B2Bデータ活用に欠かせない「データ品質」の向上とは

「データ品質」とは

「データ品質」とは、データがその目的に対してどれだけ適合しているかを指します。一般的には、以下の6つの要素がデータ品質を構成します。

• 正確性(Accuracy)

  データが現実の状態をどれだけ正確に反映しているか。

• 完全性(Completeness)

  必要なデータがすべて揃っているか、不足している情報がないか。

• 一貫性(Consistency)

  データが異なるシステムや場所で矛盾なく保たれているか。

• 最新性(Up-to-dateness)

  データが最新のものであり、古い情報が含まれていないか。

• 信頼性(Reliability)

  データが信頼できるソースから取得されているか。

• 可用性(Availability)

  必要なときにデータを利活用することが可能であるか。

これらの要素が揃っていることで、企業はデータに基づいてよりスピード感をもった意思決定を行うことができます。

データ品質を重視することで、具体的には以下のようなメリットが生じるとされています。

• アクセシビリティの向上による迅速な意思決定

  アクセシビリティは「完全性」「一貫性」「可用性」との関わりが深く、データが必要なときに誰でも簡単に閲覧できることを指します。アクセシビリティが高いと企業の各部門や担当者が迅速かつ効果的に必要なデータにアクセスできます。たとえば、営業チームが顧客データに即座にアクセスできることは、提案書の作成や顧客対応の質を向上させる上で不可欠です。 アクセシビリティの低下による意思決定の遅れは、競合優位性を失うリスクや無駄な業務の発生による顧客アプローチの遅れに直結します。

• 生産性の改善によるデータ活用文化の定着

  生産性は「正確性」「信頼性」「最新性」との関わりが深く、限られたリソース（時間、労力、コストなど）で最大の成果を得ることを指します。B2Bデータの生産性が高いということは、データが効率的に活用され、データ活用によって得られる効果が最大化されていることを意味します。たとえば、データ分析を通じてターゲット市場を正確に特定し、営業活動を集中させることで、無駄なリソースを削減し、売上を向上させることができます。 生産性が低下している企業においては、リソースが戦略的に配分されていないことでさまざまな機会損失が発生し、企業全体の成長が妨げられ、市場でのポジションを失います。

• セキュリティを担保したデータ活用環境構築

  セキュリティを担保することはデータ品質の全ての要素と関わりが深く、データを不正アクセスや漏洩から保護します。データのセキュリティが担保されているということは、顧客情報や取引データなどの重要なデータが安全に保管され、外部からの攻撃や内部からの不正使用から守られていることを意味します。セキュリティを強化することで、データは企業に対する信頼を高めるツールとして、顧客やパートナーとの関係をより強固にするために活用できます。 セキュリティが担保されていないと、データの漏洩や改ざんが企業にとって重大な損失をもたらすリスクが常につきまとうため、従業員はデータを活用することにリスクを感じます。

「データ品質の改善」が重要な理由

B2B領域のデータ活用においてデータ品質が重要である理由は、意思決定の速度・精度・効率に直結するからと言われています。取引相手の企業情報や市場データ、購買履歴、契約情報などが頻繁に利用されるため、営業、マーケティング、カスタマーサクセス、経営管理など、あらゆる部門における円滑な活動に影響します。

ガートナーの発表によると、データ品質が低下すると、企業に多大な損失を発生させると言われています。例えば異なる部門やシステム間でデータの一貫性が失われると、個々のデータソースからの情報が矛盾を引き起こし、マーケティング部門が持つ顧客情報と営業部門が持つ情報が一致しない、といった事態が発生します。このような状況は、企業全体の意思決定を遅らせるだけでなく、意思決定の質も低下させ、機会損失リスクを高めます。

実際に別の調査結果ではガートナーが指摘しているように、データ品質の低下は年間で平均1,290万ドルもの損失が発生することがあると言われています。したがって、企業がB2B領域で競争優位を保つためには、データ品質の維持・向上が不可欠であり、そのためのシステムやプロセスの整備が求められます。

