現代のビジネス環境では、データは非常に重要な資産となっています。しかし、単に大量のデータを持っているだけでは不十分です。重要なのは、そのデータを効果的に活用し、ビジネスの成長に結びつけることです。ここで重要な役割を果たすのがデータオペレーションです。データオペレーションとは、データの収集、保管、処理、分析を統合的に管理し、ビジネスプロセスに織り込むための戦略と技術のことを指します。
本記事ではデータオペレーションによるビジネスの効果的な活用について解説します。

東京在住、大手IT企業出身、Web業界10年以上のアラサーです。新規事業開発やシステム開発にプロジェクトベースで関与したりこれまでの経験をもとに執筆活動を行っています。
データオペレーションとは
データオペレーションとは、データの設計、実装、サポートを通じてデータの価値を最大化するために行われる業務です。データオペレーターは、マクロやVBAを使ったデータ分析や解析を行い、ExcelやAccessのPCスキルを駆使しています。データオペレーションは、データ分析やデータエンジニアリングの経験が求められる職種であり、データを元に次のアクションを決めるデータ駆動型の目標設定によって組織全体に影響を与えるアイデアを生み出します。
データオペレーションの具体的な仕事内容
データオペレーションの具体的な仕事内容は、データの整理やデータパイプラインの設計、組織全体のデータポジションの可視化など、さまざまなタスクを含んでいます。データオペレーターは、データを構造化し、データの品質を確保しながら、効果的な分析が行われるように支援します。さらに、データを活用することで予測分析や意思決定の基盤となる情報を提供し、組織の業績向上に貢献します。
データオペレーションのメリット
データオペレーションには、さまざまなメリットがあります。まず、データオペレーションによって効果的なデータ分析が行われ、ビジネス上の意思決定が強力にサポートされます。また、データオペレーションによってデータの可視化や組織全体のデータポジションの把握が可能になり、組織内で情報共有が促進されます。さらに、データオペレーションは、データ駆動型の目標設定を行うことで、投資対効果の変革を実現します。
ビジネスへのデータオペレーションの適用
データオペレーションは、ビジネスにおいて幅広い適用範囲があります。具体的な適用方法としては、データの整理とデータパイプラインの構築、組織全体のデータポジションの可視化が挙げられます。
データの整理とデータパイプライン
データオペレーションでは、膨大なデータを整理し、ビジネス上の価値を引き出すための効率的なデータパイプラインを構築することが求められます。例えば、複数のデータソースからのデータを統合し、データの品質を改善するためのデータクリーニングを行います。
また、データパイプラインの構築では、データの収集、保存、処理、可視化などのプロセスを最適化し、データの生産性を向上させることが重要です。データオペレーションの専門知識を活用することで、データの効果的な管理と利活用が可能となります。
組織全体のデータポジションの可視化
データオペレーションは、組織全体のデータポジションを可視化するための重要な役割も果たします。具体的には、組織内の各データソースやデータストレージ、データフローを明確にし、データの流れやデータの保管場所を可視化することです。
これにより、組織内の各部門や関係者は、自身がどのようなデータを持ち、どのようにデータを利用できるのかを把握することができます。データポジションの可視化によって、データの共有やチーム間のコラボレーションがスムーズに行われ、組織のデータドリブンな意思決定が促進されます。
データオペレーションによる投資対効果の変革
データオペレーション(DataOps)は、データ管理と産業界のオペレーションに革命を起こす可能性を持った概念です。データオペレーションでは、データの活用と評価を自動化、管理、運用可能にすることで、最終的にはデータからビジネスを予測し、マネジメントを変えることを目指しています。
具体的には、データオペレーションは、データの収集、整理、分析、可視化といったプロセスを効率化し、データに基づいた意思決定をサポートします。データオペレーションによって、データ分析の期間や品質向上、チームの協力性の向上などビジネスにおける効果的な活用が実現されます。
DataOpsは、ビッグデータの構造化とオペレーション化を重視しています。従来のビッグデータの課題であったデータの取得、保管、処理、分析、可視化の一連のプロセスを効率化することで、データの価値を最大化する取り組みが行われます。
具体的な変革事例としては、ある企業ではデータオペレーションを取り入れることにより、従来のデータ分析にかかっていた時間を大幅に削減し、リアルタイムの意思決定が可能になりました。また、データオペレーションによって得られた洞察を基に、新たなビジネスモデルやプロダクトの開発が行われ、業績の向上につながりました。
オペレーションデータの収集と活用
オペレーションデータの収集と活用は、ビジネスにおいて重要な役割を果たしています。オペレーションデータとは、実際のビジネス運用に関わるデータのことであり、例えば売上データや在庫情報などが含まれます。
オペレーションデータによる計画と現実のズレの把握
オペレーションデータを収集し分析することで、計画と実際の運営のズレを把握することができます。例えば、売上目標がある場合、実際の売上データを分析することによって、目標達成の進捗状況や課題を把握することができます。これにより、必要に応じて運営方針や戦略の見直しを行い、迅速かつ適切な対応をすることができます。
実際の稼働時間情報の受け取りと活用
オペレーションデータの中でも、特に実際の稼働時間情報は重要なデータです。例えば、製造業であれば生産ラインの稼働時間や停止時間などが該当します。これらのデータを収集し分析することで、生産効率の改善やトラブル予知など、運営の改善につなげることが可能です。さらに、実際の稼働時間情報を顧客対応やサービス提供の改善に活用することもできます。顧客からの問い合わせのピーク時間や返信速度などのデータを分析し、効率的なカスタマーサポートを行うことができます。
ビッグデータの構造化とオペレーション化は、データオペレーションにおいて重要な要素となります。ビッグデータは、膨大な量のデータから価値ある情報を抽出するために必要な技術です。データを構造化することで、ビジネス上の意思決定に役立つ情報を得ることができます。
具体的な私が関わるプロジェクトの変革事例としては、とある企業がデータオペレーションを導入したことにより、売上予測の精度が向上しました。従来は直感や経験に基づいて売上を予測していましたが、データを活用することでより客観的な予測が可能になりました。また、データを基にマーケティング戦略を立案し、効果的な広告展開を行った結果、売上が大幅に増加しました。
まとめ
過去のデータを元に需要予測を行い、適切なタイミングで商品を補充することができ、結果として在庫の過不足が解消され、コスト削減と顧客満足度の向上が実現するなど、ほんの一例に過ぎませんがデータを活用することで無限に活用の可能性が広がります。一方で膨大に蓄積されたデータも何も活用されなければ宝の山です。データアナリストなど、データを適切に加工し、整理し、解析ができる人材も今後より求められていくでしょう。
データ解析を前提としたシステム構築などお悩みのことがあればJitera社へ一度ご相談してみてはいかがでしょうか。