特徴

データとITに関する知見を武器に
企業や組織のデータドリブンカンパニー化を支援

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データドリブンカンパニー化を共同で実現する

データドリブン経営とは、データをもとに戦略の立案や施策の実行を行う経営スタイルです。
デリバリーコンサルティングは、20年以上企業のデータドリブンカンパニー化を支援しています。

データリテラシーが高い組織

データからビジネスにインパクトを与えるような気づきを得て、改善のアクションを講じていくには、ビジネス分析、データエンジニアリング、データサイエンス、IT、プロジェクト管理など多様な経験・スキルを有する人材が、目的に応じて適切にコラボレーションすることが必要です。データリテラシーが高い組織は、そうしたコラボレーションが円滑に行える体制を有しています。
データを用いてビジネス課題を分析・解決

データドリブンカンパニーの社員は、データを活用してビジネス課題を分析・解決する能力に優れています。彼らはまず、データ収集とクレンジングの技術を駆使して正確なデータを確保します。その後、データ分析ツールや技術を用いて、トレンドやパターンを明らかにし、問題の根本原因を特定します。さらに、データから得られる洞察を基に、エビデンスに基づいた戦略的な意思決定を行います。これにより、業務プロセスの効率化、新製品やサービスの開発、顧客満足度の向上など、具体的な成果を上げることができます。このようなデータ活用の文化は、持続的な競争優位性を確立するために不可欠です。
事業戦略・組織戦略と整合したデータ戦略

データドリブンカンパニーは、事業戦略や組織戦略と整合したデータ戦略を持っています。まず、ビジネスゴールに基づき、データ収集や分析の目的を明確に設定します。次に、必要なデータの種類、収集方法、管理体制を整備し、データの質と一貫性を確保します。さらに、データガバナンスの強化を図り、データのセキュリティとプライバシー保護を徹底します。社員にはデータリテラシーを向上させるためのトレーニングを提供し、データ分析ツールの活用を促進します。データから得られた洞察は、経営陣が迅速かつ効果的な意思決定を行うための基盤となり、組織全体での戦略的な取り組みを支えます。このようにして、データ戦略は事業や組織の目標と一致し、持続的な成長と競争力の向上を実現します。

データドリブンカンパニー化の効果

思考やコンピテンシーの変化

データドリブンな意思決定へのシフト
- 直感や経験だけでなく、データに基づいて意思決定を行うようになる
- 客観的かつ定量的な情報に基づく決定が増え、リスクが低減され、より確実な結果を生み出す可能性が高まる
問題解決スキルの向上
- データを用いて問題の原因を特定し、解決策を効率的に導き出す能力が向上する
- より迅速かつ効果的な問題解決が可能になり、業務の効率が大幅に改善される
コミュニケーションの向上
- データを共有しやすくなることで、部門間やチーム間のコミュニケーションが向上する
- 情報の透明性が高まり、誤解や情報の非対称性が減少。より協調的で一貫した意思決定プロセスが促進する
従業員満足度の向上
- データを活用して具体的な成果を出すことができるため、自分のスキルと貢献に自信を持つようになる
- 効果的な成果がもたらす成功体験はモチベーションを高め、職場での満足度とエンゲージメントが向上する
継続的学習と成長
- データリテラシーの向上は継続的な学習を必要とし、従業員は新しい技術やツールを学ぶ機会が増加する
- 常に最新の技術や分析手法に触れることで、スキルセットが常にアップデートされ、キャリアの成長と進化が促進される
イノベーションと創造性の
促進
- データを見る新たな視点や分析方法を学ぶことで、従来にはないアイデアや解決策を考え出すようになる
- 創造的な思考が奨励され、組織全体のイノベーション能力が向上。新しい市場機会を捉えたり、競争上の優位を築くことが可能になる

ビジネス効果

売上向上

リピートオーダーが増加し、新規顧客獲得にも寄与

IoTプラットフォームを使用して製品の使用データを収集・分析し、顧客のニーズに基づいたカスタマイズされたソリューションを提供。顧客満足度の向上によりリピートオーダーが増加し、新規顧客獲得にも寄与
市場導入速度が向上し、売上が増加

