大企業のカウンターパートと同様に、中小企業（SMB）のマネージャは、データ主導型の意思決定が成長と成功に不可欠であるという事実に気付いています。
しかし、多くの中小企業では、今日の企業で利用可能なめまいがちな量のデータを収集、調査、分析するために高度なスキルを持つデータ分析の専門家を雇用する手段が欠けています。解決策は、この重要なデータサイエンス機能を、代わりにサードパーティのデータ分析会社やフリーランサーに外注することでした。
$config[code] not foundGartnerのレポートによると、マーケティング担当者の約70％が、来年のマーケティング決定の大部分がデータによることを期待しています。
「分析予算のうち、テクノロジーだけでなく、社内の才能と同じくらいの注目に値するシェアが、外部の専門家に寄せられています」と、レポートは述べています。 「成熟したデータ主導型マーケティング担当者の大半は、今後2年間で外部調達が拡大すると予想しており、その30％が、サービスプロバイダーの効率性、規模、専門性を活かして社内チームの規模を縮小すると予想しています。
ビジネスの成功にデータ分析が重要であることを考えると、そのような重要な機能がほぼ日常的に外部委託されていることが懸念です。ただし、コストと必要な専門スキルの不足を考慮すると、これは論理的な解決策でした。少なくとも、最近まで。
今日のデータ分析市場を形成する誤解は、ビッグデータは企業の領域であり、中小企業は複雑なデータを適切に操作し分析する手段を欠いているということです。これらの誤解は現在、新たなセルフサービス分析ソリューションによって挑戦されています。そして、問題は、中小企業が余裕があるかどうかということです。 ではない これらの新しいソリューションを活用し、データ分析を社内に移動すること。
データは中小企業にとっても同様に重要です
データは、その規模に関係なく、あらゆる効果的なビジネスの生命線となっています。 Deloitteは最近、「The Analytics Advantage」というタイトルのレポートを発表しました。これは、コンサルティング会社が実施した広範囲な調査の結果です。
デロイトの報告書における多くの洞察の1つは、調査した企業の上級管理職が「適切なタイミングで効率的な方法で取り込まれ、分析され、伝達され、行動されれば良いデータが良い決断を下すことができる」と認識しているということです。大企業と同様に中小企業にも関係します。
レポートに引用されているある匿名の幹部によると、「基本的に、分析は良いビジネス決定を下すことです。数字で報告するだけでは役に立ちません。意思決定者に最適な方法で情報を提供する必要があります。」
しかし、中小企業は、大企業ほどパフォーマンスメトリクスや体系的な追跡に焦点を当てていません。彼らは通常、従業員数が少なく、キャッシュフローが少なく、在庫が少なく、製品ラインの種類が多様ではないため、マネージャは自分自身をすべて知っていることに誇りを持っています。そのため、データ分析に関連する中小企業にとっての課題は、必要とされるスキルや技術を習得することであると同時に、考え方や文化を変えることでもあります。
大手アナリティクスのトップリーダーであり学術界のトーマス・H・ダベンポート氏は、デロイトのレポートの紹介で次のように述べています。「長年にわたる観察から、分析の進歩は否定できない。 」
SMBは、効果的に競争するためにデータ分析を積極的に利用する必要性をますます認識しているようです。しかし、彼らはどのように商業的に実現可能な方法でそうすることができますか？そして、中小企業がデータ分析を社内で実施する能力を育成することを妨げているのは何でしょうか。
手ごろな価格のデータ分析ツールの登場
より強力なデスクトップPCとセルフサービスデータサイエンスツールの組み合わせは、中小企業にとって方向性の変化を表しています。 Alteryx、Databox、IBM Watson Analyticsのようなソリューションのおかげで、事実上すべての従業員がデータ科学者になり、関連するデータセットを引き出し、高度なビジュアライゼーションツールでそれらを分析し、情報に基づいたリアルタイムの意思決定を行うことがますます可能になります。
ビジネスインテリジェンスプラットフォームSisenseのCEOであるAmir Oradは、次のように述べています。「従来、セルフサービス分析の主な障害はデータの準備でした。現代の分析テクノロジでは、今日のビジネスユーザーが、専用のITまたはDBAリソースなしで、データ分析の全範囲（準備、レポート作成、および視覚化）を独立してカバーできる範囲で、このプロセスを簡素化できます。」
中小企業はデータ分析を外部委託する必要はない
データスペシャリストの採用コストとアナリティクスのメリットのバランスをとる必要性は大きな課題です。そのため、多くの中小企業がアウトソーシングがその答えであると考えています。
SisenseのOrad氏は、次のように述べています。 「彼らはどのKPIが重要であるか、そしてビジネスの観点からデータを意味のある結果に変換する方法を知っています。」
クラウドベースのSaaSデータソリューションは、一部のデータ分析プロセスに必要な強力なインフラストラクチャの必要性と、そのインフラストラクチャを維持する必要性を満たします。最新のセルフサービスデータ分析ソリューションにより、SMBチームは複数のソースから大量のデータを収集し、簡単なドラッグアンドドロップインターフェイスを使用してすべてを分析することができます。
データ分析アウトソーシングの再考
これらのソリューションは、複雑なデータ分析を民主化し、この重要な機能を大企業の唯一の領域から取り除きます。データ分析を社内に導入することによる当面の利点は、複雑なビジネスインテリジェンス活動に従来付随していた待ち時間を劇的に削減できることです。
この待ち時間を減らすことは、企業がデータから得られた洞察に基づいて行動することができることを意味します。経営陣は、他の誰よりも先にポジティブな傾向を利用し、ネガティブな傾向が損害を与える前に回避することができます。ビジネスエコシステムのスナップショットから任意の時点で通知されるように、遅延時間を効果的に減らすことは、実用的なビジネスインテリジェンスを使用して、より迅速な意思決定に役立ちます。
中小企業向けの影響の大きいデータ分析ソリューションへのアクセスに対するコストとインフラストラクチャの壁が崩れているため、これらのビジネスは、これらの重要なビジネス機能へのアクセスに関する前提がもはや有効ではないことを認識し始めています。データ分析を外部委託する必要性は、自分のデータを扱うことに興味を持っている中小企業のリーダーにとって、急速に過去のものとなりつつあります。
これが意味するのは、中小企業は、複雑で大規模なデータセットに基づいて、ビジネスの意思決定を改善し、変化する市場のダイナミクスにリアルタイムでより効果的かつ迅速に対応できるようになるということです。それは強力な競争力のように思えます。
Shutterstockによる分析写真
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