こんにちは、DX攻略部のkanoです。
「データドリブン経営を進めたいが、具体的に何から始めればいいか分からない」
「Snowflakeという名前は聞くが、自社の経営にどう効くのかイメージできない」
こういった悩みをよく耳にします。
データドリブン経営は、単にレポートやダッシュボードを増やすことではなく、「経営と現場が同じ数字を見て意思決定する状態」をつくる取り組みです。
その土台として重要になるのがデータ基盤であり、その選択肢の1つがSnowflakeです。
この記事では、まず「データドリブン経営とは何か」を整理したうえで、データ基盤の役割と、なぜ今Snowflakeが注目されているのかを解説します。
後半では、Snowflakeでデータドリブン経営を加速する理由、事例イメージ、KPI設計や導入ステップ、よくある失敗パターンまでを一気通貫で見ていきます。
そして、DX攻略部では、Snowflake×Streamlitを活用した統合BI基盤構築支援サービスを行っています。
記事の内容を確認して、Snowflakeを自社に活用してみたいと考えた方は、下記のボタンをクリックしてぜひDX攻略部にご相談ください！
データドリブン経営とは何か
最初に、「データドリブン経営」という言葉の中身を整理します。
ここを曖昧にしたままツール導入だけ進めてしまうと、「レポートは増えたが経営は変わらない」という状態になりがちです。
データにもとづく意思決定と“勘と経験”の違い
データドリブン経営とは、「重要な意思決定を、できるだけデータにもとづいて行う経営スタイル」を指します。
これは「勘と経験を一切使わない」という意味ではありません。
むしろ、経営者や現場の経験知を補強したり検証したりするためにデータを使うイメージです。
勘と経験だけに頼る場合、以下のようなリスクがあります。
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担当者が変わると判断基準も変わってしまう
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同じ議題が会議のたびに蒸し返される
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成功／失敗の要因が言語化されず、再現性が低い
一方、データドリブン経営では「どの数字を見て、どのように判断するか」をできるだけ明確にします。
その結果、判断基準が組織に共有され、決裁スピードや施策の再現性が高まりやすくなります。
データドリブン経営の3つの柱（KPI・プロセス・文化）
データドリブン経営には、大きく3つの柱があります。
1つ目はKPI（重要業績評価指標）の設計です。
売上高や利益といった最終成果だけでなく、その手前にある「商談数」「解約率」「在庫回転率」などのKPIを定義し、数字のつながりを明らかにします。
2つ目はプロセスです。
データを集計し、ダッシュボードやレポートで見えるようにし、それを会議や日々の業務で必ず参照する「仕組み」を整えます。
「月次会議では必ずこの画面から始める」「新しい施策は必ず前後の数字を比較する」といったルールづくりが含まれます。
3つ目は文化です。
数字を責めるためではなく、「仮説→実行→検証→学び」というサイクルを回すための共通言語として扱う姿勢が重要になります。
データが出てきたときに「誰が悪いか」ではなく「どう改善するか」を議論できる組織は、データドリブン経営と相性が良い状態と言えます。
日本企業で起こりがちな課題とつまずきポイント
日本企業では、次のようなつまずきがよく見られます。
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部門ごとに数字定義が違い、会議で必ず「その数字は本当に正しいのか」という議論になる
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Excel集計が前提になっており、レポート作成に時間がかかりすぎて意思決定が遅れる
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「データ担当者だけが数字を理解している」状態になり、経営層や現場が自分で数字を見に行かない
こうした課題を解消するには、「データを集める・揃える・見せる」土台としてのデータ基盤が不可欠です。
ここから、データドリブン経営とデータ基盤の関係を見ていきます。
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データドリブン経営を支える「データ基盤」の役割
データドリブン経営を実現するうえで、データ基盤は「水道管と浄水場」のような存在です。
表に出てくるのはダッシュボードやレポートですが、その裏で水（データ）をためてきれいにする仕組みが必要になります。
バラバラなシステムをつなぐ単一のデータの源泉とは
多くの企業では、販売管理、会計、人事、マーケティング、Web、サブスク管理など、業務システムがバラバラに存在しています。
そのままでは「売上」と「原価」「顧客情報」がバラバラの場所にある状態です。
データ基盤の役割は、これらのデータを1か所に集め、「単一のデータの源泉（Single Source of Truth）」をつくることです。
レポート作成中心から「タイムリーな意思決定」への転換
データ基盤がない状態では、「月次のExcelレポートを作る」ことがゴールになりがちです。
作成に時間がかかるうえ、「集計しているうちに旬を逃す」という問題も起こります。
データ基盤を整えると、必要な集計はあらかじめ仕込んでおけるため、ダッシュボードを開くだけで最新の数字を確認できるようになります。
これにより、決算報告のための数字づくりから、「次の一手を決めるための数字づくり」へと重心を移せます。
経営層・現場・ITが同じ数字を見るための条件
経営層・現場・ITが同じ数字を見るには、次の条件を満たす必要があります。
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データの定義が全社で統一されている
