、一定のトレーニングやデータ分析への慣れが必要であると、福﨑氏は付け加えます。

図1：KPIの達成度合いを可視化するまでのアウトプットイメージ例（こちらは実際の数字とは異なるダミーのデータです）

データの民主化を実現する「Domo」

データ活用を巡る課題を解決するには、専門スキルを持っていないビジネス現場の人員でもデータの収集、加工、統合、分析、可視化が容易に行えるようなツールを導入する必要があります。そうしたツールの1つが、ドーモが提供するクラウド型データ活用プラットフォーム「Domo」です。

Domoはビジネス現場でのデータ活用に必要とされる機能を網羅的に提供するプラットフォームです。大きな特徴として、Domoのデータ接続機能（コネクター）が挙げられ、クラウドや社内に散在する多種多様なデータソースから自動的、かつリアルタイムにデータを収集して保管できます（図2）。

図2：データソースとDomoの接続イメージ

Domoのコネクターは「Salesforce」「SAP ERP」「Oracle」「Googleアナリティクス」「Microsoft Excel」「X（旧Twitter）」「YouTube」などを含む1,000種以上のデータソースに対応しているだけでなく、日本政府の「e-Stat」など、日本固有のデータソースに対応したコネクターも着々と拡充されています。くわえて、Domoにはデータソースへの接続の状態をリアルタイムに可視化し、エラーを検知・通知する機能も備わっています。

「Magic ETL」でデータの加工や統合を自動化

DomoのETL（Extract：抽出、Transform：変換・加工、Load：格納）ツール（*1）「Magic ETL」は、ドラッグ＆ドロップ操作でデータの加工・統合の処理を定義するノーコード方式で活用できるため、専門スキルがない人でも扱いやすいツールです（図3参照）。

図3：Magic ETLの画面

「これまで表計算ソフトを使い手作業やマクロプログラムで行ってきたデータ処理も、Magic ETLの活用ですべて自動化できます。表計算ソフトのマクロプログラムは、開発した当人にしか内容がわからないブラックボックスとなりがちです。その人が退職や転職で会社からいなくなるとメンテナンスができなくなる問題がよく発生します。対してMagic ETLで定義したデータ処理は、誰でも処理内容が理解できてブラックボックスにならず、メンテナンスが行えるという大きな利点があります」（福﨑氏）

DomoはBI・データ分析の機能も提供しており、大容量データでもスムーズに扱えるほか、複数データソースからリアルタイムに集約し、複雑な集計・分析が行えるという特徴があります。くわえて、Domoには、データを可視化するダッシュボードを簡単に作成し、更新やレポートの作成を自動化する機能も備わっています。さらに、予測分析を可能とし、生成AIを使い自然言語による問いかけに対して予測を返す「Domo.AI」も提供を開始しました。

Domoがデータドリブンな組織文化を醸成

ドーモでは、データ活用のためのプラットフォームの提供のみならず、ビジネス現場でのデータ活用を支援し、データドリブンな組織文化の醸成を後押しするコンサルティングのサービスも展開しています。

「コンサルティングのサービスでは、先に述べたデータ分析・可視化のアウトプットイメージを持ってもらうためのトレーニングを展開したり、KPIツリーが描けないお客様のためにビジネス現場のKPIの設計をお手伝いしたりしています」（福﨑氏）

そんなドーモのソリューションは世界約2,600社に導入されており、日本でも大手を中心に顧客企業が増えています。

KDDIの物流統括部ではDomoの活用によって配送コストの増減要因を分析するスピードを向上させ、コストの適正化に役立てているほか、データの管理項目数を大幅に増やしてデータを精緻化させています（*2）。

また、コスモエネルギーホールディングス（コスモ石油）では、データの民主化の早期実現を目指してDomoを採用。Domoを使い「可視化」のイメージを作成してから必要なデータを収集するという、従来のBIとは真逆のアプローチによってデータの民主化を推進しています（*3）。

こうした事例をふまえ、福﨑氏はDomoによって引き起こしたい企業の変革について次のように述べ、話を締めくくります。

「Domoの提供で目指しているのは、ビジネス現場で働く人たちが、当たり前のようにビジネスの課題解決やマネジメントにデータを活かす世界です。データによるビジネスの見える化は人の興味や好奇心を刺激し『もっと知りたい』という意欲を喚起します。結果として、データ分析が手間のかかる仕事から楽しみへと変化し、データドリブンの文化がビジネス現場に勢いよく定着していくはずです。実際、当社のお客様からは『Domoを使うのが楽しくてしかたがない』『Domoの採用によりデータ活用が日常化した』といった声が多く寄せられています。そうしたお客様がより一層増えるように、これからもデータ活用プラットフォームのDomoとコンサルティングの両輪で企業のデータ活用を支援していきます」（福﨑氏）