データ分析、データベース

データ分析の基礎と基本とは?目的やメリット、分析手法などわかりやすく解説

データ分析」についてどのぐらいご存知でしょうか。言葉を聞いたことはあっても、データ分析について具体的な内容がわからない方もいることでしょう。ここでは、データ分析の基礎や基本的な情報に加えてデータ分析を扱う目的、メリット、分析手法などについて幅広い内容を解説します。

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今注目のデータ分析とは

「データ分析」とは、収集した文字や数値などの情報から分析・整理を行い、目当ての情報を抽出する作業をいいます。

近年では、インターネット環境の普及や各デバイスの進化に伴い、企業によるITを用いたデータ収集も盛んに行われるようになりました。しかし、そのようなデータは雑多に点在しているため、一つひとつのデータがもつ意味や関連性などをそのまま読み取ることは難しいとされています。それゆえ企業は、膨大なデータの中からビジネスに活用できる価値のあるデータを抽出しなければなりません。そして、そのためには目的に合わせたデータを読み取るべく、データ分析を実施する必要があるのです。

ビジネスにおける身近なデータといえば、「顧客データ」や「購買データ」などが挙げられます。たとえばコンビニエンスストアでは、レジで店員が年齢や性別を入力することで、どんな人が・何を・いつ購入したのかといった「POSデータ」を収集しています。このような情報をデータ分析すると、店舗における人気商品の傾向や、売上数量の予測などに活用できるようになります。

さらにデータ分析の精度を高めることで、抽出したデータから詳細を分析し、より確度の高い予測が可能となるため、経営戦略の策定やマーケティング施策の立案などにも役立てられます。

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データ分析を実施する目的とは

データ分析を行う主な目的としては、「意志決定につながるデータを作成すること」が挙げられます。データは収集・分析するだけでは意味を成さず、有効に活用してこそ真価を発揮するものです。分析したデータに基づき意志決定を行い、何らかの施策を実行することが大切です。

さらに、施策に関するデータを作成して、再度データ分析を行うことにより、評価や予測といった流れの創出も可能です。分析結果に基づく意思決定を下すためには、現場担当者と密なすりあわせを行い、現場の意志決定に役立つデータ分析が行えるよう、適切な目的を設定しなければなりません。

また現場においては、意志決定の内容が暗黙のルールとなってしまっているケースもあります。そのような場合は、意志決定の判断基準を誰でもわかるように設定することも大切です。適切なデータ分析を行うためには、さまざまな面において現場担当者の信頼を獲得するよう努めるべきでしょう。

普段からデータにあまり触れていないような方でもわかるように、平易な言葉や方法などからステップアップしていくのもよいでしょう。現場で活用しやすいようにデータ分析を行えば、意志決定につながるデータを作成しやすくなります。

データ分析が注目されている理由とメリット

株式会社矢野経済研究所が行った「データ分析関連人材規模に関する調査(2020年)」によると、国内における2020年度のデータ分析関連人材規模は約9万人であり、2023年度には約14万人に達する見込みとのことです。

これは、スマートデバイスなどの普及により、膨大なデータの収集・分析が可能となったため、「これまでとは異なった知見から課題を解決できる」という期待が高まっているあらわれともいえます。

では実際に、データ分析にはどのようなメリットがあるのでしょうか。以下では、データ分析を行う主なメリットについて見ていきましょう。

データによる定量分析が可能

「定量分析」とは、数字などの定量的なデータを用いた評価・分析のことです。過去の情報やデータに基づく分析手法であり、さまざまなデータとの組み合わせにより客観的な事実を導出しやすくなります。

定量分析の結果を用いることで、意志決定のスピードアップを図れるほか、客観的事実に基づく説得力のあるプレゼンが行いやすくなるでしょう。

データをもとに経営課題を明確にできる

定量分析は数値データをもとにしているため、経営課題が明確になりやすいというメリットもあります。瞬時に理解しやすい数値の活用で、抽出した課題をチーム内で共有しやすく、認識のずれといった問題の予防にもつながります。

また、課題を明確化できれば、チームで解決策を検討しやすくなるため、定量分析はさまざまな施策を立案・実行する助けにもなるでしょう。

データドリブン経営を実現できる

「データドリブン経営」とは、さまざまなデータを収集・分析することにより、ビジネス上の課題に対して、客観的な根拠に基づき判断や意志決定を行う経営手法です。施策後の検証も行いやすいため、売上成長や収益率の改善などにつながりやすいメリットがあります。

個人の勘や経験などに基づく経営判断は、第三者から見て不透明なものであり、不確実性に左右されやすいという問題があります。データ分析を行うことで、そうした不確実性をできる限り捕捉・管理し、経営を安定化させやすいデータドリブン経営の実現が可能です。

データ分析における手法

それでは、データ分析は具体的にどのように行われるのでしょうか。以下では、データ分析の主な手法をご紹介します。

データ分析1.クラスター分析

「クラスター分析」とは、ある集団の中から類似したデータを集めてグループ分けする手法です。類似するデータを集めるためには、似ているものと似ていないものを分類しなければなりません。そのため、類似度計算や非類似度計算などの作業を重ねて分析を行います。具体的には、店舗にある取扱商品の構成分析や、商圏の特性分析などに利用されています。

データ分析2.アソシエーション分析

「アソシエーション分析」とは、ある商品とほかの商品の売れ行きについて、関連性を抽出する方法です。購買データや購入パターンを分析することで、どのような商品が売れるのかといった見極めがしやすくなります。マーケティング戦略において多く利用される分析手法といえるでしょう。

データ分析3.クロス集計分析

「クロス集計分析」は、世論調査やマーケティングリサーチなどのアンケート集計によく用いられる手法です。アンケートの回答結果をもとに、1つの要素に対して1つの回答を集計していく単純集計とは異なり、クロス集計分析では2つ以上の要素から複数の回答を組み合わせます。これにより、単純集計だけではわからないような回答を細分化できます。Excelにも搭載されている非常にポピュラーな手法です。

セルフサービス(現場主導)型のデータ統合と課題点

データ分析の実行にあたっては、データをリアルタイムに取得できるようなデータ統合基盤の構築が必要です。

しかし実際、データ統合を行ううえでは、さまざまな課題があります。特にセルフサービス(現場主導)型ではデータやツールが乱立しやすく、サイロ化を助長しかねません。もし部門ごとにバラバラのシステムを使っているのであれば、データ統合に向けての大きな課題となるでしょう。

また、多様な種類のデータを生み出している現場などでは、大量に蓄積されたデータの統合が課題となることもあります。さらに、データ統合を処理する人員を現場で確保することも困難であり、統合処理にかかる手間やコストなどの負荷が懸念されます。

Microsoft Azureでは、このような課題を解決するために、フルスタックサービスにて企業の成長を支援しています。データの品質・整合性を保ちつつ、ニーズに即した活用を実現できるデータ統合基盤を提供します。

まとめ

データ分析は、企業のデータドリブン経営を実現し、ビジネス環境の変化に柔軟に適応するうえで欠かせない要素といえます。しかし、データ分析を行うためには、それに足る環境をまず整備しなければならず、データ統合基盤の構築が求められます。Microsoft Azureなら、組織のデータをわかりやすく視覚化できるためおすすめです。

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