Harvard Business Review データドリブン経営

自分が所属している企業でも、他の会社と変わらずデータドリブンを意識した経営が求められている。その参考になればということでHarvard Business Reviewのデータドリブン経営の特集を読んでみた。

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 2019年 6 月号 [雑誌] (データドリブン経営)

楽天の北川拓也さん(チーフ・データ・オフィサー)の記事では、目指しているビジョンの大きさに感銘を受けた。また、グローバルな組織づくりしか目指していないと言い切る明確さ、ビジョンだけではなく、現場のリーダーシップの重要性など泥臭い部分もきちんと認識しているバランス感覚を感じることができた。

また滋賀大の河本さんの記事にあったデータ分析による意思決定の種類という考え方についても非常に参考になった。データ分析はすべての意思決定に有効になるわけではなく、それぞれの種類によって参考にすべきレベルが変わってくるということ。その期待値をきちんと把握しておくことが必要であるということ。

【意思決定の種類(6つの型)】

定型選択型、定型計画型、非定型選択型、原因解明型、仮設試行型、経営判断型

データドリブン経営は何のかということを考えてみると、今の職場で求められているレベルは「経営判断やビジネス状況の把握に必要なデータを正確に管理・取得し、必要な時に、なるべく早くアクセス出来るようにするということ」であるように思う。これにはデータの正確なインプット・取得から、レポート作成までの一気通貫したデータマネジメント、データビジュアライゼーションの手法が必要であるということがわかる。このdemandの実現には、Database、ETLおよびBI Toolなどを整備する必要がある。これをどこまでコストをかけずに実現できるか、それが求められている。

<<次のアクション>>

・現在の職場での「データドリブン経営」の在り方について、明文化すること

・明文化した目標に対して、具体的なステップ、スケジュールを決め、実行すること