データ分析とは活用方法・実践的事例

長年にわたり、企業は絶え間なく増え続けるさまざまなソースから生成されるデータの収集と理解に苦労してきました。包括的でスケーラブルなデータ分析戦略がないと、意思決定者は、業務の改善、収益の増加、競合他社の一歩先を行くうえで役立つ貴重なインサイトを見逃すことになります。

計画が鍵です。今日の分析ツールと手法を使用することで、企業はデータセットを掘り下げて、マーケティング部門、営業部門、その他の部門が活用できる業界や顧客の傾向、パターン、相関関係を明らかにすることができます。

データ分析とは

データ分析は、インサイトを生成するために情報を調査する目的で情報を収集するプロセスです。高度な分析は主にデータ・サイエンティストによって実行されますが、最新のデータ分析プラットフォームには、自然言語処理に基づくクエリや自動化されたインサイトなどのツールがあり、ビジネス・ユーザーでもデータセットを調べることができます。

データ分析の実践は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでデータを探索・分析し、隠れたパターンや相関関係、トレンドを明らかにすることに焦点を当てています。目標は、高度な手法を使用して正確で動的、将来を見据えた予測と推奨を行う予測分析と規範的な分析です。ビジネス・インテリジェンス(BI)機能を使用すると、組織から最新のデータを収集し、表やグラフなどのわかりやすい形式で表示し、結果のインサイトをタイムリーに共有できます。

データ分析とビッグ・データおよびデータ・サイエンスの比較

データ分析は、多くの場合、ビッグデータおよびデータサイエンスの分野と重複しますが、3つは異なります。データ分析は、ビッグデータを主要な要素として活用する、データサイエンスの一領域となります。その他の相違点は次のとおりです。

ビッグ・データとは、大量のデータの生成、収集および処理を指します。データベース、Internet of Thingsデバイス、ソーシャル・メディアや電子メールなどの多様なソースからのデータが取得されるため、データ分析システムはビッグデータストアと統合することで最適化されます。データ量が多いほど、データ分析にはより多くのコンテキストやデータポイントが活用されます。基本的に、ビッグ・データはデータ分析エンジンの燃料です。

データ・サイエンティストは、データ・サイエンスの専門知識を使い、データ分析エンジンをチューニングします。データ・サイエンスとは、データを使用して意味やインサイトを導出する方法の研究です。データ・サイエンティストは、データ分析プロジェクトのクエリとモデルを構築するため、数学、統計、プログラミング、その他の関連スキルの断面を有している必要があります。

主なポイント

• データ分析とは、分析ツールを使用してデータセットからインサイトを導き出し、意思決定に役立てることです。
• データ分析により、組織は意思決定を改善し、業務を合理化し、収益を向上させることができます。
• それでも、データ分析プロジェクトは、テクノロジーとスキルの両方の観点からリソース集約型になる可能性があります。
• データ分析は、ビジネス・インテリジェンス、ビッグ・データ、データ・サイエンスとは異なりますが、これら3つすべてに関連しています。

主要な４タイプのデータ分析

データ分析の取り組みを開始する前に、企業は達成したい目標を決定する必要があります。過去のデータを解析してトレンドやパターンを把握したいのか、予測を立てて理想的な結果を得るためのアクション提案まで求めたいのか。それぞれのタイプごとに目的や必要とされるツール・手法があります。

1. 予測データ分析

予測分析は、最もよく使用されるデータ分析のタイプです。企業は予測分析を用いて、傾向、相関関係、因果関係を特定します。このカテゴリーは、さらに予測モデリングと統計モデリングに分けられますが、この2つは密接に関連していることが重要です。

例えば、FacebookでTシャツの広告キャンペーンを行う場合、予測分析を適用して、ターゲット・オーディエンスの地域、所得層、関心事とコンバージョン率がどれだけ密接に相関しているかを判断することができます。そこから予測モデルを用いて、2つ（またはそれ以上）のターゲット層の統計を分析し、それぞれの層に対して可能な収益値を提示することができます。