製品開発プロセス全体のデータを分析し、非効率な部分を改善。製品開発サイクルが短縮され、市場導入速度が向上し売上が増加
関連するコスト削減が売上向上に寄与

生産ラインデータをリアルタイムで分析し、製品の品質問題を早期に検出。不良品率が減少し、関連するコスト削減が売上向上に寄与
顧客満足度が向上し、市場シェアが増加

顧客からのフィードバックを集約し、ビッグデータ分析を用いて製品改善点を特定。顧客満足度が向上し、市場シェアが増加
地域戦略の最適化により、新興市場での売上が向上

市場データを深く分析し、地域ごとの戦略を策定。定量的な効果: 地域戦略の最適化により、新興市場での売上が向上

コスト削減・生産性向上

生産効率が向上し、製造コストが削減

生産データを分析してプロセスのボトルネックを特定し、自動化と改善策を実施。生産効率が向上し、製造コストが削減された
物流コストが削減され、供給効率が向上

サプライチェーン全体のデータを統合分析し、最適な原材料調達と物流ルートを決定。物流コストが削減され、供給効率が向上
エネルギーコストが削減され、CO2排出量も同様に削減

工場のエネルギー消費データを分析し、ピーク時の負荷削減と再生可能エネルギーの利用を拡大。エネルギーコストが削減され、CO2排出量も同様に削減
不良率が減少し、製品リコールや顧客クレームが大幅に削減

製造過程の各ステージでの品質データをリアルタイムで分析し、即時の品質改善を実施。不良率が減少し、製品リコールや顧客クレームが大幅に削減
需要予測の精度が向上し、在庫コストが削減された

季節性要因を考慮した需要予測モデルを開発。需要予測の精度が向上し、在庫コストが削減された

データドリブンカンパニー化を支援する
データリテラシーエンジニアリング

データとITに関する知見を武器に企業や組織のデータドリブンカンパニー化を支援

「データリテラシーエンジニアリング」とは、デリバリーコンサルティングの独自性と競争優位性を作り出しているコンサルティング技術です。Tableau Japan設立時からのアライアンスパートナーとして、多くの企業のデータドリブンカンパニー化を支援する過程で体系化した、全ての弊社サービスの根幹にある技術です。

データドリブンカンパニー化を実現するために組織が取り組むべき５つの命題を構造化し、データリテラシーを個人の経験やセンスに帰着させずに「組織が何をすべきか」に力点を置いています。

現場のデータリテラシー
データガバナンスと
データ
クラウド化と
モダナイゼーション
内製化
プロジェクト推進

データリテラシーエンジニアリングの全体像

データドリブンカンパニー化を実現するために組織が取り組むべき５つの命題を構造化し、
データリテラシーを個人の経験やセンスに帰着させずに、組織の能力として向上を目指します