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どの画面から見ても、同じ指標は同じ値になる
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経営層は「概要」、現場は「詳細」を見られるが、元データは共通
この条件を満たすために、クラウドDWH（データウェアハウス）としてSnowflakeのような基盤を採用する企業が増えています。
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なぜ今Snowflakeなのか データ基盤に求められる要件
ここからは、データ基盤に求められる要件と、その中でSnowflakeがどのようなポジションにあるのかを整理します。
従来型DWHでは追いつかなくなっている背景
オンプレミスの従来型DWHは、「容量や性能をあらかじめ見積もってハードウェアを購入する」という前提で設計されていました。
データ量が増えたり分析ニーズが広がったりすると、すぐに性能限界に達し、増強にも時間とコストがかかります。
また、Web行動ログやセンサーデータなど、新しい種類のデータを取り込むことも想定されていないケースが多く、せっかくのデータを活かしきれないという課題もあります。
クラウドDWHとしてのSnowflakeの基本イメージ
Snowflakeはクラウド上で動くDWHで、ストレージとコンピュート（計算リソース）が分離しているのが特徴です。
データをためる領域と、計算する領域を独立してスケールさせられるため、「データはどんどんためつつ、必要なタイミングだけ計算リソースを増やす」といった使い方ができます。
また、JSONなどの半構造化データも扱いやすく、販売データや会計データと、ログデータや外部データを同じ基盤で管理できる点も、データドリブン経営との相性がよいポイントです。
既存のBI・業務システムとの役割分担
Snowflakeは「データをためて計算する基盤」であり、画面を作るツールではありません。
実際には、次のような役割分担になります。
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Snowflake：データを集約し、KPIを計算する場所
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BIツール：Snowflakeのデータを可視化し、ダッシュボードとして見せる
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業務システム：日々の業務を行うための入力・処理の場
このように役割を分けて設計すると、「業務システムやBIツールを変えても、データの心臓部はSnowflakeにある」という状態をつくることができます。
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Snowflakeでデータドリブン経営を加速できる理由
ここからは、Snowflakeならではのメリットに踏み込みます。
単にクラウドDWHとして使うだけでなく、「データドリブン経営の土台」としてSnowflakeを選ぶ理由を整理します。
単一のデータ基盤で部門横断のKPIを揃えられる
Snowflakeに販売・会計・在庫・人事・マーケティングなどのデータを集約すると、「顧客単位」「商品単位」「組織単位」など、さまざまな切り口で部門横断のKPIを計算できるようになります。
例えば、次のような指標を1つの基盤で計算できます。
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顧客別の売上・粗利・LTV
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商品別の売上・粗利・在庫回転率
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チャネル別の新規顧客獲得数と長期継続率
これらをSnowflake上で定義しておけば、どのBIツールから見ても同じ値が表示されるため、「部門ごとに数字が違う」という状態を避けやすくなります。
スケールとコストを両立できるアーキテクチャ
Snowflakeは仮想ウェアハウスという単位で計算リソースを分けられます。
経営ダッシュボード用、バッチ処理用、分析用と用途ごとにウェアハウスを分けておくことで、「経営会議の直前は経営ダッシュボード用のリソースだけ一時的に増やす」といった柔軟な運用が可能です。
使っていない時間帯は自動で停止させる設定もできるため、「日中の経営会議の時間だけしっかり動かし、それ以外は止めておく」ことで、コストを抑えつつ必要な性能を確保できます。
Snowparkやマーケットプレイスで分析の幅を広げる
Snowparkを使うと、PythonやJavaなどで書いた処理をSnowflake内で実行できます。
これにより、機械学習の前処理や需要予測のロジック、シミュレーション処理などもデータのそばで行えます。
さらに、Snowflake Marketplaceを活用すると、外部の統計データや属性データをSnowflake上に簡単に取り込むことができます。
自社データと外部データを掛け合わせることで、「どのエリアでどの顧客層に伸びしろがあるか」といった分析もしやすくなります。
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セキュリティと権限管理を経営視点で設計できる
データドリブン経営では、経営層だけでなく現場にも数字を開いていく必要があります。
一方で、個人情報や機密情報は適切に守らなければなりません。
Snowflakeでは、ロールベースの権限管理や、行・列レベルのセキュリティを使うことで、「役職や部署によって見える範囲を変える」といった設計ができます。
例えば、店舗別の売上は全店長が見られるが、従業員の詳細な給与データは人事部だけ、といった制御が可能です
経営視点で「どこまで開くか」を検討しやすいのもSnowflakeの強みです。
