データエクスペリエンスプラットフォーム（DXP）とは？機能やBIツールとの違い、DXとの関係性、活用事例を解説

企業は、データの収集、ストレージ、分析、可視化、活用を一元化し、ビッグデータやIoTなどから得られる膨大なデータを、データドリブンなアプローチで迅速に改善し、かつ正確な意思決定を行う必要があります。このようなデータドリブンなビジネスを実現するための、必要不可欠なツールとして「データエクスペリエンスプラットフォーム」が注目されています。

データエクスペリエンスプラットフォーム（DXP）とは？

データエクスペリエンスプラットフォーム（Data Experience Platform）とは、データを収集、保存、処理、分析、可視化するための統合的なシステムです。主にビッグデータ、IoT、Eコマース、PoS、製造、物流、ゲーム、エンターテインメントなどの大量のビジネスデータを扱う企業によって採用されています。

このプラットフォームには、データの収集や保存に必要なデータベースやデータウェアハウス、データ処理や分析に必要な機能を提供するデータエンジン、データの可視化やダッシュボード・レポート作成などを行うためのビジュアライゼーションツール、そしてセキュリティやプライバシーのための機能などが含まれます。

データエクスペリエンスプラットフォームを利用することで、企業や組織はデータをより効果的に活用し、ビジネス上の課題に対処することができます。また、多くの場合、これらのプラットフォームはAPIやコネクターを提供しており、他のアプリケーションやサービスとの連携も容易になっています。

データエクスペリエンスプラットフォームとBIツールの違いは？

データエクスペリエンスプラットフォームとBIツールは、両方ともデータを分析し、ビジネス上の意思決定に役立てることができますが、それぞれの役割や目的に違いがあります。

まず、BIツールは主にデータの可視化やレポート作成に特化しています。BIツールを使うことで、ビジネス上の課題に対する洞察を得たり、戦略的な意思決定を行ったりするために必要な情報を視覚的に表示することができます。BIツールには、グラフ、チャート、ダッシュボード、スコアカードなどの機能が含まれています。

一方、データエクスペリエンスプラットフォームは、データ収集、保存、処理、分析、可視化のための統合的なシステムです。BIツールはデータエクスペリエンスプラットフォームの一部であることがありますが、データエクスペリエンスプラットフォームは、BIツールよりも包括的で、データの収集から分析、可視化、そして意思決定までの全ての段階をサポートするために必要な機能が含まれています。

つまり、BIツールは主にデータの可視化やレポート作成に特化しており、データエクスペリエンスプラットフォームは、ビジネス上の意思決定に必要なデータの収集、処理、分析、可視化までを一貫してサポートするための包括的なシステムであると言えます。

データエクスペリエンスプラットフォームがなぜ重要になっているのか？

データエクスペリエンスプラットフォームが重要になっている理由は、次のようなものがあります。

データエクスペリエンスプラットフォームが重要な理由

• ビジネスのデータ化の進展
• リアルタイム分析の必要性
• データの多様性
• ユーザーエクスペリエンスの向上

ビジネスのデータ化の進展:

近年、ビジネスにおいては、データがますます重要な役割を果たすようになっています。企業や組織が持つデータの量は増え続けており、それらを有効に活用することが、競争優位性を維持するために不可欠となっています。

リアルタイム分析の必要性:

ビジネスの意思決定において、リアルタイムでデータを分析し、迅速に対応することがますます重要になっています。これにより、企業や組織はより迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。

データの多様性:

ビジネスにおけるデータは、多岐にわたる種類やフォーマットで存在しています。これに対応するために、データエクスペリエンスプラットフォームは、多様なデータを収集、保存、処理、分析するための機能を提供しています。

ユーザーエクスペリエンスの向上:

データエクスペリエンスプラットフォームは、ユーザーエクスペリエンスの向上にも貢献しています。これらのプラットフォームは、ビジュアルなインターフェースや自動化された機能を提供し、ユーザーが迅速かつ簡単にデータを分析し、意思決定を行うことができるようにしています。

以上のように、ビジネスにおいてデータエクスペリエンスプラットフォームが重要になっているのは、データの重要性やリアルタイム分析の必要性、データの多様性、ユーザーエクスペリエンスの向上などの理由があります。

データエクスペリエンスプラットフォームの基本機能

データエクスペリエンスプラットフォームの基本的な機能には、以下のようなものがあります。

データ収集

データエクスペリエンスプラットフォームは、複数のデータソースからデータを収集することができます。これにより、ビジネスの様々な部門から得られたデータを統合し、一元管理することができます。

