Qlik、「データからインサイトを導き出す」能力に関する 調査結果を発表

2020年10月2日、東京：Qlik(R)は本日、Qlikの後援でIDCが実施した世界規模の調査に基づく2つの新しい調査結果を発表しました。

この調査は、2020年2月、3月に世界11カ国1200の企業の、データ管理と分析を担当するITおよびLOB部門を対象に実施されました。この調査により、モダンデータおよび分析パイプラインを介してデータからインサイトを導き出す(data-to-insights、以下 D2I)能力の開発に投資している企業が、多大な収益効果を上げていることがわかりました。

IDC提供の新しい評価ツール( https://www.d2i-score.com/ )により、あらゆる企業が自社のデータパイプラインの強さとギャップを評価することができます。また、このツールにより提供されるレコメンデーションにより、企業に多大な収益効果をもたらす、インパクトのある戦略的な投資を実現します。

クリックテック・ジャパンのカントリー・マネージャー今井 浩は、次のように述べています。

「世界中の企業は、漏れのあるデータパイプラインが原因で、データを継続的なビジネス価値に変換して業績を好転できる重要な機会を逃しています。このコロナ禍の中で不可欠な顧客満足度／ロイヤルティの向上の項目で、APACは最高の伸び率となりましたが、その中で日本の伸び率は18％で最低となり、主要10カ国においても、欧州の英国、フランスに次ぐ低い伸び率となりました。Qlikのデータ統合および分析に対する他にはない手法は、データからインサイトを導き出す能力を向上させ、具体的な成果を出すことができます」

また、Qlikの新しいデータ分析アプリケーション「Data is the New Water: The Importance of Investing in Data and Analytics Pipelines」では、米国、英国、ブラジル、オーストラリア、シンガポールおよび日本など主要市場の回答者を、それぞれのデータパイプラインの強度に基づき恩恵を得ているか、もしくは競合に遅れを取っているかに分類することで示される違いについて詳しく紹介しています。

地域別の調査結果では、各国・地域がデータパイプラインとD2I能力にどのように取り組んでおり、その結果ビジネス成果へどのような影響を与えているかという点で、大きな違いがあることがわかりました。

＜地域別＞

●調査対象10カ国の平均D2Iスコアは41.6です。国ごとの分析では、最高スコアはブラジルの52.5、最低スコアはフランスの34.9と17ポイントの大きな差があります。日本のD2Iスコアは、38.5となり、主要10カ国の平均以下となりました。

●D2Iスコアは地域により大きな違いがあります。平均スコアは、アメリカ大陸(米国、ブラジル、カナダ)の45が最も高く、これにAPAC(インド、シンガポール、日本、オーストラリア)の41.8、EMEA(英国、フランス、ドイツ)の37.8が続きます。

●APACは運用効率向上においてグローバル平均17.5％を上回る平均19.7％でした。この中で日本は13.7％で、グローバル平均を下回り、APACの最低値となりました。

●コロナ禍の中では、顧客満足度／ロイヤルティの向上が大きなインパクトを与えます。このカテゴリ全体の平均は19.7％で、主要国の中ではオーストラリアが27％で一番大きな伸びを示し、シンガポール(21％)、インド(20％)、日本(18％)が続きます。

●日本とドイツは、他国に比べ価値のあるデータソースの特定は容易であると捉えていますが、調査対象国のほぼすべての企業(96％以上)が、価値のあるデータソースの特定は難しい課題と考えています。日本においても、89％の企業のリーダーは価値があるとみられるデータソースを特定することは課題であると回答、32％はとても困難であると回答しました。

＜日本＞

●日本の企業が、データを収集し、処理する際の最大の課題は、データ品質の確保(48％)、保存データのセキュリティの確保(44％)およびタイムリーな方法でのデータ転送(39％)となりました。

●データを分析可能な形式に処理する上での日本の企業の課題は、データの正確性の確保(53％)、データを処理するための熟練したリソース不足(51％)、データの正しい更新(43％)およびデータ変換に際した標準の設定(41％)でした。

●データ分析の実行における日本の企業の課題、上位3つは次のとおりです

・分析のための関連データまたはサポートデータの検索(52％)

