ビッグデータ、データサイエンス、AIなどのブームによって、データを扱ったりエビデンスを作ることがビジネスに大きな貢献をもたらすことは社会的に合意されてきてきました。データを扱うことは統計学が基礎になっていて、統計学は医療分野で最も発展してきました。AIでさえ基礎となる考え方は統計学です（基本は回帰分析やA/Bテスト）。
その医療分野で、エビデンスのレベルが階層化されています（wikipediaから引用）。
この内容をビジネス的に読み替えると、１〜２段目の実験や症例報告は個人の経験や知見、３〜４段目の症例対照研究やコホート研究は調査データや社内DBの分析、ランダム化比較試験はA/Bテスト、になります。ここまではやられている企業はすでに相当増えていると思います。
その次のエビデンスは、医療ではメタアナリシスになっています。これは、複数の分析結果（論文）の内容をとりまとめて、さらに分析をすることです。ビジネスでは、複数の調査結果や複数の企業のデータをとりまとめることになると思われます。自社のデータを既に分析しつくした場合、次に欲しくなるのは同業他社のデータや分析ではないでしょうか？ベンチマークとも言われる分析です。ビッグデータやデータ統合が進んできたら、そのようなことも可能になってくるでしょう。
一番上はガイドラインとなっており、これはエビデンスというよりはエビデンスの結果作られる業界水準になるでしょう。実質、データから生み出される最大のエビデンスはベンチマークとなり、今後ビジネスで活用されていくことが期待されます。