現場のデータリテラシー

業務現場の担い手がデータを基に思考・意思決定し、行動できる力
データガバナンスとデータ基盤

非技術的なユーザーでもデータを自分で安全に探索・利用可能な環境を提供
クラウド化とモダナイゼーション

データへのアクセス性を向上し、現場のデータリテラシーを後押しデータ基盤の拡張性と柔軟性を拡大
内製化

現場にエンジニア脳をインストールし、データリテラシーを向上データガバナンスとデータ基盤の柔軟性の向上にも寄与
プロジェクト推進

ステークホルダーを巻き込み、ゴールに向けてプロジェクトを推進する

データリテラシーレベルを定義

データリテラシーの強化とデータ基盤の整備を段階的に進めるためのガイドラインを提供する目的で
当社の経験・知見を基に作成したものです。

全体定義

データ活用者のスキル

データ基盤の整備状況

	データ活用者のスキル	データ基盤の整備状況	次のレベルに向けた取り組み
レベル05	従業員はデータと機械学習技術を駆使して、複雑な問題解決とイノベーションをリードする。組織はデータリテラシーを継続的に向上させ、最新のデータサイエンス技術を積極的に取り入れる。	先進的なデータ分析と機械学習ツールが組み込まれ、データドリブンな意思決定が自動化される。リアルタイムデータ分析と予測モデリングが可能になり、組織のアジリティと競争力が大幅に向上する。	先進的な分析技術の採用: 人工知能、機械学習、データマイニングなどの先進技術を活用し、予測分析や自動化を強化する。継続的な学習と適応: データとフィードバックを用いて組織のプロセスを継続的に改善し、変化に迅速に適応する。オープンイノベーションとパートナーシップ: データを共有し、外部のスタートアップや研究機関との協力によるイノベーションを追求する。
レベル04	従業員はデータ駆動型の意思決定を行うための高度な分析スキルを持ち、データサイエンスや機械学習に関する知識を有する。組織全体でデータリテラシーが高まり、データを活用したイノベーションが奨励される。	組織全体でデータが統合的に管理され、高度なデータ分析とレポーティングがサポートされる。データガバナンスとセキュリティのフレームワークが確立され、データの可用性と信頼性が保証される。	組織全体のデータ統合: 異なるデータソースとシステムを統合し、一貫したデータビューを提供する。高度なデータガバナンスとセキュリティ: データの品質、アクセス制御、セキュリティを管理するための高度なガバナンスフレームワークを確立する。データ駆動のイノベーション: データを活用して新たなビジネスモデルや収益源を開発し、競争優位を確立する。
レベル03	従業員はより高度なデータ分析方法に精通し、データを活用して意思決定を支援する能力を持つようになる。データリテラシーのトレーニングが強化され、データ分析を業務に活かす事例が増える。	組織全体でデータを管理・共有するための高度なプラットフォームやツールが導入される。データの統合と品質管理が強化され、信頼できるデータソースが増える。	高度な分析ツールの導入: より高度なデータ分析とビジネスインテリジェンスツールを導入し、従業員の分析能力を向上させる。データドリブン文化の促進: 組織全体でデータに基づく意思決定を奨励し、成功事例を共有する。クロスファンクショナルなデータチームの形成: 組織内のさまざまな部門からデータチームを組織し、データを活用した革新的なプロジェクトを推進する。
レベル02	一部の従業員が基本的なデータ分析技術を理解し始める。データの重要性に対する意識が高まり、基本的なデータ関連のトレーニングが実施される。	データ管理と保管のための基本的なシステムやプロセスが導入される。簡単なデータ分析を可能にするツールが利用可能になり、データの品質管理が始まる。	データ管理システムの導入: 効率的なデータ収集、保存、アクセスのための基本的なデータ管理システムを導入する。データ分析の基本スキル向上: 従業員に対するデータ分析の基本スキルトレーニングを提供し、データに基づく意思決定の価値を強調する。データガバナンスの初期段階の確立: データの品質、プライバシー、セキュリティに関する基本的なポリシーと手順を定義する。
レベル01	従業員はデータの基本的な意味や利用法についての認識が低く、データに基づく意思決定プロセスに不慣れ。データ分析や管理に関する基本的なトレーニングがほとんどまたは全く提供されていない。	データの収集と管理が断片的で組織化されていない。基本的なデータストレージのみ存在し、データ共有やアクセス制御のシステムが不十分。	データの基本教育: 従業員に対してデータの基本的な価値と、ビジネスにおける重要性について教育する。データ収集の始動: 組織内のデータ収集プロセスを確立し、基本的なデータ管理の実践を開始する。文化の変革: データを価値ある資源として認識し、組織文化にデータの重要性を浸透させる。

