皆さんこんにちは。インフラサービスチーム橋本です。
情報セキュリティに関する内容でお届けしている本ブログですが、
今回は最近気になったトピックを２回に分けてお届けしようと思います。
第1回 データドリブンについて
第2回 運用監視データを活用したサイバーセキュリティの取り組み〜NECの事例〜
本ブログでは第1回 データドリブンについて
以下の目次で解説します。
1.データドリブンとは？
2.なぜデータドリブンが必要とされるのか？
3.データドリブンのプロセス
1.データドリブンとは？
データドリブン：Data Driven
直訳すると”データ””駆動”
得られたデータに基づいて何をするのか意思決定を行うことを指します。
昨今、社会にスマートフォンやタブレットが普及したことで
インターネットを介して消費活動や情報収集の行動が大きく変化しています。
商品・サービスを収集する選択肢が増えていることから、
企業と顧客の接点が多様化しています。
膨大なデータから得られた結果を基に、
経営者や敏腕社員の豊富な経験や、勘（読み）に頼らない
正確な企業戦略のための意思決定を行うことが求められます。
ビジネスとしてのデータドリブンという意味では、
経営管理、マーケティング等、顧客情報の活用を目的とします。
2.なぜデータドリブンが必要とされるのか？
データドリブンは以下のような理由からその活用が求められています。
・市場の需要予測を行うため
顧客の趣味嗜好が多様化している上、需要の変化速度は速く、
予測が困難になっている。
・データの裏付けにより客観的な判断を行うため
データを数字、表、図で分析しやすい形式にすることで、
定量的に、具体的に理解できるようになります。
・問題や課題に対し正しい対応を行うため
顧客がサービス、商品に不満を感じている要因が何なのかを
多角的に判断し、根拠をもって施策を打ち出すことができる
・保有データから分析で新たな価値を生み出すため
保有する価値のあるデータが埋もれることがないよう、
活用できるように組み合わせることで価値を再確認します。
3.データドリブンのプロセス
データドリブンを活用する基本的なプロセスは以下のように進行します。
１．データ収集
目的・優先度に従いデータを一元管理するための基盤が必要となります。
意思決定に必要となるデータをクラウド上のサーバーに蓄積させます。
施策：DWH（データウェアハウス）の導入
２．データ可視化・分析
収集したデータを客観的に判断するため、情報を整理・加工し、分かりやすく可視化します。
加工したデータを基に、それぞれ解決したい問題に応じて分析・解析を行います。
施策：BIツールやデータマネジメントプラットフォーム、WEB解析ツールの利用
３．意思決定
データに基づいた定量的な分析・判断を行い、公平かつ合理的な意思決定を行います。
急速な状況の変化も客観的に捉え臨機応変にアクションプランを決定できることがメリットとなります。
データの活用方法には、専門的な知識を持った人材の育成、採用も考慮します。
４．実行・行動
上記１〜３にて導き出されたアクションプランを組織的に実行します。
その精度を高めるためにPDCAを回しながら、新しい施策を実施することが必要です。
今回は、「データドリブンとセキュリティ」の第1回目 データドリブンについて記載しました。
データドリブンの概要をインプットした上で次回は
第2回 運用監視データを活用したサイバーセキュリティの取り組み〜NECの事例〜をお届けします。
本記事がセキュリティ対策について理解を深めたいという方の参考になれば幸いです。
参照
１）用語解説（データドリブン）::NTTデータ バリュー・エンジニア
→https://www.nttdata-value.co.jp/glossary/data-driven
２）データドリブンとは？意味や開発でのデータ分析・活用をまとめてみた
https://n-v-l.co/blog/data-driven
３）データドリブンとは？ 経営やマーケティングにおいて注目されている理由を解説
https://monstar-lab.com/dx/solution/data-driven/
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