2. 規範的データ分析

規範的分析では、人工知能とビッグ・データを組み合わせて、結果の予測や取るべき行動の特定を支援します。このカテゴリの分析は、さらに最適化とランダム・テストに分類することができます。機械学習(ML)の進歩を利用する規範的分析では、「このスローガンを試してみたらどうなるか」や「古い人口統計に最適なシャツの色は何か」といった質問に答えることができます。変数のテストや、肯定的な結果を生む可能性が高い新しいオプションを提案することも可能です。

3. 診断データ分析

未来を予測するほどエキサイティングではありませんが、過去のデータを分析することは、ビジネスを導く上で重要な役割を果たします。診断データ分析とは、データを調べて原因と結果を理解するプロセスです。ドリルダウン、データ探索、データ・マイニング、相関などの技法がよく用いられます。

診断データ分析は、何かが発生した理由を解明する上で役立ちます。他のカテゴリと同様に、これもさらに2つの具体的なカテゴリに分かれています。検出およびアラートと問合せとドリルダウンです。問合わせとドリルダウンは、レポートからより詳細な情報を得るために使用します。たとえば、営業担当者が成約した取引は1か月で大幅に減少したとします。ドリルダウンで、2週間の休暇により出勤日数が少なくなったことがわかる場合があります。

検出とアラートは、潜在的な問題が発生する前に通知するもので、例えば、スタッフの労働時間が減少し、その結果、成約数が減少する可能性があることをアラートで知らせます。また、診断データ分析を使って、自社の新しいポジションに最も適した候補者などの情報を「検出」することも可能です。

4. 記述的データ分析

記述分析はレポートのバックボーンです。これなしにBIツールやダッシュボードを使用することは不可能です。「いくつ、いつ、どこで、何を」という基本的な質問に対処します。

ここでもまた、記述分析はさらに2つのカテゴリーに分けることができます。アドホック・レポートと定型レポートです。定型レポートとは、あらかじめ設計された、特定のテーマに関する情報を含むレポートのことです。この例としては、最新のTシャツ・マーケティング活動に関するパフォーマンス・メトリックの詳細を示す、広告代理店から送信される月次レポートです。

一方、アドホック・レポートは、その場で設計および実行されます。ビジネスに関する特定の質問に回答が必要な場合に作成されます。このようなレポートは、特定の問合せについて、より詳細な情報を得るために有効です。アドホック・レポートでは、企業のソーシャルメディア・プロフィールに焦点を当て、自社のページや他の業界のページに「いいね！」を押した人のタイプ、その他のエンゲージメントや人口統計情報を調査することができます。アドホックレポートの高い特異性により、例えば、特定の都市、特定の時間帯におけるソーシャルメディアオーディエンスの詳細な状況が把握できます。

データ分析の利点

データは、スマートフォンから自動車、産業機械まで、最近ほぼすべてのものによって生成されます。それぞれのデータは個別にステータス更新を提供しますが、すべてを統合することで、10年前には考えられなかったレベルのインサイトが得られます。

データ分析の一般的な利点は次のとおりです。

• 情報に基づいた意思決定: データをより有効に活用することで、組織の意思決定プロセスに革命をもたらす可能性があります。経営層の直感も、データを通して検証できるようになり、過去の状況やその他の直接的・間接的な要素も取り入れつつ、今後の進め方を明確に判断できます。データ統合は、この利点の重要な推進要因です。組織全体のデータと、地方自治体や大学などのソースからの公的に利用可能なデータなどの適用可能な外部データセットをまとめるて分析することで、最終的な決定を下す前に、より深いコンテキストを提供できます。
• 業務効率: 業務のエンドツーエンドのワークフローに関するデータがある場合は、各部門のステップを分解して、潜在的な改善を検討できます。例えば、サプライチェーン全体の指標を集計し、配送上の問題や在庫損失、不必要な高価格といった課題が頻発している領域を特定できます。このデータを念頭に置いて、サプライチェーン管理チームは、ベンダー、品質管理、または在庫管理に対するアプローチを理論的に調整できます。
• カスタマー・エクスペリエンスの向上: 分析は、運用機能と顧客の個別化POVの両方から、より優れたカスタマー・エクスペリエンスを生み出すことができます。業務観点では、顧客の業務フローで何が効果的で、どこに問題があるかを分析で可視化し、顧客満足のため投資すべきプロセス改善点を明らかにします。パーソナライズ側では、分析によって個々のプロファイルを構築し、特定の割引や時間指定のリマインダなど、カスタマイズされたマーケティングを通じてより強力なエンゲージメントを実現できます。
• 収益成長と競争優位: 組織が利用するデータが多いほど、市場の状況がより明確になり、セグメント化・季節性・競合トレンド等が相互に関係付けられ、収益化に適した領域を浮き彫りにします。この分析により、競合企業を出し抜く方法や未対応市場の発見、不採算商品の整理まで、より実用的な選択肢が見えてきます。これらのすべてのアクションは、収益の増加または経費の削減のいずれかによって、収益性が向上します。
• リスク管理と予測: 不正な財務活動からサイバーセキュリティ、欠陥のあるプロセスまで、組織の業務上のリスクはさまざまな形で発生します。データ分析を通じて、各部門でリスクを数値化し、最も弱い点や異常値を明らかにできます。リスクを特定する範囲と深さを拡大することで、組織は直接的および間接的な財務への影響を減らすことができます。