	データ理解と解釈	データ処理	データ分析技術	ツールと技術の習熟度	データ駆動の意思決定	データの倫理とプライバシー	プロジェクト管理と協調作業
	データの読み取り: データセットの構造やデータの種類を理解する能力。データの解釈: データから意味を抽出し、その背後にあるビジネスコンテキストや影響を理解する。	データクレンジング: データの不整合や誤りを修正し、分析に適した形に整える技術。データ変換: データを分析やモデリングに適した形式に加工する技術（例：正規化、カテゴリのエンコーディング）。	統計的技術: 基本的な統計から高度な統計手法までの知識。データマイニング: パターンや予測モデルを抽出する技術を理解し、実装する能力。	ソフトウェアとツール: Excel, SQL, R, Pythonなどのデータ分析ツールやプログラミング言語の使用能力。ビジュアリゼーションツール: Tableau, Power BIなどのビジュアライゼーションソフトウェアの熟練度。	意思決定への応用: 分析結果を用いてビジネス決定や戦略の策定に活用する能力。結果の提示とコミュニケーション: 分析結果を明瞭に伝えるプレゼンテーションスキル。	データ保護: データのセキュリティとプライバシーを守る法律、規則、ベストプラクティスの適用。倫理的判断: データの適正な利用に関する倫理的問題への対処能力。	プロジェクトの計画と実行: データプロジェクトの目標設定と計画に基づく実行能力。チームワーク: 異なる専門知識を持つチームメンバーとの協力。
レベル05	データから洞察を引き出し、それを使って組織の戦略を形成または再定義することができる。新しいビジネスモデルを提案したり、重大な意思決定を下す際にデータを活用できる。	大量のデータに対する効率的な処理技術、リアルタイムデータの処理	機械学習、人工知能を用いた予測モデリング	機械学習アルゴリズムの開発と適用	全社的な戦略におけるデータ分析の中核的役割	国際的なデータガバナンス基準の導入と遵守	企業戦略とデータ戦略の統合
レベル04	組織全体のデータを横断的に見て、ビジネスへの影響を評価できる。例）顧客データと市場トレンドを組み合わせ、新しい市場機会を特定できる	組織全体のデータ統合、複数のデータフォーマットの変換	時系列分析、クラスタ分析	高度なデータビジュアライゼーションツール（Tableau, Power BI）の使用	分析結果に基づく組織全体の戦略改善提案	セキュリティプロトコルとデータアクセスポリシーの実施	多部門にまたがるデータイニシアチブのリーダーシップ
レベル03	複数のデータがどのように関連しているかを理解できる。例）広告が売上にどのように影響しているかを解釈できる	多様なデータソースからの情報統合、データの正規化	回帰分析、分類	PythonやRでのスクリプト作成とデータ分析	分析結果を用いた部門レベルでの戦略提案	個人情報保護法の遵守	部門間でのデータ共有とプロジェクト調整
レベル02	データが示す傾向やパターンを認識できる。例）月次売上データから、売上傾向を読み取ることができる	データセットの欠損値の扱いや基本的な形式変更	ヒストグラムや散布図の作成	SQLでの基本的なデータ抽出	データから簡単なトレンドやパターンを読み取り、報告	データ取り扱いの社内ポリシーの遵守	小規模チーム内でのデータ関連タスクの共有、報告
レベル01	データが何を示しているか理解できる。例）売上データを見て、どの商品がよく売れているかを説明できる	エクセルを用いたデータの整理と簡易なエラー修正	平均、中央値、標準偏差の計算	Microsoft Excelでのデータの入力と基本的な計算	データを用いた単純なレポート作成	データのプライバシーに関する一般的な知識	個人のタスク遂行

