IT化が進むにつれ、企業における「データ分析」の重要性はますます高まっています。本記事では、データ分析の概要やメリット、分析の流れやポイントについて解説します。また、分析にあたり重要なプロセスであるデータ集約を円滑に行えるデータ活用基盤「Microsoft Azure」についても、併せてご紹介します。
データ分析は企業の成長に不可欠である
ビジネス環境の変化が著しい現代において、企業が競合優位性を確保し、これまでのように経営と発展を続けていくためには、「データ分析」が不可欠になりつつあります。まずはデータ分析の概要と、その重要性についておさらいしていきましょう。
そもそも企業におけるデータ分析とは?
そもそもデータ分析とは、データ活用の一環として行われる情報抽出プロセスのことです。企業は売上データや顧客データ、営業データなど日々さまざまなデータを取得・蓄積しています。それらの膨大なデータから有益な情報を抽出し、分類・整理を経て企業活動に役立つ洞察を得ることが、データ分析の基本的な定義です。
データ自体は一見すると数字や記号で構成されていますが、その中には企業にとって魅力的な情報が詰まっています。そのため、データを適切に分析することで、よりよい意思決定や経営判断に活かすことが可能となるのです。
データドリブン経営が求められている
従来では経営者の勘・経験則・度胸といった、いわゆる「KKD」に頼った経営スタイルが主流とされていました。しかし、このような曖昧な指標に基づく経営手法は、ときに意思決定の遅れや判断ミスなどを招きかねません。特に現代は市場ニーズや消費者ニーズが移ろいやすく、不確実性の高まる時代といわれており、このような経営体制を続けていくのは非常にリスキーといえます。
そこで求められているのが、定量的・客観的なデータに基づき経営判断を下す「データドリブン経営」です。企業が集積しているデータを分析し、そこから得た洞察を経営やマーケティングなどに反映させることで、ニーズの変化に対する即応力が身につきます。
IT化の加速により、企業が取り扱うデータの量や種類は激増しています。不確実性の高い現代では、それらをどう活かすかが企業の成長を左右するといっても過言ではなく、そのためにデータ分析の重要性が増しているのです。
データ分析を企業が行うメリット
では、企業がデータ分析を行うことで、一体どのようなメリットがあるのでしょうか。以下では主なメリットについて見ていきましょう。
売上や利益につながる
まず、売上や利益に貢献できるようになります。ビジネスを成功させるためには、市場動向や売上などの予測が欠かせませんが、いざ実行しようとするとなかなか難しいものです。しかし、信頼できるデータを用いて適切に分析することで、より精度の高い予測が可能となります。客観的な経営判断から予想されるリスクを回避し、売上や利益につなげられるでしょう。
新たなビジネスチャンスを発見できる
新たなビジネスチャンスを発見できることもメリットのひとつです。これまで企業は、勘や経験などの不確定要素に頼った意思決定を行うことが少なくありませんでした。しかし、それでは膨大なデータをうまく活用できず、周囲と意識合わせを行うのにも時間がかかってしまいます。結果として、市場から取り残されてしまう可能性があるのです。
しかし、データに隠された情報を分析することで、これまで気がつかなかった新しい視点やビジネスチャンスを発見できるようになります。意思決定のスピードも上がり、市場における優位性を確保できるでしょう。
顧客満足度の向上が期待できる
企業が適切なデータ分析を行うことで、顧客が何を期待しているのか、ニーズはどこにあるのか、といったことが見えてきます。それらを自社の事業に反映させることで、顧客にパーソナライズした商品・サービスの提供が可能となり、顧客満足度の向上が期待できます。
データ分析の流れとポイント
ここからは、データ分析の大まかな流れとポイントについて見ていきましょう。
目的と課題を明確化する
まず、なぜデータ分析を行う必要があるのか、自社にとって何が課題なのか、といったことを明確化しましょう。「目の前のデータを使えば何か解決策が見えてくるはず」という楽観視は禁物です。あらかじめゴールを定めたうえで、それに必要なデータを収集・分析することで、より迅速に適切な手立てを検討できるようになります。
