データ分析のプラットフォームとは?導入する前に知っておきたいこと

データ分析のプラットフォームとは?導入する前に知っておきたいこと

ビジネスにおいてデータを活用する際には、データ分析の基盤を構築する必要があります。本記事では企業が保有する様々な形式のデータを取得し、統合、整理、検索、加工、処理を行うために必要になるデータ分析プラットフォームの概要から導入するメリットについて解説します。

データ分析のプラットフォームとは?導入する前に知っておきたいこと

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データ分析のプラットフォームとは

データ分析のプラットフォームとは、企業内外で発生する膨大な量のビックデータを収集し、蓄積したデータを処理するために必要な分析・解析機能を持つ基盤を指します。プラットフォームを導入することで、異なる形式やデータベース、ソースから取得したデータを一箇所に統合することができるため情報の一元化が実現します。これにより、データの分類や要約、変数間の関係性の抽出、市場規模の調査やサービスに対するニーズの発見、市場動向の予測などをデータ分析により実行することができます。

データ分析を行うために必要なソリューションが搭載された分析基盤を導入することで、自社内で分析を行う環境を構築できるため、経営戦略やマーケティングにおいてデータを有効的に活用できるようになります。

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プラットフォーム活用のメリット

プラットフォームを活用することで効率的にデータ分析が可能な環境構築や、データの一元化による組織を横断した連携、強固なセキュリティの実現など多くのメリットがあります。ここでは具体的なメリットを解説します。

効率的にデータ分析が可能

自社内に蓄積されているデータは、組織ごとに導入している管理システムに独自で蓄積されていることが多いため、データ分析を行う際は、重複を取り除き、同じ様式に統合する必要があります。プラットフォームを導入することで、容易にシステム連携が行えるため、スムーズにデータ分析を行うことができます。

また、データの収集だけでなく、蓄積や抽出、加工までの全ての処理を同一のプラットフォーム上で行えるため、必要なタイミングの時にすぐ作業へ取り掛かることができる点も大きなメリットです。効率的に分析が行えるため作業のスピードや生産性の向上に大きく影響します。

データの一元管理で他部門との連携が容易

組織内に存在するデータと外部データは通常、別々のデータベース上で蓄積されていき、部門ごとに独自のルールで運用されていることがほとんどです。似たようなデータが蓄積されていき、どれが最新の情報なのか分からず、探すだけでも一苦労してしまうため全体像を把握することは非常に困難です。

プラットフォームを導入するとバラバラだったデータを一箇所に統合することができるため、データの一元管理できるようになります。そのため他部門との連携が容易になり、組織の活性化に大きく影響を与えます。

セキュリティが強固

プラットフォームでは膨大な量のデータを扱うため、セキュリティ面が非常に重要視されています。プラットフォームを導入すると、ソリューションを提供している側の企業が提供するセキュリティを活用することになるため、高レベルのセキュリティが担保されます。データにアクセスするための制限機能や権限付与などによって機密情報へのアクセスを守ります。ツールによってはデータ移動の制限や暗号化技術によるセキュア接続などの機能により、外部からの攻撃を防ぐ構築になっているため、安心してデータを利用可能です。

データ分析プラットフォームを活用するには

プラットフォームを導入しただけでは成果を上げることはできません。効果的に活用するには自社の目的を達成できる機能・サポートの有無や、データ活用のプロセスを理解することが重要です。

ここでは、プラットフォームの活用方法について解説します。

目的を明確にする

分析の基盤を構築する前に「データ分析をする目的」を明確にすることが大切です。プラットフォームを導入するには、既存のシステムとの連携や、現在保有しているデータの一元化に向けた統合作業、活用するための人材教育、管理フローや運用体制の構築といった工程を全てクリアにしなければなりません。

また、導入してすぐに効果が出るものではなく、蓄積したデータを分析しなければ宝の持ち腐れになります。目的が定まっていないと、ただ膨大な塊のデータが集まってくるだけで、有効活用できないという状態になってしまいます。

データ分析の目的を明確にし、「何を実現したいのか」を定めたのちに、データを活用して実行したい戦略に関する計画や、目的を達成するために収集する必要があるデータをしっかりと定義付けしましょう。

導入後に「利用したい機能が無い」「自社のシステムと連携ができない」という事態を回避するためにも、導入前の目的設定は必ず実施することを推奨します。

計画を立てデータを収集する

データ分析をする目的が明確になったら、必要なデータを収集するための計画を立てましょう。

「分析に必要なデータの種類」や「どの数値のデータを指標にするべきか」「どの部門とシステム連携するべきか」などを具体的に想定することで、データ収集におけるミスを未然に防ぐことができます。

無計画でデータを収集してしまうと、本当に必要なデータが何か分からなくなってしまい、本来必要な要素が蓄積されていないといったエラーが発生してしまうリスクがあるため、必ずデータ収集は計画的に実施することが重要です。

データを加工する

収集したデータはデータベースに蓄積されていきますが、データプラットフォームではExcelなどでまとめられた数値データのみならず、音声、画像、動画、テキストファイル、位置情報などあらゆる形式のデータが蓄積されています。

蓄積されているだけではデータの塊でしかなく、何も価値がない状態です。データは分析されて初めて意味を付与することができるため、必ず加工・処理を行う必要があります。

収集したデータの中から必要なものだけ抽出を行い、分析できるように整理をします。蓄積されたデータをきれいにしてからデータを分析ツール上へ移動させ、そこでグラフやチャートのような形に可視化します。

この時、ソリューションの1つであるBI機能を活用すれば複雑な処理も簡易的に行えるため、誰でもデータをレポーティングでき、ダッシュボード上で見やすく加工することができます。

BIは様々なデータを集計や分類、分析を行うことで経営戦略における意思決定に役立てる分析ツールのため、目的に合わせて実施される様々な分析に対して高速で処理をしてくれます。統計分析を行う際は、BIを活用するフローが必要不可欠となるため、導入時には分析機能について、自社の業種や目的達成に対して相性が良いか確認をすることが大切です。

データを分析して活用する

「データを分析したら終了」ではなく、しっかりとマーケティング施策や経営戦略に役立てることも重要なポイントです。顧客情報や行動ログ、購買履歴などから需要予測や売上予測を立てて、課題の発見、問題解決のための施策の策定、既存サービスの品質改善などに役立てることができます。

顧客理解が促進すれば、的確なプロモーションやコンテンツの発信が可能になるため優れた顧客体験を提供することが可能になります。その結果、データを起点に良い製品を構築でき、収益を生むことに大きく寄与します。

施策の効果もデータを活用することで効果測定が可能となり、PDCAサイクルを回し続けることで、改善し続けることができます。

まとめ

プラットフォームを導入することで、データ分析を行う環境構築ができます。そこから成果を上げるには分析できる人材を育て、業務への落とし込みが不可欠です。内製化を検討している場合、Cloud Native Dojoのような支援プログラムを導入するのも手でしょう。Microsoftパートナーが併走してサポートをしてくれます。

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