データ分析のプロセスとは?具体的な流れと成功のためのポイントを紹介

データ分析のプロセスとは?具体的な流れと成功のためのポイントを紹介

デジタル技術の進歩・発展とともに企業ではデータ分析の重要性が高まっています。競争の激化する現代市場のなかで競争優位性を確立するためには、蓄積された経営データの戦略的な活用が不可欠です。そこで本記事はデータ分析の必要性を考察するとともに、具体的な分析プロセスや重要となるポイントについて解説します。

データ分析のプロセスとは?具体的な流れと成功のためのポイントを紹介

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データ分析の必要性

20世紀後半から21世紀初頭にかけてIT革命が起こり、テクノロジーの進歩に比例してさまざまな産業が発展を遂げました。しかし、その反面で企業が取り扱う情報量は指数関数的に増大しており、いかにして収集・蓄積された膨大な経営データを活用するかが重要な課題です。このような背景も相まって、マネージメント分野で大きな注目を集めているのが、データドリブンやデータインフォームドを用いた「データ分析に基づく意思決定」です。

前時代は巨大な生産施設と大量の人的資源を投入し、勘や経験に基づく経営判断を下すマネージメントが主流でした。しかし、景気の低迷や少子高齢化が進展する現代社会において、このようなマネージメントを続けているだけでは、市場競争を勝ち抜くのは困難であると言わざるを得ません。

現代では、精度の高い市場予測や顧客の潜在需要に基づく製品開発が実現し得るようになったため、変化の加速する市場や高度化する顧客ニーズに柔軟に対応する生産体制を構築可能です。現代はAIやIoTによる技術革新「第4次産業革命」の黎明期にあたると考えられており、今後ますます企業が取り扱うデータ量は増大していくと予測されます。

このような時代において企業が発展していくためには、定量的なデータ分析に基づく経営戦略の策定が必須と言えるでしょう。膨大なデータを集約して分析できれば経営状況の可視化につながり、個人の感覚に頼らない論理的かつ効率的な意思決定に寄与します。

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データ分析の具体的なプロセス

それでは、データ分析における具体的なプロセスについて見ていきましょう。データ分析は基本的に「目的の明確化」「収集」「前処理」「分析」「改善」という5つのプロセスによって実行されます。

データ分析の目的を明確にする

データ分析における最初のステップは「目的の明確化」です。ゴールを明確に描くことで、目的地にたどり着くまでに必要なプロセスを逆算的に捉えられます。まずは現状の課題を言語化・可視化し、何のためにデータ分析を用いるのかを具体化しなくてはなりません。

仮に具体的な目的とはならずとも、最低限「Webサイトのコンバージョン率低下の理由」や「見込み客の成約率低下の理由」といったレベルで必ず目的を立ててから、分析を開始する必要があります。また、分析の目的を果たすのに必要な解くべき問いを見つけることも重要です。

データを収集する

データ分析を実行するためには、組織内に分散している情報を集約して一元化しなくてはなりません。企業の経営データは各部門の情報システムによって個別管理されているのが一般的です。しかし、この状態では各部門によって情報が分断されておりデータの収集や連携ができません。そこで必要となるのが「データレイク」や「ETLツール」などのソリューションです。

データレイクは、構造化データ・非構造化データなど、あらゆるデータをそのままの形式で保存できる情報の格納庫を指します。ETLツールは各部門に散在するデータを抽出・加工・格納し、データ単位での統合環境を構築するソリューションです。自社の企業規模や事業形態に応じて各種ソリューションを選定し、企業内部に分散しているデータを収集する必要があります。

データの前処理をする

前処理とは、簡単に言えばデータ分析に用いる情報を整えて加工するプロセスを指します。データ分析は基本的に情報量が多くなればなるほど、集計や分析に多くの時間が必要です。企業の業務データは部門によってフォーマットが異なり、エラーやノイズなども含まれているため、分析するためにはデータを構造化して整えなくてはなりません。このようなデータから不要な情報を削除したり、フォーマットを統一したりと、データのエラーやノイズを取り除くプロセスを「クレンジング」と呼びます。

また、アルゴリズムによるデータ分析を実行するためには対象データを数値化しなくてはなりません。例えば、顧客情報を分析するためには年齢や性別などを定量化した「特徴量」を生成する必要があります。このように収集・蓄積された生データを分析しやすいよう、加工・変換するプロセス全般を指して「前処理」と呼びます。データ分析にかかる時間の8割は前処理が占めると言われ、データ分析において非常に重要度の高い工程です。

データを分析する

収集・蓄積された生データに前処理を施して構造化された情報は「データウェアハウス」に格納され、「BIツール」を用いて分析するというプロセスをたどります。

データウェアハウスは定義された構造化データを保管するリポジトリであり、情報の検索性を高めて分析の高速化に寄与します。データレイクに集約された生データをETLツールが抽出・加工し、データウェアハウスに整理して保管するというのがデータ分析の標準的な工程です。

BIツールは企業に蓄積された膨大なデータを分析し、意思決定や予算編成などのマネージメントを効率化するソリューションです。例えば、膨大なデータの中から法則性や関連性を導き出したり、シミュレーションによって精度の高い予測モデルを構築したりと、さまざまな分析を実行して問いへの答えや新たな知見を得られます。

結果から次にアクションにつなげる

マネージメントにおけるデータ分析の本質は実行することそのものではなく、「なぜそうなったのか?」という問いを得て経営戦略に活用することです。そのため、一度実行して終わりではなく、「計画(Plan)」→「実行(Do)」→「評価(Check)」→「改善(Action)」のPDCAサイクルを回し続ける継続的な改善が求められます。分析結果から得られた知見に基づいて新たな施策を計画し、仮説と検証を繰り返して継続的な改善に取り組むことでデータ分析の精度向上につながります。

データ分析を成功させるポイント

ここからは、データ分析を実行する上で押さえておきたいポイントについて解説します。重要なポイントとして挙げられるのが「データに強い人材の育成」「適したツールの導入」の2つです。

データに強い人材の育成

データ分析をマーケティング戦略や経営戦略にまで落とし込むためには、優秀なデータサイエンティストの存在が不可欠です。情報科学や統計解析などの分野に精通しているのはもちろん、マーケティングやマネージメントといった経営分野の知見を備えた人材が求められます。そのため、優秀なデータサイエンティストの条件は「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つを備えていることと言えるでしょう。

適したツールの導入

データ分析を経営戦略に活用するためには高度なソリューションの導入が必要です。BIツールやETLツールを始めとした、各種分析ツールを導入することが成功への第一歩と言えるでしょう。特にBIツールはデータサイエンティストが実施する高度なデータ分析を効率化・自動化してくれる優れたソリューションです。そのため、データドリブンやデータインフォームドを経営体制に取り入れたい企業にとっては、必須のソリューションと言えます。

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まとめ

情報はヒト・モノ・カネに次ぐ第4の経営資源であり、新たな市場価値を創出するために不可欠な要素です。マネージメントにデータ分析を組み込むことで精度の高い需要予測や市場分析が可能となり、企業の成長と発展に大きく貢献するでしょう。ぜひ、本記事を参考にして自社の経営体制にデータ分析を取り入れてみてください。

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