	データ収集	データストレージ	データ管理	データ処理	データ分析とレポーティング	データアクセスと共有	データの評価とフィードバック
	データソース: 組織がどのようなデータソースから情報を収集しているか（内部データ、外部データ、センサーデータなど）。データアクセス: データソースへのアクセス方法とその効率性。データの収集方法: 自動化されているか手動か、リアルタイムかバッチ処理か。	ストレージソリューション: 使用しているデータベースの種類（SQL、NoSQL、データウェアハウスなど）。データの整理: データの整理方法（スキーマ設計、インデックス化など）。スケーラビリティ: データストレージの拡張性や将来の成長に対する対応能力。	データクオリティ管理: データの正確性、一貫性、完全性の確保方法。データセキュリティ: データ保護のためのセキュリティ対策（暗号化、アクセス制御など）。データガバナンス: データの所有権、利用ポリシー、コンプライアンスの管理。	データクレンジング: 不整合や重複、欠損データの処理方法。データ変換: データの前処理や変換プロセス（正規化、形式変換など）。データの統合: 異なるソースからのデータをどのように統合しているか。	分析ツール: 使用しているデータ分析ツールやプラットフォーム。ビジュアリゼーション: データの視覚化ツールやダッシュボードの利用。レポーティングプロセス: 定期的なレポーティングの頻度や形式。	ユーザーアクセス: データにアクセスできるユーザーの範囲と制限。データ共有ポリシー: 内部または外部とのデータ共有ポリシー。 APIとインターフェース: データの外部公開のためのAPIの利用状況。	データの利用評価: データの利用状況のモニタリングと評価。フィードバックメカニズム: データユーザーからのフィードバック収集方法。継続的改善: データ基盤に関する問題の識別と改善策の実施。
レベル05	全てのデータソースからのデータが自動的に、かつ最適化された形で収集される。	多層的なデータストレージが全社的なデータフローをサポートしており、完全に最適化されている。	データガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスが業界基準を超える形で実施されている。	高度に自動化されたデータ処理が確立されており、エラー率が極めて低い。	先進的な分析ツールとAIを利用した自動化されたレポーティングが行われている。	全社的にデータアクセスが統制され、外部とのデータ共有も効率的に行われている。	高度なデータ分析を通じて得られるフィードバックがリアルタイムでデータ基盤の改善に活用されている。
レベル04	広範囲の自動化されたデータ収集が、リアルタイムで行われている。	高度にスケーラブルなデータベースとデータウェアハウスが統合的に運用されている。	先進的なデータセキュリティとガバナンスが全社的に実施されている。	リアルタイムデータ処理と高度なデータ統合が可能	多様な分析ツールが活用され、複雑なデータの可視化が行われている。	高度に制御されたデータアクセスと広範囲にわたるデータ共有が行われている。	定期的な評価とフィードバックを通じて、データ基盤の継続的な改善が行われている。
レベル03	多様な内部および外部ソースからのデータ収集が自動化されている。	効率的なデータウェアハウスが使用され、適切なスキーマとインデックスが設計されている。	データセキュリティと品質保持のための詳細なガバナンスポリシーが整備されている。	高度なデータクレンジングと変換プロセスが定期的に行われている。	高度なデータ分析ツールが利用され、洞察に富んだレポーティングが行われている。	組織内外でのデータ共有ポリシーが確立され、APIを通じたデータアクセスが可能。	データ利用の詳細な評価と継続的な改善のためのフィードバックシステムが機能している。
レベル02	基本的な自動化ツールを使用して内部データを収集。	複数のデータベースがあり、初期のスキーマ設計が行われている。	データの品質を確保するための基本ポリシーが設けられている。	基本的なデータクレンジングと形式変更が定期的に実施。	いくつかの分析ツールが導入され、定期的なレポートが生成される。	内部のいくつかの部門間でのデータ共有が始まっている。	データ利用のモニタリングが始まり、簡単なフィードバックが収集されている。
レベル01	主に手動で行われ、限られた内部ソースからのデータ収集。	単一の基本的なデータベースやスプレッドシートに依存。	データの整理や品質管理がほとんど行われていない。	データクレンジングや変換が不定期で非効率的。	限られたデータ分析ツールの使用、基本的なレポート作成。	データアクセスは非常に限定的で、共有はほぼない。	データ利用の評価が行われておらず、フィードバックの収集もない。

