最強のデータ経営
「目に見える成果」を導くシン・ボトムアップ型アプローチ
入山章栄氏推薦！
「全ての日本企業に不可欠な、データ経営の見取り図であり、辞書であり、完璧なガイドラインである」
【本書の特徴】
・データ経営の肝となる17の構成要素と９のユースケースを解説！
・実践的データ活用のメソッドを言語化！
・「現場の賢人」と「スキルの経済」を軸に、日本企業独自のデータ戦略の構想力と目に見える成果をもたらす実行力を鍛える！
【はしがきより】
そもそもデータの品質が悪く、それを分析するチームも弱い、部門の壁をまたぐ大きなテーマになると途端に進まない、またデータ起点で意思決定することに慣れていない、といった声が聞かれる。
こうした壁を打ち破って、行動としても文化としてもデータ経営を根付かせるには何をすべきか。これが本書で取り扱うテーマである。
問題を解決するヒントは、逆説的であるが、日本企業ならではの現場の強さにある。日本企業の特徴のひとつは、ひとたび組織内で雰囲気が醸成されると全体としてひとつの方向に動きやすいこと、いったん動き出せば各現場での創意工夫に長けていることである。
概要
プライシングの最適化、マーケティングの効率化、調達＆物流改善・・・。１年以内に目に見える成果を生み出す手法を全公開！
目次
第 Ｉ 部 日本企業のためのデータ経営概説
第 １ 章 データ経営とは何か、なぜ必要なのか
第 ２ 章 データ経営の構成要素
第 ３ 章 シン・ボトムアップ型データ経営の提案
第 ４ 章 データを使った問題解決 ３つのステップ
第 ＩＩ 部 データ経営のユースケース
第 ５ 章 ユースケースＡ 研究開発
第 ６ 章 ユースケースＢ 消費者心理分析
第 ７ 章 ユースケースＣ 法人営業
第 ８ 章 ユースケースＤ プライシング戦略
第 ９ 章 ユースケースＥ サプライチェーン計画
第 １０ 章 ユースケースＦ センス＆ピボット
第 １１ 章 ユースケースＧ 調達戦略
第 １２ 章 ユースケースＨ ファイナンス
第 １３ 章 ユースケースＩ ＥＳＧ
第 ＩＩＩ 部 新しいデータガバナンス
第 １４ 章 データガバナンスに向けた考察
第 １５ 章 「使える」データ基盤にするために
第 １６ 章 データ経営型の組織
第 １７ 章 ＡＩとデータ経営
第 １ 章 データ経営とは何か、なぜ必要なのか
第 ２ 章 データ経営の構成要素
第 ３ 章 シン・ボトムアップ型データ経営の提案
第 ４ 章 データを使った問題解決 ３つのステップ
第 ＩＩ 部 データ経営のユースケース
第 ５ 章 ユースケースＡ 研究開発
第 ６ 章 ユースケースＢ 消費者心理分析
第 ７ 章 ユースケースＣ 法人営業
第 ８ 章 ユースケースＤ プライシング戦略
第 ９ 章 ユースケースＥ サプライチェーン計画
第 １０ 章 ユースケースＦ センス＆ピボット
第 １１ 章 ユースケースＧ 調達戦略
第 １２ 章 ユースケースＨ ファイナンス
第 １３ 章 ユースケースＩ ＥＳＧ
第 ＩＩＩ 部 新しいデータガバナンス
第 １４ 章 データガバナンスに向けた考察
第 １５ 章 「使える」データ基盤にするために
第 １６ 章 データ経営型の組織
第 １７ 章 ＡＩとデータ経営
著者プロフィール
濱口 典久 【監修】
はまぐち のりひさ
KEARNEY 東京オフィスを拠点とする戦略オペレーション・プラクティスのリーダー。
東京大学大学院農学生命科学研究科の博士課程を修了、Ph.D.を取得。サイエンスからコンサルティングへの転身後、キャリア初期に、プライベート・エクイティ投資先にて5年がかりの事業再生を支援した経験から、戦略に留まらずオペレーションまで一貫した「実行力」の重要性に気付いた。またその実行において、事実とデータに基づく意思決定のスキルと文化が、企業のパフォーマンスに与える影響を思い知った。その後、主に消費財その他の製造業、小売流通・サービス業に軸足を置き、クライアント企業を支援している。
サプライチェーン、営業、マーケティング、プライシング、商品開発などにおける業務プロセス変革、デジタル変革および組織変革について数多くの企業を支援してきた。科学的なデータ経営の手法を通じて「目に見える成果」を生み出し、クライアントと一緒に喜び合える仕事を信条としている。
大塩 崇 【著】
おおしお たかし
KEARNEY東京オフィスを拠点とするデジタル＆アナリティクス・プラクティスのリーダー。早稲田大学理工学部卒業、同大学院情報通信学科修了後、NTTデータ、米系戦略コンサルティングファームを経てKEARNEYに入社。日本企業におけるデジタル活用の促進に向けて、デジタルテクノロジーを提供する側と活用する側の企業の両サイドのクライアントを支援。テクノロジーを提供する側としては、通信・ICT、ハイテク、エレクトロニクス、商社などを中心に、戦略立案と実行支援、組織変革、M&A支援など戦略からオペレーション・組織まで幅広く支援。一方、テクノロジーを活用する側としては、消費財・小売、金融機関、医療機器などクロスインダストリーに、デジタルを活用した戦略立案と実行、IT変革、チェンジマネジメントなどを支援。テクノロジーと経営と現場をつなぎ、企業がデジタル活用を促進することで価値向上していくことにパッションを持っている。
