今日の企業は、事業を成長させる上で必要な情報を手に入れるために、データという大海を航海しています。蓄積したデータをアクションにつながるインサイトに変えることで、目的の達成という「航路」から外れないように導くコンパスが、データ分析です。
本記事では、データ分析の基礎から応用まで、データ分析を初めて知るビジネスパーソンに必要な知識を分かりやすく解説します。データ分析の重要性、種類、代表的な手法や人気のツールといった情報をまとめていますので、ぜひ参考にしてください。
データ分析とは？
データ分析とは、蓄積したデータを整理・統合して、課題の解決に繋がるアクションを導くインサイト（有用な情報）を抽出するプロセスです。実は私たちの生活の中でも、情報に基づいて意思決定を行う場面では、データを分析するという活動を日常的に行っています。例えば、以下のような例を考えてみましょう。
身近なデータ分析の例
- スーパーでの買い物
- データ：いつも買う食パンの価格
- 分析：今日の食パンの価格が上がっていることに気づく
- アクション：購入するかどうかを決める
- 通勤ルートの選択：
- データ：過去の経験や交通情報アプリの情報
- 分析：最も早く職場に到達するルートを判断
- アクション：ルートを選択して出発
もちろん企業のレベルになると、このプロセスがはるかに大きなスケールで実施されます。プロセスはより複雑になり、日常で活用する以上の、より高度で専門的なスキルとツールが必要になってきます。
データ分析の重要性とは？
大量のデータを整理して処理し、解釈するスキルは業務の中核的機能になっています。データ分析を正確に、細部まで考慮して効率的に実行することで、全社的に以下のようなメリットを得ることができます。
- オペレーションを効率化して無駄を減らす。データ分析は業務プロセスの無駄やボトルネックを発見して減らす際に役立ちます。自社のリソースを分析してデータを処理することで、コストを減らし、生産性を向上して時間を節約できます。
- 収益成長を加速させる。データ分析は、マーケティング施策、製品開発、顧客リテンション戦略の最適化を通じて、収益成長を加速させます。データを活用することで、投資対効果（ROI）を最大化する施策に的を絞って実施できるようになります。
- リスクの軽減。どの業種の企業にとっても、潜在的な問題を予測してそれが深刻化する前にリスク要因を特定することは非常に重要です。リスク分析を行うことで、予防措置を講じ、発生し得る落とし穴を回避する手がかりを得ることができます。
- より効果的な意思決定を行う。データ分析によって得られるインサイトを活用することで、エビデンスに基づく意思決定を下すことができます。KKD（勘・経験・度胸）だけに頼るのではなく、戦略的でデータドリブンなアプローチにシフトすることで、現代の変化の速いビジネス環境に適した決定を下すことができるでしょう。
- オペレーションコストを低減する。データ分析を活用することで、不要な支出や成果の上がらない施策を見極め、より効率的にリソースを配分できます。減らしたコストを別の施策に割当てることで、生産性と効率性を向上できるでしょう。
- 新たな機会の発見と活用。データ分析は、トレンドやパターンを明らかにすることで、新しい市場機会や拡大の手段を発見できます。こうしたインサイトを活用することで、企業は確かな地盤に立ってイノベーションを先導し、新市場に参入することができます。
- 顧客体験の向上。顧客データを分析することで、企業は製品、サービス、顧客接点で向上すべきポイントを見つけて、顧客のニーズをみたし、満足度とロイヤルティを向上させるよう改善することができます。
データ分析は、戦略的なプランニングを行いオペレーションを効率化する際の基盤となるスキルです。データ分析を行うことで、企業が市場の変化と変わりゆく顧客ニーズを素早く把握し適応できるため、データ活用の重要性が認識されている現在のビジネス環境において、競争優位性を獲得し、長期的な成功を促進するための重要な要素です。
データ分析の4つの種類
データ分析にはさまざまな手法が存在し、目的に即したインサイトを得られるよう設計されています。これから見ていくように、どのような問いに応える際に使う手法か、という側面から各手法を理解できます。
- 記述的分析（何が起こったのか？）
記述的分析では、データの要約と理解に重点を置きます。記述的分析が答える問いは「何が起こったのか？」で、過去の結果や行動の概要を示すことがその主な目的です。記述的分析では、データの集計やデータマイニングといった手法を使ってパターンやトレンドを明らかにします。
- 診断的分析（なぜ起こったのか？）
診断的分析とは、あるデータやトレンドを引き起こした原因を突き止めるための分析です。何が起こったのかを突き止める以上に、「なぜその事象が発生したのか？」に対する答えを与えるのが目的で、過去の結果の理由を理解するためにさらにデータを深掘りします。診断的分析では通常、データのドリルダウンや相関関係を分析することで結果を導きます。
- 予測的分析（何が起こりそうか、起こらなさそうか？）
「何が起こりそうか、または起こらなさそうか？」という問いに答えるのが予測的分析です。統計モデルやディープラーニングなどの手法を用いて、過去のデータから未来の事象を予測します。将来起こりえるシナリオを描き出し、経営計画を立てたりリスク管理を行う際には欠かせない手法です。
- 規範的分析
比較的高度な手法ですが、規範的分析では「何をするべきか？」という問いに答えます。この手法では将来のトレンドを予測し、さらにそのトレンドに対してどのようなアクションを取るべきかまで、最適化アルゴリズムやシミュレーションを用いて回答します。
これら4つの手法は、これまでの結果の理解から現状の評価、将来の意思決定に至るまで、企業戦略の策定に欠かせない役割を果たします。これらの分析を組み合わせて実施することで、企業は包括的なデータ戦略を構築して、将来を予測・適応するだけでなく未来を形作るための戦略を設計できるのです。
データ分析のプロセス
データを収集してインサイトを得るためのデータジャーニーを構築するには、正確性、関連性、そして結果の価値を保証するためのシステム化が必要です。