・調査中の問題に適切な分析を行う(49％)

・分析を行うための適切なテクノロジーを持っている(49％)

●日本の企業においてデータ分析プロジェクトが目標を達成できなかった最も一般的な理由は次のとおりです

・データの品質が十分ではなかった(40％)

・データをタイムリーに分析に利用できなかった(35％)

・分析に欠陥があった(30％)

・データを分析する人が業務プロセスの流れに沿ってデータを理解する専門知識を持っていなかった(28％)

●日本のビジネスリーダーの31％が、今後12か月間のデータ管理とガバナンス構造の構築がデータ投資の最大の焦点であると回答しているのに対し、分析を意思決定に組み込む方法の改善を優先しているのはわずか2％となりました

地域的な違いに関係なく、すべての企業は複雑で多様なデータであふれています。多くの企業は、データカタログおよび変更データ収集能力の欠落を主な原因として、統合されていない漏れのあるデータパイプラインからデータが送られることから、データの価値を最大限活用することに苦労しています。さらに、クラウド、システムまたはソースからのデータを、行動を促す企業向けのデータに継続的に変換する、俊敏かつ自動化された、特定のベンダーに依存しないデータパイプラインなしでは、AIや分析への投資の価値は下がります。

Qlikのデータ統合およびデータ分析プラットフォームは、そのData Literacy as a Service(データリテラシー・アズ・ア・サービス)と合わせて、アクティブインテリジェンスへの業界唯一のエンドツーエンド手法を提供します。従来のBIとは異なり、アクティブインテリジェンスはデータパイプラインの可能性を引き出し、保存されているデータと移動中のデータをまとめてリアルタイムの最新情報から継続的なインテリジェンスを収集することで、迅速な行動を取れるよう、またはそれを促すように設計されています。これにより、関連データと実用的データ(Qlik Data Integration)、実用的データと実用的インサイト(Qlik Analytics)、投資と価値(Data Literacy as a Service)のギャップを埋めることで、データの漏れを無くします。

*出典：Qlik後援によるIDC InfoBrief「リーダーシップ調査による変革データ」(Doc# US46445920、2020年6月16日)

Data 2 Insights(D2I)スコアを使用すると、企業は同業他社に対する有効性をランク付けできます。企業は、データパイプラインの4つの領域(エンタープライズデータの識別、収集、変換、分析)のパフォーマンスに対して測定されます。スコアは0～100で測定され、スコアが高いほど、データがビジネス内で機能し、競争力を提供する可能性が高いことを示します。IDCランキングによると、リーダーの平均D2Iスコアは75であり、ラガードの平均D2Iスコアは30です。

■調査の方法論

IDCは2020年2月、3月に、企業内のデータ管理と分析を担当するITおよびLOBの回答者を対象にWeb調査を実施しました。対象は、オーストラリア、ブラジル、カナダ、中国、フランス、ドイツ、インド、日本、シンガポール、英国、米国の世界11か国にある1,200社です。

回答者は、取締役、副社長、経営幹部レベルの意思決定者です。

全回答企業が全世界で少なくとも1,000人の従業員を抱えており、また教育、金融、政府、医療、製造、小売／卸売、運輸、通信、公益事業など、さまざまな業界を代表しています。

■クリックテック・ジャパン株式会社およびQlik Technologies Inc.について

クリックテック・ジャパン株式会社は、米国Qlik Technologies Inc.の日本法人です。Qlikのビジョンは、誰もがデータとアナリティクスを使って意思決定を改善し、最も困難な問題を解決できる、データリテラシーの高い世界です。Qlikが提供するエンドツーエンドでリアルタイムなデータ統合と分析のクラウドプラットフォームは、データ、洞察および行動の間に存在するギャップを埋めることを可能にします。データをアクティブインテリジェンスに変換することで、企業はより適切な意思決定を行い、収益ならびに収益性を向上させ、顧客との関係を最適化することができます。Qlikは世界100カ国以上で事業を展開しており、世界中で5万人以上の顧客にサービスを提供しています。

(C) 2020 QlikTech International AB. All rights reserved. All company and/or product names may be trade names, trademarks and/or registered trademarks of the respective owners with which they are associated.