データドリブンな意思決定の第一歩「データ完全性」とは？

企業を悩ませる「データ活用以前」の課題
データドリブン型経営の実現に向けて、企業は高度なデータ分析ツールに目を向け始めた。しかし思うような分析結果が得られず、意思決定にまでつなげられないケースが目立つ。

その原因は、活用しようとするデータそのものにある。爆発的に増え続ける企業データの中には、古いデータやフォーマットがばらばらのデータ、エラーや欠損のあるデータなどが混在している。

データの一貫性の問題も無視できない。企業内のデータソースが断絶しており、部門ごとに別々のデータを見ているため、現状認識に食い違いが生じる。このようなデータのサイロ化は深刻な問題だ。

データを格納するインフラも、メインフレームからクラウドサービスまで多岐にわたるようになったことで、状況はますます複雑化している。異なるシステムにあるデータを一貫したポリシー下で管理することは困難だ。こうした状況は、サイロ化解消のハードルをいっそう高くする。いくら優れたデータ分析ツールがあっても、信頼できる結果を得づらくなる。

データが不完全だと意思決定に迷いが生じる。これは、業種や業界を超えた大きな頭痛の種だ。金融機関であれば融資判断、小売業者であれば出店計画、Eコマース業者であれば正しいレコメンデーションなど、データに基づく意思決定は収益に大きく関わる。データ完全性の課題は経営に直結すると言える。

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