ガートナーが提唱している内容を要約すると、データ品質を改善するためには、次のような具体的な行動が必要と言われています。

• データプロファイリング

  まず、現在のデータの状態を把握し、データの正確性や完全性を確認することから始めます。これにより、どの部分に問題があるかを特定し、改善が必要な箇所を明確にします。

• データクレンジング

  不正確なデータや重複したデータを削除・修正する作業です。例えば、同じ企業が複数の異なる名前で登録されている場合、それを統一することが含まれます。

• データ統合

  企業内外の異なるデータソースを統合し、一貫したデータを提供する仕組みを整えます。これにより、サイロ化されたデータを統合し、全体としてのデータ品質を向上させます。

• データガバナンス体制の確立

  データの管理責任を明確にし、データの作成、修正、利用におけるルールを整備します。これにより、データ品質の維持が長期的に可能となります。

• 継続的なモニタリング

  データ品質は一度改善しただけで完了するものではありません。継続的にデータをモニタリングし、必要に応じて改善を行うことが重要です。

データ管理・分析部門のリーダーは、データ品質の改善がビジネスにどのように影響するかを明確にし、全社的な基準を確立し、データ品質を継続的に企業全体で向上させることの効果を組織内に伝えることが、最終的なビジネス目標の達成において重要となります。

B2Bデータの「品質の改善」に必要なアクション

B2Bデータの品質を向上させるためには、次のような具体的な取り組みが求められます。

• データの標準化

  データの標準化とは、企業内で使用されるデータの形式や定義を統一することです。日本企業では、同じ企業内であっても部門ごとに異なるフォーマットや定義でデータが管理されていることがよくあります。例えば、ある部門では「会社名」を漢字で記載し、別の部門ではローマ字で記載するなど、データの不統一が発生します。これが原因で、データの統合や一貫した分析が難しくなります。 標準化を進めるためには、まず既存のデータを分析し、重複や矛盾を排除する必要があります。また、データエントリーの際にフォーマットを自動的に統一するツールを導入することも有効です。たとえば、住所データの標準化ツールを使用して、異なる形式で入力された住所を統一することで、後の処理が簡素化され、エラーの発生を防ぎます。

• 業務プロセスのデジタル化

  業務プロセスのデジタル化は、紙ベースの業務を電子化し、データの入力、管理、共有を効率化する取り組みです。日本企業では、いまだに多くの企業が紙ベースの契約書や注文書を使用していますが、これにはいくつかの問題が伴います。まず、紙媒体ではデータの手入力が必要となり、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。また、リアルタイムでデータを共有することが難しく、迅速な意思決定を妨げる要因となります。 デジタル化を進めることで、例えば契約書を電子署名に切り替えると、データが即時にデジタル形式で保存され、関係者間で瞬時に共有できます。これにより、データの正確性が向上し、リアルタイムでの更新が可能となるため、ビジネスのスピードも加速します。さらに、デジタル化されたデータは分析ツールに取り込むことが容易で、戦略的な意思決定に役立つインサイトを引き出すことができます。

• 外部データの活用

  外部データの活用は、企業が自社データに加えて、信頼性の高い外部データソースを組み合わせることで、より豊富で精度の高いデータセットを構築する取り組みです。特にB2B領域では、国内外の市場動向や競合情報、顧客のインテントデータ（購買意欲や行動データ）など、外部データの活用が競争優位を築くために重要です。 たとえば、日本企業が海外市場に進出する際には、現地の企業情報や規制に関するデータを外部から取り入れることが不可欠です。また、信頼性の高いデータベースプロバイダーからのデータを活用することで、ターゲット企業の詳細な属性や関連する市場データを取得し、より正確なターゲティングや市場分析が可能となります。

データの標準化やデジタル化、そして外部データの積極的な活用は、企業の競争力を高め、グローバル市場での成功を支える重要な要素となるでしょう。

おわりに

弊社が提供する顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」には、国内最大級の企業情報データベース「LBC」が搭載されており、そのデータの正確性と豊富さが特長です。 また、企業が自社のデータ品質を評価し、改善するためには、「ユーソナー」を活用したマッチングレポートが非常に効果的です。このレポートでは、自社データとLBCデータを突き合わせ、重複データや不正確な情報を特定・修正することができます。また、企業の名寄せや属性付与、企業グループの可視化など、データ品質の向上に必要な情報を提供します。

ガートナーが指摘するように、データ品質の改善がビジネスの成功に直結することを理解し、全社的にデータ品質の向上に取り組むことが、企業の競争力を高める鍵となります。ユーソナーのような信頼性の高い外部データベースを活用することで、データ品質の現状を把握し、自社データの精度を高めるための具体的な改善策を講じることが可能となります。