データ分析に欠かせない6つのステップをご紹介しましょう。
- 要件定義
最初のステップでは、業務ニーズを満たすために必要なデータを定義します。このステップでデータ分析プロセス全体の方向性を定めることで、関連するアクションを導くのに必要なデータの収集に注力できます。
- データ収集
必要なデータを明確にしたら、そのデータを収集していきましょう。データ収集の際課題となるのが、収集元のデータソースからデータを抽出するAPI 連携などの方法の開発です。CData 製品を活用することで、Salesforce、SAP、kintone、スマレジなど270種類以上のSaaS やデータベースから、データを簡単に集めることができます。これにより、素早くデータセットを得ることができ、次の分析段階に向けて準備が整います。
- データのクリーニング
このステップでは、高品質なデータを使って分析を行うために、不正確な情報、重複、無関係なデータを削除する、という重要な処理を行います。
- データを分析する
クリーンなデータを手に入れたら、実際に分析してみましょう。このステップでは、統計分析、機械学習などのデータ分析手法を使用します。CData は、人気のデータ分析ツールとの連携を実現することでこのプロセスを支援し、 ユーザーが使い慣れた分析手法を活用できるようにします。
- データを解釈する
データドリブンな意思決定を下す際には、結果を正しく解釈することが重要です。データの解釈は、単なる数字の読み取りではなく、ビジネスコンテキストに基づいて意味を理解し、実際のアクションにつなげるプロセスです。
- レポーティング用のダッシュボードを作成してデータを可視化
この最後のステップでは、データをステークホルダーが理解できる明確な形式に変換します。CDataのコネクティビティソリューションを使えば、使い慣れた可視化ツールを利用できるため、インサイトを明確に伝える説得力のあるレポートやダッシュボードを簡単に作成できます。
データ分析の手法
データ分析には、企業がデータから価値あるインサイトを抽出し、データドリブンな意思決定を可能にするさまざまな手法が含まれます。各手法は、データの探索、クラスタリング、予測、時系列データの分析、感情理解といった機能を実現します。
以下は、企業がデータを行動に変えるために不可欠な5つのデータ分析手法です。
探索的データ分析（EDA）は、データセットを分析してその主要な特徴を要約し、データに関するおおまかな理解を得るための手法です。ヒストグラム、散布図、箱ひげ図などの可視化手法を使用します。EDA は、データ構造の理解、パターンの識別、外れ値の検出などを行い、さらなる分析の基礎を築くのに役立ちます。
クラスタリングとセグメンテーションの手法は、特定の特徴や属性に基づいて類似したデータポイントをグループ化します。この手法は、データ内の意味のあるパターンを識別し、データを明確なグループやクラスタに分割するのに役立ちます。企業はクラスタリングを使用して顧客セグメント、市場セグメント、または製品カテゴリを理解し、ターゲットマーケティングや製品の改善に活かすことができます。
機械学習アルゴリズム（AI）は、モデルにデータを学習させ、予測や意思決定を行うことを可能にします。線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどの様々な機械学習アルゴリズムを利用して、データを分析し、結果を予測し、データポイントを分類し、トレンドを識別します。これらのアルゴリズムは、販売予測、顧客離脱予測、感情分析、不正検出など、様々な領域で適用されています。
時系列分析は、一定時間おきに収集されたデータを分析して、パターン、トレンド、季節変動を理解する手法です。この手法は一般的に、過去のデータに基づいて将来の値を予測したり、基礎となるパターンを識別したり、情報に基づく決定を行ったりするのに使用されます。企業は時系列分析を財務予測、需要予測、在庫管理、トレンド分析に活用し、将来の結果を予測することで戦略や計画の立案に役立てています。
感情分析では、顧客レビュー、ソーシャルメディアの投稿、アンケート回答などのテキストデータを分析して、テキスト内でどのような感情が表現されているか分析します。企業は感情分析を使用して、顧客満足度、ブランドに対する感情、製品やサービスに関する世論を測定します。感情のトレンドを理解することで、企業は戦略的な決定を下し、顧客体験を改善し、評価を効果的に管理することができます。
データ分析ツール
多機能なデータ分析プラットフォームからデータベース管理システムまで、さまざまな業種の企業のニーズを満たす多様なデータ分析ツールが存在します。
ここでは、利用可能な最も人気のあるデータ分析ツールのいくつかをリストアップします。カッコの中に、ツールが本記事で説明した分析の各ステップにおいてどの部分を担当するのかを示しています。
- Alteryx（要件定義、クリーニング、分析）
- Apache Kafka（収集、要件定義）
- Google Analytics（収集、分析）
- Looker Studio（解釈、可視化）
- Informatica (要件定義、クリーニング)
- Microsoft Power BI (分析、解釈、視覚化)
- PostgreSQL (分析)
- QlikView (分析)
- Tableau (分析、解釈、可視化)
- Talend（収集、要件定義）
企業にとって、適切なツール選定はプロセスの効率化、インサイトの抽出、戦略的意思決定の推進に不可欠です。データ収集から可視化まで、これらのツールは進化し続けるビジネス環境で機動力と競争力を維持できるよう、ビジネスを支援します。
おわりに
データ分析の海を航海するには、明確な方向性と信頼できるツールが必要です。CDataの包括的な接続ソリューションは、データ分析プロセスの各段階でコンパスの役割を果たします。データの収集とクリーニングからインサイトの解釈と可視化まで、CData は企業が自信を持って進路を決定し、十分な情報に基づいた意思決定を行い、現代のビジネス環境において競争力を維持できるよう支援します。
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