データドリブン経営とは、企業や組織が意思決定を行う際に、経験や直感ではなく、集めたデータを元に分析して意思決定を行う方法です。これに対して、データマネジメントとは、企業や組織内のデータを集めて保存し、管理し、必要に応じて活用できるようにする仕組みを指します。データドリブン経営を進めるためには、正確で信頼性の高いデータが不可欠です。だからこそ、データマネジメントはとても重要な役割を果たします。
データドリブン経営とは、企業や組織が意思決定を行う際に、経験や直感ではなく、集めたデータを元に分析して意思決定を行う方法です。これに対して、データマネジメントとは、企業や組織内のデータを集めて保存し、管理し、必要に応じて活用できるようにする仕組みを指します。データドリブン経営を進めるためには、正確で信頼性の高いデータが不可欠です。だからこそ、データマネジメントはとても重要な役割を果たします。
現在、データドリブン経営やデータマネジメントは多くの企業で注目されていますが、実際にはこれらが「バズワード」のように扱われている面もあります。
一般的なデータマネジメントのアプローチ
データマネジメントでは、企業内に分散しているさまざまなデータを一つにまとめて管理する必要があります。これを実現するために、多くの企業では「データウェアハウス（DWH）」という仕組みを使い、異なるシステムから集めたデータを一元的に統合します。こうすることで、データをグラフやダッシュボードとして視覚的に表示し、迅速に意思決定ができるようになります。また、各部門が必要なデータを自分で取り出して分析できるようにするツールも提供します。
データドリブン経営の実装における落とし穴
データドリブン経営を実現するためには、データマネジメントが不可欠ですが、実際にデータを活用する際にはいくつかの問題が生じることがあります。単にデータを集めたり、新しいシステムを導入するだけではうまくいきません。特に、異なるシステム間で使われているコードやマスターデータ（共通のデータの定義）が一致しないことが大きな課題です。
例えば、販売システムと在庫管理システムで異なる製品コードを使っている場合、同じ製品が別々のIDで管理されることになります。これが解決されないと、データを正しく統合できず、信頼できる分析や意思決定ができなくなります。
重要な考え方：データを上手に管理するための仕組み
データを適切に活用するためには、データの設計（データアーキテクチャ）が非常に重要です。これには「システム同士を柔軟につなげる方法」や、「データをどう扱うか」という基本的な考え方を整理する必要があります。例えば、「疎結合アーキテクチャ」という考え方は、システム同士を密に結びつけるのではなく、なるべく独立して動けるようにして、将来の変更に強いシステムを作ることを目指します。この方法を使うと、将来の変更にも柔軟に対応できます。
また、「概念データモデル」も重要です。「概念データモデル」とは、データをどのように捉え、どんな風に活用するかを示す「考え方」に関わる部分です。データを使う目的や方法を明確にすることで、無駄なく効果的にデータを活用できるようになります。
経営KPIの落とし穴
データドリブン経営では、経営の成果を測るためにKPI（重要業績評価指標）を設定し、それをもとに意思決定を行います。しかし、ビジネスの状況は常に変わるため、KPIも頻繁に変わることがあります。このため、柔軟にKPIを変更できるような仕組みが必要です。
また、現代のビジネス環境では、単一のデータシステムだけではすべての要求に対応するのは難しくなっています。企業は外部のパートナーや顧客との連携を強化し、ビジネス全体でデータを共有して活用する必要があります。このため、データ基盤のスケーラビリティ（大きさや柔軟さ）を事前に考えることが非常に重要です。
生成AIの登場
生成AI（AIが新しいコンテンツを自動的に作り出す技術）は、データドリブン経営やデータマネジメントに大きな影響を与えています。生成AIを使うことで、データの活用方法が根本的に変わり、従来の「構造化データ」だけでなく、テキスト、画像、音声、動画などの非構造化データも上手に活用できるようになります。
これにより、企業はデータ分析の範囲を広げ、より多くの情報を元に意思決定を行えるようになります。生成AIをうまく活用することで、データドリブン経営を超えて、企業の成長や革新を加速させることができます。