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事例イメージで見るSnowflake×データドリブン経営
次に、Snowflakeを使ったデータドリブン経営のイメージを、3つのモデルケースで紹介します。
実在企業ではなく、よくあるパターンを整理したものですが、導入した際の参考にしてみてください。
事例1：売上と粗利を一元管理して収益性を見える化
ある小売企業では、売上データは販売システム、仕入れ情報は別の基幹システム、キャンペーン情報はExcelと、データが散らばっていました。
部門別会議では売上だけが議論され、粗利や在庫を踏まえた判断がしづらい状態でした。
Snowflakeにこれらのデータを集約し、商品別・店舗別の売上と粗利を一元管理するモデルを構築させ、経営ダッシュボードには、「売上×粗利×在庫」のバランスを示すグラフを配置しました。
その結果、「売上はあるが利益を圧迫している商品」「在庫負担の大きい商品」が明らかになり、商品入れ替えや値付けの方針をデータにもとづいて決められるようになりました。
事例2：サブスクビジネスでMRRと解約率を統合管理
サブスクリプションサービスを提供するSaaS企業では、MRR（毎月の定期売上）と解約率が重要指標ですが、契約情報はサブスク管理システム、請求情報は会計システム、利用状況はプロダクトのログ基盤、と分かれていたのです。
Snowflakeにこれらを統合し、顧客IDを軸にしたデータモデルを構築させ、経営ダッシュボードでは、MRRの推移と、新規・解約・アップセルの内訳、セグメント別の解約率やLTVを一画面で見られるようにしました。
これにより、「どのチャネルで獲得した顧客が長期的に高いLTVを生み出しているか」を把握し、マーケティング投資の配分を見直すことができました。
事例3：現場KPIと経営指標をつなぐ多階層ダッシュボード
サービス業の企業では、店舗側は客数や稼働率などのKPIを追い、経営層は売上や利益を見ていましたが、両者の関係が見えづらい状態でした。
Snowflakeに店舗別売上、来店データ、シフトデータなどを統合し、「全社指標→店舗グループ→店舗→時間帯」という多階層ダッシュボードを構築しました。
経営層は全体の売上・利益から好調なグループを見つけ、そこから好成績店舗のKPIパターンにドリルダウンできるようになったのです。
現場も、自分たちの取り組みが全社の数字にどうつながっているかを実感しやすくなり、改善活動の納得感が高まりました。
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経営層のためのKPI設計とダッシュボードの考え方
ここでは、Snowflakeを前提に「どんなKPIをどう設計し、ダッシュボードでどう見せるか」を整理します。
まず揃えるべき経営KPIの整理の仕方
最初から全てのKPIを定義しようとすると、複雑になりすぎて進みません。
まずは経営層と一緒に「毎月必ず確認したい数字」を5〜10個に絞ります。
例としては、次のような指標が挙げられます。
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売上高、粗利額、営業利益
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サービス別、事業別の売上構成比
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サブスクならMRR、解約率、LTV
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在庫ビジネスなら在庫回転率、欠品率
これらを一番上の行とし、その下に現場KPIをぶら下げるイメージで整理していきます。
Snowflake上でKPI定義を一元管理する
KPI定義は、できるだけSnowflake上に寄せるのがポイントです。
具体的には、KPIごとにビューを作成し、そこに計算ロジックを集約します。
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売上高の定義（どの売上を含めるか）
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解約率の定義（分子と分母は何か）
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在庫回転率の定義（期間や対象商品の条件）
これらをビューとしてSnowflakeに置いておけば、BIツール側ではそのビューを参照するだけで済みます。
「どのレポートも同じ定義で計算される」状態をつくれるため、経営層と現場の認識合わせがしやすくなります。
経営ダッシュボードの1枚目に載せるべき指標
経営ダッシュボードの1枚目は、「30秒で会社の状態が分かる画面」にするのがおすすめです。
ここに載せる指標は、先ほど絞り込んだ経営KPIの中から、特に重要なものを中心にします。
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全体の売上高と粗利額の推移
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主要事業別の売上構成比
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サブスクならMRRと解約率
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キャッシュフローや在庫関連の重要指標
これらをカードやシンプルなグラフで並べ、その下に事業別や地域別の詳細にドリルダウンできる構成にすると、経営会議の最初の5分で論点を共有しやすくなります。
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Snowflakeを前提にした導入ステップと体制づくり
次に、Snowflakeを軸にデータドリブン経営を進める際の進め方と、関係者の体制づくりについて整理します。
小さく始めて全社展開するためのステップ
