データ分析の10の課題と解決策

ビジネス・リーダーは、データの使用が重要であることを認識していますが、企業はデータを効果的に活用して、より適切な意思決定と業績の向上を推進することに苦労しています。結局のところ、データ・ソースは分析ではなくデータ・ストレージ用に最適化される傾向があります。これにより、ビジネスマンが消化することが難しくなります。その一方で、企業は人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）といった先進技術をどのように導入すべきかにも頭を悩ませています。とはいえ、データサイエンティストの大規模なチームを雇う余裕がある企業は限られています。データ分析は、どの製品に投資するか、どのマーケティング・キャンペーンを実施するか、どの顧客をターゲットにするかなど、幅広い戦略的決定を通知するパターン、トレンドおよび機会を企業が特定するのに役立ちます。

しかし、関連するデータを収集して分析するための正式な戦略とターゲットを絞ったテクノロジーがなければ、組織は直感や仮定に基づいて意思決定を行うリスクがあり、財務結果や従業員、カスタマー・エクスペリエンスを向上させる機会が不足します。

ビジネスにおけるデータ分析に関する上位10の課題

データそのものにはあまり価値がありません。重要なのは、データを分析し、チームがより正確な意思決定を行い、変化するビジネス環境に柔軟に対応できるようにすることです。データ分析のプロセスは、組織が「データドリブン」になるための中核的な要素です。しかし、データ分析戦略の策定・導入・運用には時間と労力がかかり、多くの企業がよく知られたが非常に手強い課題に直面しています。

1. データ品質

ほとんどの企業が直面する最大の課題の1つは、収集するデータの信頼性を確保することです。データの不正確性、不完全性、不整合、重複が生じたとき、誤ったインサイトと意思決定が不十分になる可能性があります。データの準備、重複除外および拡張に使用できるツールは多数あり、この機能の一部は分析プラットフォームに組み込まれています。

単位、通貨、日付書式が異なる場合など、非標準のデータも問題になる可能性があります。できるだけ早く標準化することで、クレンジング作業を最小限に抑え、より適切な分析が可能になります。

データ検証、データ・クレンジング、適切なデータ・ガバナンスなどのソリューションを実装することで、組織はデータの正確性、一貫性、完全性、アクセス可能性、安全性を確保できます。この高品質なデータは、効果的なデータ分析の原動力となり、最終的にはより良い意思決定につながります。

2 データ・アクセス

企業は、多くの場合、複数のシステムや部門にまたがって、構造化、非構造化、半構造化された形式でデータを分散しています。これにより、統合と分析が困難になり、不正使用に対して脆弱になります。整理されていないデータは、分析や機械学習、AIなどのプロジェクトにおいて、多くのデータを必要とする場面で大きな障壁となります。

多くの企業にとって、目標は民主化であり、部門に関係なく組織全体のデータ・アクセスを許可することです。これを実現しつつ、不正アクセスを防止するために、企業はデータレイクなどの中央リポジトリにデータを収集するか、APIやその他の統合ツールを使用して分析アプリケーションに直接接続する必要があります。IT部門は、データの移動を最小限に抑え、互換性やフォーマットの問題を軽減し、ユーザーとシステムが情報にアクセスできるものに対処するために、組み込みの自動化と認証により、合理化されたデータワークフローを作成するように努力する必要があります。

3. 不適切なビジュアライゼーション

データ可視化の取り組みを通じてデータをグラフやチャートに変換することで、複雑な情報を明確かつ正確な方法で提示し、理解しやすくなります。しかし、誤ったビジュアライゼーション方法を使用したり、データが多すぎると、誤解を招くビジュアライゼーションや誤った結論につながる可能性があります。入力エラーや簡略化されたビジュアライゼーションによって、実際に何が起こっているのかが誤ってレポートに表示されることもあります。