データ処理

データエクスペリエンスプラットフォームは、データを加工し、必要な形式に変換することができます。例えば、データをクレンジングすることで、データの品質を向上させ、正確な分析を行うことができます。

データ分析

データエクスペリエンスプラットフォームは、データを分析し、洞察を得るための機能を提供します。これにより、ビジネスの意思決定に必要な情報を取得することができます。例えば、ビジュアルなチャートやグラフを使用してデータを視覚化することができます。

データ共有

データエクスペリエンスプラットフォームは、ビジネス内の複数の部門やステークホルダーとデータを共有することができます。これにより、ビジネス内の様々な人々が同じデータにアクセスでき、一貫性のある意思決定が行われるようになります。

自動化

データエクスペリエンスプラットフォームは、自動化された機能を提供することができます。これにより、データ収集、処理、分析などの作業が自動化され、ビジネスの担当者はより効率的に作業を行うことができます。

セキュリティ

データエクスペリエンスプラットフォームは、データのセキュリティを確保するための機能を提供します。例えば、アクセス制御機能を備えたセキュアなストレージや暗号化された通信などを使用して、データの漏洩や不正アクセスを防止します。

データエクスペリエンスプラットフォームを活用するためのコツ

データエクスペリエンスプラットフォームを活用するためには、まず、データエクスペリエンスプラットフォームを活用する前に、何を達成したいのか、何の問題を解決したいのかを明確にすることが重要です。明確な目的がある場合、必要なデータを収集し、分析し、ヒントを得ることができます。

適切な結果を得るために、データ品質を向上させるデータクレンジングやデータ品質のチェック機能を活用することが必要です。データ品質が低いと、分析結果に誤りが生じたり、誤った結論を導いてしまうことがあります。

また、データエクスペリエンスプラットフォームは、多くの場合、データの専門家ではないユーザーにも使用されます。そのため、ユーザビリティを考慮し、ユーザーが利用したいビジネスシーンなどをしっかりとヒヤリングすることが重要です。それに合わせ、使いやすいインターフェースや、簡単な操作手順を提供することで、より利用頻度が増え活用の幅が広がります。さらに、データに関する手作業が発生しているのであれば、例えば、自動的にデータを収集し、分析する機能を活用することで、手作業によるミスを防ぐことができます。

これらのコツを実践することで、より効果的なデータエクスペリエンスプラットフォームの活用が可能となります。

データエクスペリエンスプラットフォームの活用事例

データエクスペリエンスプラットフォームの活用事例は多岐にわたりますが、以下にいくつか例を挙げてみます。

オンライン広告の最適化

データエクスペリエンスプラットフォームを活用することで、オンライン広告の成果を評価し、最適化することが可能です。データを収集し、分析することで、広告のクリック率やコンバージョン率などを把握し、改善点を見つけ出すことができます。

顧客行動の分析

データエクスペリエンスプラットフォームを使用することで、顧客の行動を分析することができます。顧客がどのような商品やサービスを購入し、どのようなニーズを持っているのかを把握し、それに基づいてマーケティング施策を改善することができます。

製造業における品質管理

製造業において、データエクスペリエンスプラットフォームを使用することで、生産ライン上での品質管理が可能となります。生産ライン上で発生するデータを収集し、分析することで、製品の不良率を低下させるための改善点を見つけ出すことができます。

医療分野における疾患治療の最適化

医療分野において、データエクスペリエンスプラットフォームを使用することで、疾患治療の最適化が可能となります。患者のデータを収集し、分析することで、疾患の進行状況や治療の効果を把握し、より適切な治療法を選択することができます。

金融業界におけるリスク管理

金融業界において、データエクスペリエンスプラットフォームを使用することで、リスク管理が可能となります。顧客のデータを収集し、分析することで、顧客の信用度やリスクを把握し、それに基づいて適切な融資判断を行うことができます。

データエクスペリエンスプラットフォームでDXの推進

データエクスペリエンスプラットフォームはDX（デジタルトランスフォーメーション）においても有効に活用されます。DXでは、データを中心としたアプローチが重要であり、データエクスペリエンスプラットフォームはデータの収集、分析、可視化、活用を総合的に行うことができるため、DXにおいて重要な役割を果たします。

例えば、データエクスペリエンスプラットフォームを活用することで、顧客の行動データやフィードバックをリアルタイムに把握し、顧客のニーズやトレンドを把握することができます。この情報をもとに、顧客体験を改善するための施策を検討することができます。また、社内の業務プロセスの効率化や生産性向上のためのデータ分析も、データエクスペリエンスプラットフォームを活用することで可能になります。