大島 翼 【著】
おおしま つばさ
KEARNEY東京オフィスを拠点とするエネルギー・プロセス・インダストリー・プラクティスのコアメンバー。東京大学農学部を卒業後、KEARNEYに入社。2014～2015年資源エネルギー庁電力システム改革室出向。経営・事業戦略から、シナリオプランニングや市場分析、トレーディング・リスク管理モデルの開発・実装まで、企業運営に関わるさまざまな側面においてデータを用いた定量分析を実践し、ファクトに基づくクライアントの意思決定を支援してきた。そうした経験のなかで、日本の企業経営においてデータ経営を定着させていくためには、何よりもまず適切なデータ環境を構築・運用していくこと、つまり「データを用意する」プロセスに課題が多いと感じ、地道で基礎的なデータインフラの構築支援を、コンサルタントとしての個人的なテーマのひとつに据えている。
肖 俊毅 【著】
しょう しゅんぎ
KEARNEY東京オフィスを拠点とするデジタル＆アナリティクス・プラクティスの分析・開発チームリーダー。大阪大学経済学部を卒業、京都大学経営管理大学院を修了。電機メーカーの商品企画・開発部門を経て、KEARNEYに入社。各種事業課題へのアナリティクス、シミュレーション、最適化の手法を活用したソリューション設計と実装を専門とする。
先進技術の紹介に留まらず、実務で有効なデータ収集・加工、モデル構築の技法を中心にクライアント企業のオペレーション改善を支援。各種市場・業種固有のオペレーション改善につながるアルゴリズムの考案やモデル開発を手がける。
はまぐち のりひさ
KEARNEY 東京オフィスを拠点とする戦略オペレーション・プラクティスのリーダー。
東京大学大学院農学生命科学研究科の博士課程を修了、Ph.D.を取得。サイエンスからコンサルティングへの転身後、キャリア初期に、プライベート・エクイティ投資先にて5年がかりの事業再生を支援した経験から、戦略に留まらずオペレーションまで一貫した「実行力」の重要性に気付いた。またその実行において、事実とデータに基づく意思決定のスキルと文化が、企業のパフォーマンスに与える影響を思い知った。その後、主に消費財その他の製造業、小売流通・サービス業に軸足を置き、クライアント企業を支援している。
サプライチェーン、営業、マーケティング、プライシング、商品開発などにおける業務プロセス変革、デジタル変革および組織変革について数多くの企業を支援してきた。科学的なデータ経営の手法を通じて「目に見える成果」を生み出し、クライアントと一緒に喜び合える仕事を信条としている。
大塩 崇 【著】
おおしお たかし
KEARNEY東京オフィスを拠点とするデジタル＆アナリティクス・プラクティスのリーダー。早稲田大学理工学部卒業、同大学院情報通信学科修了後、NTTデータ、米系戦略コンサルティングファームを経てKEARNEYに入社。日本企業におけるデジタル活用の促進に向けて、デジタルテクノロジーを提供する側と活用する側の企業の両サイドのクライアントを支援。テクノロジーを提供する側としては、通信・ICT、ハイテク、エレクトロニクス、商社などを中心に、戦略立案と実行支援、組織変革、M&A支援など戦略からオペレーション・組織まで幅広く支援。一方、テクノロジーを活用する側としては、消費財・小売、金融機関、医療機器などクロスインダストリーに、デジタルを活用した戦略立案と実行、IT変革、チェンジマネジメントなどを支援。テクノロジーと経営と現場をつなぎ、企業がデジタル活用を促進することで価値向上していくことにパッションを持っている。
大島 翼 【著】
おおしま つばさ
KEARNEY東京オフィスを拠点とするエネルギー・プロセス・インダストリー・プラクティスのコアメンバー。東京大学農学部を卒業後、KEARNEYに入社。2014～2015年資源エネルギー庁電力システム改革室出向。経営・事業戦略から、シナリオプランニングや市場分析、トレーディング・リスク管理モデルの開発・実装まで、企業運営に関わるさまざまな側面においてデータを用いた定量分析を実践し、ファクトに基づくクライアントの意思決定を支援してきた。そうした経験のなかで、日本の企業経営においてデータ経営を定着させていくためには、何よりもまず適切なデータ環境を構築・運用していくこと、つまり「データを用意する」プロセスに課題が多いと感じ、地道で基礎的なデータインフラの構築支援を、コンサルタントとしての個人的なテーマのひとつに据えている。
肖 俊毅 【著】
しょう しゅんぎ
KEARNEY東京オフィスを拠点とするデジタル＆アナリティクス・プラクティスの分析・開発チームリーダー。大阪大学経済学部を卒業、京都大学経営管理大学院を修了。電機メーカーの商品企画・開発部門を経て、KEARNEYに入社。各種事業課題へのアナリティクス、シミュレーション、最適化の手法を活用したソリューション設計と実装を専門とする。
先進技術の紹介に留まらず、実務で有効なデータ収集・加工、モデル構築の技法を中心にクライアント企業のオペレーション改善を支援。各種市場・業種固有のオペレーション改善につながるアルゴリズムの考案やモデル開発を手がける。