データリテラシーのツインループ

現場のデータリテラシー向上と、データガバナンスとデータ基盤の強化のツインループを廻していくことで
データリテラシーの向上を支援します。

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特徴 | 株式会社デリバリーコンサル

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	データ活用者のスキル	データ基盤の整備状況	次のレベルに向けた取り組み
レベル05	従業員はデータと機械学習技術を駆使して、複雑な問題解決とイノベーションをリードする。組織はデータリテラシーを継続的に向上させ、最新のデータサイエンス技術を積極的に取り入れる。	先進的なデータ分析と機械学習ツールが組み込まれ、データドリブンな意思決定が自動化される。リアルタイムデータ分析と予測モデリングが可能になり、組織のアジリティと競争力が大幅に向上する。	先進的な分析技術の採用: 人工知能、機械学習、データマイニングなどの先進技術を活用し、予測分析や自動化を強化する。継続的な学習と適応: データとフィードバックを用いて組織のプロセスを継続的に改善し、変化に迅速に適応する。オープンイノベーションとパートナーシップ: データを共有し、外部のスタートアップや研究機関との協力によるイノベーションを追求する。
レベル04	従業員はデータ駆動型の意思決定を行うための高度な分析スキルを持ち、データサイエンスや機械学習に関する知識を有する。組織全体でデータリテラシーが高まり、データを活用したイノベーションが奨励される。	組織全体でデータが統合的に管理され、高度なデータ分析とレポーティングがサポートされる。データガバナンスとセキュリティのフレームワークが確立され、データの可用性と信頼性が保証される。	組織全体のデータ統合: 異なるデータソースとシステムを統合し、一貫したデータビューを提供する。高度なデータガバナンスとセキュリティ: データの品質、アクセス制御、セキュリティを管理するための高度なガバナンスフレームワークを確立する。データ駆動のイノベーション: データを活用して新たなビジネスモデルや収益源を開発し、競争優位を確立する。
レベル03	従業員はより高度なデータ分析方法に精通し、データを活用して意思決定を支援する能力を持つようになる。データリテラシーのトレーニングが強化され、データ分析を業務に活かす事例が増える。	組織全体でデータを管理・共有するための高度なプラットフォームやツールが導入される。データの統合と品質管理が強化され、信頼できるデータソースが増える。	高度な分析ツールの導入: より高度なデータ分析とビジネスインテリジェンスツールを導入し、従業員の分析能力を向上させる。データドリブン文化の促進: 組織全体でデータに基づく意思決定を奨励し、成功事例を共有する。クロスファンクショナルなデータチームの形成: 組織内のさまざまな部門からデータチームを組織し、データを活用した革新的なプロジェクトを推進する。
レベル02	一部の従業員が基本的なデータ分析技術を理解し始める。データの重要性に対する意識が高まり、基本的なデータ関連のトレーニングが実施される。	データ管理と保管のための基本的なシステムやプロセスが導入される。簡単なデータ分析を可能にするツールが利用可能になり、データの品質管理が始まる。	データ管理システムの導入: 効率的なデータ収集、保存、アクセスのための基本的なデータ管理システムを導入する。データ分析の基本スキル向上: 従業員に対するデータ分析の基本スキルトレーニングを提供し、データに基づく意思決定の価値を強調する。データガバナンスの初期段階の確立: データの品質、プライバシー、セキュリティに関する基本的なポリシーと手順を定義する。
レベル01	従業員はデータの基本的な意味や利用法についての認識が低く、データに基づく意思決定プロセスに不慣れ。データ分析や管理に関する基本的なトレーニングがほとんどまたは全く提供されていない。	データの収集と管理が断片的で組織化されていない。基本的なデータストレージのみ存在し、データ共有やアクセス制御のシステムが不十分。	データの基本教育: 従業員に対してデータの基本的な価値と、ビジネスにおける重要性について教育する。データ収集の始動: 組織内のデータ収集プロセスを確立し、基本的なデータ管理の実践を開始する。文化の変革: データを価値ある資源として認識し、組織文化にデータの重要性を浸透させる。

特徴

データドリブンカンパニー化を共同で実現する

データリテラシーが高い組織

データを用いてビジネス課題を分析・解決

事業戦略・組織戦略と整合したデータ戦略

データドリブンカンパニー化の効果

思考やコンピテンシーの変化

データドリブンな意思決定へのシフト

問題解決スキルの向上

コミュニケーションの向上

従業員満足度の向上

継続的学習と成長

イノベーションと創造性の促進

ビジネス効果

売上向上

リピートオーダーが増加し、新規顧客獲得にも寄与

市場導入速度が向上し、売上が増加

関連するコスト削減が売上向上に寄与

顧客満足度が向上し、市場シェアが増加

地域戦略の最適化により、新興市場での売上が向上

コスト削減・生産性向上

生産効率が向上し、製造コストが削減

物流コストが削減され、供給効率が向上

エネルギーコストが削減され、CO2排出量も同様に削減

不良率が減少し、製品リコールや顧客クレームが大幅に削減

需要予測の精度が向上し、在庫コストが削減された

データドリブンカンパニー化を支援するデータリテラシーエンジニアリング

現場のデータリテラシー

データガバナンスとデータ

クラウド化とモダナイゼーション

内製化

プロジェクト推進