モバイルゲーム業界を変えるDIKWモデルとデータ活用の新たな考察

モバイルゲーム業界における新たなデータ活用の必要性

ゲーム市場が急速に発展する中、モバイルゲームはその中心的な存在へと成長しています。特に、日本市場におけるモバイルゲームは、行動ログや課金履歴などのデータ収集が進み、ものすごいスピードで発展しています。しかし、データが蓄積されても、その活用方法に問題があるという声が透けて見えます。ThinkingDataの新コラム「モバイルゲーム事業におけるDIKWと「変換能力」の問題」では、この現状を深く掘り下げています。

コラム公開の背景

日本におけるモバイルゲーム市場は急成長を続けており、多くの企業がデータ分析に力を入れています。しかし、現場での声として「レポートは増えたが、意思決定の質やスピードは向上しない」という意見が多く聞かれます。このギャップを解消するため、本コラムではDIKWモデルを活用し、データから知恵へと変換するための課題に焦点を当てています。

DIKWモデルを再定義する

DIKWモデルとは、データ（Data）から情報（Information）、知識（Knowledge）、そして知恵（Wisdom）へと進化するプロセスを表しています。モバイルゲーム運営においては、ただデータを集めるだけでは不十分であり、有効な「意思決定」に結びつけるためには、情報の変換能力が求められます。このモデルを用いて、ゲーム業界が抱える情報と知恵間のギャップを明確に解説しています。

構造的な問題点

一方で、モバイルゲームの運営ではデータ収集や分析に対する投資が進んでいるものの、ETL（Extract, Transform, Load）やダッシュボードに偏った投資が問題視されています。本コラムではこれら投資だけでは不十分である理由について詳しく解説し、企業がどのようにデータを「持つ」から「使う」に変えていくべきかを考察しています。具体的には、データの品質、アクセス性、そして思考の統一といった3つの要素が重要です。

ThinkingEngineの果たす役割

ここで取り上げられているのが、ThinkingDataが提供するデータ分析基盤「ThinkingEngine」です。ThinkingEngineは、データを収集・統合・分析・施策実行まで自動化し、SQL不要で分析できる環境を提供します。これにより、現場から経営層まで迅速な意思決定を可能にし、特に立ち上げ段階から運用改善まで一貫してサポートを行います。

結論と展望

これらを踏まえ、ThinkingDataは企業が自立的に成長する「データマスター」を目指すための支援に取り組んでいます。データの力を最大限に引き出すためには、DIKWモデルを活用し、データから知恵へと変換する努力が必要です。モバイルゲーム市場が進化を続ける中で、企業はデータをいかに活かすかという新たな課題に直面しています。そして、この変革がこれからの成功の鍵となるでしょう。

興味を持たれた方は、是非公式サイトでコラム全文をチェックしてみてください。モバイルゲーム業界における新たな視点を提供するこのコラムは、今後の戦略のヒントが隠れているかもしれません。