データドリブンとは、事業に関わる様々なデータを基づいて事業運営の判断をして実行していく事です。
近年様々なデータがwebを通して取れる様になり、多量のデータ(ビッグデータ)も処理出来る様になり、データを事業に活用する事が重要になって来ました。
データ処理により可視化されたデータから、より効果的な事業の実行に繋げる事で売上や利益率の改善がなされることになります。
データドリブンによる事業運営の判断が加わる事は、これまでの「前例」の有無による判断で安全な運営をしていた事に、可視化されたデータに基づく判断が加わる事で「前例」が無い場合も一定の判断基準を持つ事が出来ます。
処理されるデータ収集の方法もデータドリブンに取り組む上で、重要な要因になります。
事業者にとって必要なデータ収集をする仕組みの確立も必要になります。
そして収集されたデータを処理して可視化する作業、いわゆる生データの状態に何らかのバイアスをかけて一定の意味を持つ「情報」にする事で、ランダムであったデータが誰もが見てわかる「情報」を基に次の行動を「検討する土台となります。データから意味を持つ形(情報)に変えていく為の仕組の構築も必要になります。
バイアスをかける事で一定の「情報」となったデータを基に、何が見えてくるのかを「分析」し、それをどの様に活用するのかを「検討」することになります。
「検討」により判断された事柄を「実行」する事で、データドリブンによる「実行」の効果を鑑みながら、データが示した内容と実際に実行した結果を比較検討し、データの読み取りや見落としまたバイアスのかけ方、データ処理後の可視化された「情報」の適切な活用法などを積み上げてゆく事で、あらゆる角度からのデータの活用パターンを適宜使えるキャリアを得て進んでいく事がデータドリブンになります。