データ収集の流れ
データ収集の重要性はITが進化するに伴って再確認されるようになり、さまざまな企業で上手に活用して業績向上や従業員の負担軽減を実現しました。
データ収集では使用目的などに合わせてどのようなデータをどのようにして収集するかが分かれていることから、内容について把握しなければ最大効率を実現することが難しくなります。
専門的な技術や知識が必要になる場面も珍しくないので、自社内で対応が難しいと感じた際には専門的な業者などに依頼するなども方法の1つです。
さまざまな場面で活用されているデータですが、データ分析・活用をするためには莫大なデータ量が必要になることから、自動収集ツールなども導入するとよいでしょう。
目的の明確化
目的の明確化とは最終的な目標を設定しなければ、どのデータを収取するかの方針を決定することができません。
データ収集の最終的な目標次第では必要なデータ種類やデータ収集方法が異なってくるため、目的を明確化しないままでデータ収集を開始するとデータ収集自体は目的になってしまうこともあるので注意してください。
目的がないままデータ収集をしてもデータ量だけが莫大になって有効なデータを集めたことにはなりません。
収集元の選定
収集元の選定をおこなうことでデータの正確性や収集できる量などが異なりますが、正確性の高いデータを集めることでデータ分析・解析をおこなう際の精度を高めることが可能です。
一般的にはインターネットの情報は正しいデータと誤っているデータの選別を始めることが重要であり、間違っているデータを中心にしてしまうと精度が大きく減少してしまう原因です。
インターネットのデータは簡単に大量のデータを集めることができ、新聞や論文などでは正確性が高いですが集まることに手間がかかります。
データ収集の習慣化
データは常に更新されるためデータ収集の習慣化をおこなうことで、データ自体の正確性を高めることができます。
データは前日までは正しかったデータが翌日には間違っているデータになっていることも珍しくないので、データ収集の習慣化をおこない定期的に最新のデータを収集することがおすすめです。
データ収集のコツ
データ収集のコツについて把握することで莫大なデータを手元に入手しやすくなるため、データ収取のコツについて把握することが重要です。
データ収集のコツはさまざまなものがありますが、主に使用されるコツに関しては5つなのでこれらを把握しておければデータ収集の効率は高くなりますが、専門的な知識や技術が必要になることも珍しくありません。
目的に応じたデータを収集
目的に応じたデータを収集することは特に重要なコツとして挙げられ、目的に適応しているデータは役に立ちますが目的に適応していないデータに関しては役に立ちません。
そのため最初に目的を定めてからデータを収集しなければ集めたデータが無駄になることも考えられるため、目的を達成するために必要なデータを最初に明確にしてから収集することが重要です。
最新データを収集
正確なデータを集めることができるので、常に最新のデータを収集することを心掛けましょう。
データは毎日更新されていくことが普通なのでデータ収集の期間が空いてしまえば、データ分析をおこなった際に他の企業などと比べても古いデータを集めることになります。
古いデータを参考にして新しい施策などを考えて行動しても効果が薄くなってしまうことが考えられるでしょう。
システムを活用して自動化
データ収集をおこなうに当たってデータ収集システムを活用して自動化することで、データ収集効率が大幅に向上します。
人力で莫大な量のデータを収集して選別をしていくと手間や時間などがかかってしまい、業務効率化を実現するために業務効率を落としている状態になります。
そういった事態を避けるためにもデータ収集システムを活用して自動化することが大切です。
データ収集システムを活用して自動化することで定期的にデータを収集することにも繋がり、データ収集を忘れることもなくなるでしょう。
情報を発信する
情報を収集するだけでなく発信する側になることで、収集したデータを整理することになり情報の正確性が高まります。
また、発信する側に回ることで他の企業などからも積極的に情報が提供されるなども考えられことから、収集した情報を整理しながら発信することが重要です。
注意点としては正確性の高い情報だけを発信するようにして、間違った情報を発信した場合の影響などを考えながら行動するようにしてください。
必要なデータの取捨選択
データ収集した後にすべてのデータを使用するのではなく必要なデータの取捨選択をすることで、不必要なデータを分析する手間や無駄などを省くことができます。
ただし、本来であれば不必要なデータは収集の段階から避けるべきなので、データ収集の段階からなんでもかんでも収集することは避けながら、必要なデータを取捨選択することが必要です。
収集したデータのビジネス的活用方法
収集したデータは収集するだけでは意味がないため、収集したデータのビジネス的活用方法についても理解して取り組むことでデータ収集は効果を発揮します。
ビジネス的活用方法は企業の業務形態などによって、効果が出る部分と出ない部分がありますがまずは試してみることが大切です。
収集したデータのビジネス的活用方法について紹介していきます。
売上の向上
データ収集してデータ分析をおこなうことで適切な施策や企画などを立てることに繋がるので、売上の向上に大いに期待できます。
データの偏りや傾向などを把握することで顧客が求めている内容を把握することができるため、顧客の購買意欲が高くなっているタイミングでの提案などでこれまでよりも業務効率も高くなるでしょう。
コスト削減
自社内でのデータ収集をおこなうことで業務の無駄やボトルネックなどを発見できるため、業務の無駄やボトルバックを省略することでコスト削減が可能です。
従来であれば営業方針などは個人の経験や実力などで選定することが多かったですが、データ収集をすることで誰が見てもわかるように視覚化することにも繋がります。
経験などでは発見できない傾向にも気づくことができるため、短期的なコスト削減だけでなく長期的なコスト削減にも期待できます。
戦略の策定と検証
戦略の策定と検証に関してはデータ収集をおこなうことでこれまでの傾向などに気付いて、新しい戦略の策定と検証が可能です。
ビジネスにおける課題点は個人での観点ではわかりにくいとも言われているので、機械的に判断することで市場における価値や解決策などについてもわかるようになるでしょう。
戦略の策定や検証に関してはデータ収集することができれば、さらに効果的なものが見つかることからデータ収集は重要です。
まとめ
データ収集はビジネス面でさらに重要性が高くなっていくことが予測されており、現在でもデータ収集で集めたものを有効的に使用することで業務効率化や従業員の負担軽減などを実現しています。
データ収集は対象データ次第では効果が薄れていくことも考えられるので、データ収集の目的は明確するようにしましょう。
専門的な知識や技術が必要になることもあるため自社で内容がわからない場合には専門的な業者などを使用することがおすすめです。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