効果的なデータ分析システムは、レポート生成をサポートし、可視化に関するガイダンスを提供し、ビジネス・ユーザーが操作できるほど直感的です。そうしないと、準備と出力の負担がITにかかり、ビジュアライゼーションの品質と精度に疑問が生じる可能性があります。これを回避するために、組織は、選択したシステムが構造化データ、非構造化データおよび半構造化データを処理できることを確認する必要があります。

では、効果的なデータ可視化を実現するにはどうすればよいのでしょうか。次の3つの主な概念から始めます。

オーディエンスの把握:視聴者の関心に合わせてビジュアライゼーションを調整します。専門用語や複雑なチャートは避け、表示するデータは厳選します。CEOは、部長とはまったく異なる情報を求めています。

明確な目的から始める:どのような事例でデータを伝えようとしていますか?視聴者にはどのようなメッセージが必要ですか?これを知ったら、最も適切なチャート・タイプを選択できます。そのためには、単に円グラフや棒グラフにデフォルト設定するだけではありません。ビジュアライゼーション・オプションは多数あり、それぞれ異なる目的に適しています。折れ線グラフは時間の経過に伴う傾向を示し、散布図では変数間の関係が示されます。

シンプルに:不要な要素でビジュアライゼーションを混乱させないようにします。読みやすくするために、ラベルやタイトルは簡潔に、色使いは最小限に抑えます。データの誤解を招く可能性のあるスケール、歪んだ要素、またはチャート・タイプを回避します。

4. データのプライバシーとセキュリティ

データへのアクセスの制御は、データ分類とセキュリティ・テクノロジを必要とする終わりのない課題です。

重要な運用システムに誰がデータを取得できるかについては、高いレベルで注意を払う必要があります。これは、ここでの損傷によってビジネスがひざまずく可能性があるためです。同様に、企業は、異なる部門のユーザーがダッシュボードにログインしたときに、表示されるデータのみを表示するようにする必要があります。企業は、強力なアクセス制御を確立し、データ収集、分析および配布プロセスのすべてのステップで、データ・ストレージおよび分析システムが安全でデータ・プライバシー規制に準拠していることを確認する必要があります。

様々なタイプのデータまたはデータ・プールにアクセスする必要があるロールを決定する前に、そのデータの内容を理解する必要があります。そのためには、データ分類システムを設定する必要があります。開始するには、次のステップを実行します。

内容を確認する:組織が収集、格納および処理するデータのタイプを特定し、機密性、違反の潜在的な結果、およびHIPAAやGDPRなどの規制に基づいてラベルを付けます。

データ分類マトリックスの開発:公開、機密、内部使用のみなど、様々なカテゴリのスキーマを定義し、機密性、法的要件および会社のポリシーに基づいて、これらの分類をデータに適用する基準を確立します。

アクセス権が必要なユーザーを確認する:データの分類、所有権およびアクセス制御のロールおよび職責の概要を示します。たとえば、財務部門の従業員は、HRチームのメンバーとは異なるアクセス権を持ちます。

次に、分類ポリシーに基づいて、データ所有者と協力してデータを分類します。スキームが整ったら、定義したルールに基づいてデータを自動的にスキャンおよび分類できるデータ分類ツールを検討します。

最後に、適切なデータ・セキュリティ制御を設定し、適切なデータ処理とアクセス制御の重要性を強調して従業員をトレーニングします。

5. 人材不足

多くの企業では、膨大な量のデータを利用可能な情報に変換するために必要な人材を見つけることができません。データ・アナリスト、データ・サイエンティスト、その他のデータ関連の役割に対する需要は、複雑なデータ分析タスクを処理するために必要なスキルを持つ有能な専門家の供給を上回っています。この傾向は今後も続く見込みで、米国労働統計局によると、2026年までに、データサイエンスのスキルを必要とする仕事の数はほぼ28%増加すると予測されています。