とはいえ、最初にゴールを詳細まで決めておく必要はありません。まずはある程度決めておき、追々具体化していくといった方法でも、ゴールを意識した営みという意味では十分効果があります。
仮説を立案する
「仮説」とは、その名のとおり「仮の答え」を意味します。データ分析のステップにおいては、課題に対し確実な答えではなくても、仮説を立てて検証していくことが重要です。「現状の課題が、どのような原因によって引き起こされているのか」「検討中の施策が、どのような利益をもたらすのか」などを考えることで、おのずと仮説が洗い出せるでしょう。
ただし、仮説があまりに多すぎると、検証するのに手間や時間がかかってしまいます。そのため、ツリーマップなどの手法を用いながら、優先順位をつけて立案するのがポイントです。
データを収集する
課題に対する仮説を設定したら、それを検証するために必要なデータや情報を収集していきます。その方法としては、自社のシステムにアクセスして抽出・取得する方法や、顧客アンケートをとる方法などが挙げられます。必要なデータに合わせて最適な方法を検討しましょう。
また、単に収集するだけではなく、その先にある分析ステップのために、データを分類・整理などしておくと分析作業がスムーズに進みます。
データを分析する
必要なデータを集めたら、分析しやすい形に加工・整理したのち、分析のステップに進みます。一般的にはデータを分析ツールに投入し、分析手法を決めて実行するのが基本の流れです。
通常であれば統計学や難しい数学の知識などが特になくても、ツールが自動的に計算し結果を導き出してくれるため、それほど不安に思う必要はないでしょう。ただ、分析手法を設定したり、検証したりする際に数学的な知識があると、より正確かつスピーディーに作業が進むかもしれません。
仮説と照合する
振り返りを行い、当初に立てた仮説や想定していた結果と、実際の分析結果を比較してみます。当初の仮説や想定していた結果が成り立てば、それは「真」であったといえますし、逆であれば「偽」ということになります。もし当初の仮説や想定した結果と、実際の分析結果がどちらも異なる場合は、目的がぶれていないかをチェックし、別の因果関係から仮説を立て直してみましょう。
また、仮説には問題がないものの、想定結果と実際の結果との間に解離がある場合は、データそのものが誤っている可能性があります。正しいデータを再度収集し直すことで、仮説の信ぴょう性が高まり、課題解決に一歩近づけるようになります。
経営判断に活かす
ここまで無事に進めば、自社が抱える課題をおおむね把握できているはずです。しかし、分析を終えて満足するのではなく、分析結果を踏まえて課題解決のためのアクション（打ち手）を検討・実行してこそ、真にデータが経営に活かされたといえます。分析で得た洞察をもとに、具体的な施策を講じましょう。
また、ここまで解説してきたステップを順番に行うことが大切です。たとえば、分析したいことを先に挙げ、それに合ったデータを探してしまうと、本来の目的から外れたものになってしまう可能性があります。最初に目的を設定し、最後は打ち手までを考え実行するという一連の流れで、データをうまく分析・活用しましょう。
「情報の集約」が成功のカギ
データ分析では、目的に合ったデータの集約・集計が非常に重要な役割を果たします。しかし、企業が保管するデータは各システムやツールに分散されていることも多く、集約に多大な手間や時間を要するケースも少なくありません。
そこでおすすめなのが、Microsoft社が提供するクラウド型データ活用基盤「Microsoft Azure」の導入です。Azureでは、フルマネージドのサーバーレスデータ統合サービス「Azure Data Factory」が用意されています。90以上のコネクタを駆使して、分散されたデータソースを迅速に集約できるため、データ分析がスムーズに進みます。
ビジネスを成功させるためにも、このような便利なプラットフォームの活用も視野に入れてみるとよいでしょう。
まとめ
IT化が進む現代において、企業がデータドリブン経営を実現し、安定的な成長を続けるためにはデータ分析が不可欠です。そして、データ分析の実行にあたり重要なのが、社内に分散したデータを統合・一元化できるデータ活用基盤です。Azureなら、データの集約から分析・活用に至るまで強力に支援できますので、ぜひ導入をご検討ください。