いきなり全社のデータをSnowflakeに集約しようとすると、時間もコストもかかりすぎて頓挫しがちです。
おすすめは、次のようなステップです。
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テーマを1つに絞る（例：解約率の改善、在庫適正化など）
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そのテーマに必要なデータソースだけをSnowflakeに集約する
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シンプルなKPIと経営ダッシュボードを試作し、経営会議で使ってみる
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フィードバックを受けて改善し、「勝ちパターン」を作る
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そのパターンを他のテーマや事業に横展開する
このサイクルを回すことで、「データドリブン経営の成功体験」を社内に少しずつ増やしていけます。
経営層・事業部門・データチームの役割分担
Snowflake導入とデータドリブン経営の推進には、3つの役割が欠かせません。
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経営層：何を意思決定したいのか、どの指標を重視するのかを明確にする
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事業部門：現場のKPIや業務プロセスを共有し、「どの粒度の数字があれば動けるか」を伝える
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データチーム：Snowflake上でのデータ統合やKPI定義、BI連携など技術面を担う
この3者が同じテーブル（同じダッシュボード）を見ながら議論し、「何のためにSnowflakeを導入するのか」を共有しておくことが、後戻りを防ぐポイントです。
外部パートナーやベンダーとの付き合い方
Snowflakeやデータ基盤の構築には専門性が必要になるため、外部パートナーと組むケースも多くなります。
その際は、次の点を意識するとよいでしょう。
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「データ基盤」だけでなく「経営ダッシュボード」まで含めて支援できるか
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自社の業界やビジネスモデルを理解し、KPI設計にも踏み込んでくれるか
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構築後の内製化（自社での運用）を見据えた提案になっているか
Snowflakeの技術だけに閉じず、「データドリブン経営」というゴールを共有できるパートナーを選ぶと、プロジェクトが進めやすくなります。
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データドリブン経営のよくある失敗とSnowflakeで避けるポイント
最後に、データドリブン経営でよくある失敗パターンと、それをSnowflakeを活かしながら避けるポイントをまとめます。
ツール導入だけで終わってしまうパターン
「SnowflakeもBIツールも入れたが、結局Excel文化が続いている」という状態は珍しくありません。
これは、「どの会議で、どのダッシュボードを必ず使うか」といった運用ルールまで設計できていないことが原因です。
Snowflakeを導入したら、「この会議では必ずSnowflakeのデータを使ったダッシュボードから始める」といった具体的な運用を決め、経営層が率先して使うことが重要です。
データはあるのに誰も使わないパターン
大量のデータをSnowflakeにためても、「画面が難しい」「何を見ればよいか分からない」と感じられれば使われません。
この場合、データの量ではなく「KPIの絞り込み」と「画面のシンプルさ」が足りていないことが多いです。
まずは経営KPIとそれを支える数個の現場KPIに絞り、見やすいダッシュボードから始めることで、「使ってもらえる状態」をつくれます。
ガバナンスを強くしすぎて現場が窮屈になるパターン
セキュリティを重視するあまり、「現場はほとんどデータにアクセスできない」という状態になると、データドリブン経営は進みません。
Snowflakeの権限管理を活かして、「個人情報や機密情報は厳しく守りつつ、集計結果や必要なKPIは現場にも開く」というバランスをとることが大切です。
まとめ
データドリブン経営とは、勘と経験だけに頼らず、データを共通言語として意思決定を行う経営スタイルです。
その実現には、部門横断で数字を揃え、経営と現場が同じKPIを見られるデータ基盤が不可欠です。
Snowflakeは、クラウドDWHとしての柔軟なスケール、さまざまなデータを一元管理できる構造あります。
また、Snowparkやマーケットプレイスによる分析の拡張性、そして権限管理のしやすさから、データドリブン経営の土台として選ばれています。
自社で取り組む際は、いきなり全社最適を目指すのではなく、まず1つのテーマに絞ったPoCから始めることが重要です。
そして、Snowflake上にKPI定義を集約しつつ、経営層・事業部門・データチームが一緒にダッシュボードを育てていくことが重要です。
この記事が、「データドリブン経営×Snowflake」を自社でどう活かすかを考える際のヒントになれば幸いです。
また、Snowflakeの導入を検討している方は、DX攻略部で紹介している、その他のSnowflakeの記事も参考にしていただければと思います。
そして、DX攻略部では、Snowflake×Streamlitを活用した統合BI基盤構築支援サービスを行っていますので、Snowflake導入を検討している企業様はぜひDX攻略部にご相談ください！