幸いなことに、今日の多くの分析システムは、組み込みの機械学習アルゴリズムなどの高度なデータ分析機能を提供し、データサイエンスの背景がなくてもビジネスユーザーがアクセスできます。特に、自動化されたデータ準備とクレンジング機能を備えたツールは、データ・アナリストがより多くの成果を達成するのに役立ちます。

企業はまた、分析力や技術的なバックグラウンドが豊富な従業員の中から、データ関連業務への転職に関心のある人材を特定し、必要なスキルを習得するための有給の研修プログラム、オンラインコース、データブートキャンプなどを提供することで、従業員のスキルアップを図ることができます。

6. 分析システムとツールが多すぎる

組織がデータ分析戦略に着手すると、分析プロセスのレイヤーごとに別々のツールを購入するということは珍しくありません。同様に、部門が自律的に行動すれば、重複する機能や対抗する機能を備えた競合製品を購入することになる可能性があります。また、企業が合併すると問題が発生する可能性があります。

その結果、さまざまなテクノロジーが混在した状態になり、オンプレミスで導入した場合、さまざまなソフトウェアやライセンスが混在するデータセンターが生まれ、その管理が必要になります。全体として、これはビジネスの無駄になり、アーキテクチャに不必要な複雑さを加える可能性があります。これを防ぐため、ITリーダーは、データ・ツールの組織全体の戦略を策定し、様々な部門長と協力してニーズと要件を理解する必要があります。様々なクラウドベースのオプションを含むカタログを発行すると、すべてのユーザーが標準化されたプラットフォームを使用できるようになります。

7. 原価

データ分析には、テクノロジー、スタッフ、インフラストラクチャへの投資が必要です。しかし、組織が分析の取り組みから得られるメリットを明確に把握していないと、ITチームはイニシアチブを適切に実装するためのコストの正当化に苦労する可能性があります。

クラウドベース・アーキテクチャを介してデータ分析プラットフォームを導入すると、メンテナンス・コストを削減しながら、ほとんどの先行設備投資を排除できます。また、1回限りのツールが多すぎるという問題にも対応できます。

運用上、企業の投資収益率は、データ分析がマーケティング、オペレーション、サプライチェーン、その他のビジネス機能を最適化するために明らかにできるインサイトからもたらされます。ROIを示すために、ITチームは利害関係者と協力して、ビジネス目標に結び付く明確な成功指標を定義する必要があります。たとえば、「データ分析の結果として売上が10％増加」「解約率が8％改善」「業務効率が15％向上」などの成果があれば、クラウドサービスの価値が一気に明確になります。

定量化可能なデータは重要ですが、一部の利点は直接測定するのが難しいため、ITチームは単なるライン・アイテム数を超えて考える必要があります。たとえば、データ・プロジェクトによって意思決定の俊敏性やカスタマー・エクスペリエンスが向上し、長期的な利益につながる可能性があります。

8. 変化する テクノロジー

データ分析の状況は絶えず進化しており、新しいツール、技術、テクノロジーが常に出現しています。たとえば、現在、企業は人工知能(AI)や機械学習(ML)などの高度な機能をデータサイエンティストだけでなくビジネスユーザーにも提供できるよう競い合っています。そのためには、こうした技術を現場でも活用しやすくする新たなツールの導入が不可欠です。しかし、一部の組織では、新しい分析テクノロジがレガシー・システムやプロセスと互換性がない場合があります。これにより、より大きな変換またはカスタム・コード・コネクタを解決する必要があるデータ統合の課題が発生する可能性があります。

また、機能が進化し続けるということは、常に「自社に最適な製品は何か」を見直す必要があるということです。繰り返しになりますが、クラウドベースのデータ分析ツールを使用すると、プロバイダーが常に最新バージョンを使用できるようになるため、機能や機能のアップグレードをスムーズに行うことができます。これに対し、オンプレミスシステムでは、更新が1、2年に1回程度しか行われない場合があり、そのたびに操作習得のハードルが上がることもあります。

9. 変化への反発

データ分析を適用するには、「居心地の悪い」レベルの変更が必要になることがよくあります。突然、チームはこれまで見えていなかったビジネスの現状をデータで可視化され、対応すべき選択肢も新たに提示されます。データではなく直感で運用することに慣れたリーダーにとっては、こうした変化が挑戦的に、あるいは脅威にすら感じられることがあります。

このような反発を防ぐため、ITスタッフは個々の部門と協力してデータ・ニーズを理解し、新しい分析ソフトウェアがプロセスをどのように改善できるかを伝える必要があります。ロールアウトの一環として、ITチームは、データ分析の進歩によって、より効率的なワークフロー、より深いデータ・インサイト、そして最終的にはビジネス全体のより良い意思決定にどのようにつながるかを示すことができます。

10。目標設定

明確な目標と目的がないと、企業はプロジェクトに使用するデータ・ソース、データの分析方法、結果に対する処理内容、成功の測定方法を決定するのに苦労します。明確な目標がないと、有意義なインサイトやリターンを提供できないデータ分析の取り組みに集中できない可能性があります。これは、データ分析プロジェクトの開始前に目的と重要な結果を定義することで軽減できます。

Oracleによるデータ分析の課題への取り組み

すでにデータ分析を採用している企業であっても、使いやすく直感的な機械学習、セルフサービス分析、高度な可視化システムなどのテクノロジーは、競争力を高め、将来のビジネス需要を予測するための新たな機会をもたらします。そのため、ビジネス・リーダーは、データの使用を改善し、持続的な成長と関連性のために分析主導の戦略を文化に統合するために、人材やテクノロジーに引き続き投資する必要があります。

Oracle Analyticsは、幅広いワークロードとデータ型にまたがるすぐに使用できる機能を備えた包括的な分析ソリューションです。専用データ分析プラットフォームは、データの取り込みと準備から結果の可視化と共有まで、分析プロセス全体を管理するのに役立ちます。ユーザーは、業界をリードする人工知能と機械学習を活用して、厳しい業務上の問題を解決し、結果を予測してリスクを軽減できます。一方、ビジネス・リーダーは、より迅速で正確なインサイトを取得して、自信を持って十分な情報に基づいた意思決定を促進できます。

さらに、Oracleは、データセットを簡単に分析し、コンテキスト・データ・ビジュアライゼーションを備えた組込みのMLモデルを適用することで、予測可能な月次サブスクリプション・コストを実現します。

データ分析の分野では変化は避けられず、新たな課題は今後も次々と現れるでしょう。しかし、こうした戦略を採用することで、企業は変化やデータ過多への不安を乗り越え、データ分析を成長の原動力として活用し始めることができます。

データ分析の課題に関するFAQ

データ分析の主な課題は何ですか?

データ分析に関連する主な課題には、有意義なデータの収集、適切な分析ツールの選択、データの可視化、データ品質の向上、熟練したアナリストの発見、データ主導型の文化の創出などがあります。

機械学習はデータ分析でどのように使用されますか?

機械学習(ML)は、タスクの自動化、隠れたパターンの発見、大規模で異種のデータ・セットからの予測を行うことで、データ分析において強力な役割を果たします。たとえば、データのクレンジングとソートには、時間のかかる手動プロセスがあります。機械学習アルゴリズムはこれらのタスクを自動化することができ、データアナリストは結果の解釈やモデルの構築といったより戦略的な業務に時間を割くことができます。

さらに、大規模なデータ・セットには、従来の統計手法では見逃す可能性のある隠れたパターンや傾向が保持されます。機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータを分析して複雑な関係を特定し、傾向の異常を発見できます。機械学習モデルが過去の企業データに基づいてトレーニングされると、将来の成果を予測して、顧客の解約を最小限に抑え、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンを構築し、最適な価格設定レベルを設定できます。