データ分析の課題

データ分析には組織にとってのメリットが満載ですが、徹底的かつ効果的な実装にはいくつかのハードルが伴います。データ分析に関して最も一般的な課題は次のとおりです。

• データの品質と正確性: データ分析の取り組みは、基礎となるデータが正確でクリーンで関連性がある場合にのみ機能します。そのため、分析プロジェクトの初期段階で質の高いデータソースの特定が重要なステップとなります。高品質データを実現するには、データ・ソースの関連性と正確性、データ形式の競合の可能性、必要なデータ準備/クレンジング・ステップなど、重要な要素を比較検討する必要があります。
• データ統合とサイロ: データソースが内部・外部を問わず特定できたら、関連データセットを統一リポジトリに集約し、データ分析の恩恵を最大化する必要があります。これらのデータセットをリポジトリに取り込むには、堅実なデータ統合戦略が必要です。IT部門は、統合や必要な変換・クレンジングに対応できるネットワーク基盤を整備する必要があります。組織の構造によっては、データの共有に慣れていない部門との交渉が必要になる場合があります。
• スケーラビリティの問題: データ分析プロジェクトはリソースを大量に消費する可能性があります。IT部門ではデータパイプラインの個々の構成要素を整理し、データ統合から変換・統合、リポジトリ接続、分析アプリケーションまでの一連のタスクをリストアップするとよいでしょう。これは、ネットワーク全体への影響も含めて考慮すべき大きなプロセスです。構成次第で、リソースを多く消費する仕組みは、需要増加時の拡張に大きな障害となる場合があります。
• データのプライバシとセキュリティ: データ分析アプリケーション自体は、重大なセキュリティ上の課題を提示しません。しかし、すべての要素が接続されると、分析プロセスが脆弱性をもたらす可能性があります。環境間でデータが転送されるたびに、リスクが生じます。ユーザー・レベルでは、機密データが公開されないようにするには、ロールベースのアクセスが必要です。GDPRなどの地域規制のプライバシー要求は、コンプライアンス上の課題となります。組織全体としては、データの取り扱いに関する基本的な利用プロトコルやガイドラインが非常に重要です。これらの点がますます進化し続けているため、ITチームは各トピックの最新のリスクとツールを常に把握する必要があります。
• スキルのギャップ: データ・サイエンスは急速に成長し、進化する分野です。データ分析の需要が高まるにつれ、人材の需要も高まります。つまり、一流人材はすぐに高額で採用されてしまいます。そのスキル不足により、企業はデータ・サイエンス・チームを構築する際に戦略的になる必要があります。既存社員のトレーニングや、ユーザーによるセルフサービスを可能にするツールの導入も検討しましょう。

データ分析戦略とソリューション

よりインサイト主導型の組織を構築したいのであれば、現在、たくさんのデータ分析製品が市場に出回っています。最終的には、予測性、直感性、自己学習性、適応性を備えた最新の分析ツールを提供することが理想的です。

組織におけるあらゆるデータ活用をサポートするために、以下の点に留意してください。

• 分析機能とデータ管理機能を統合したプラットフォームを選ぶことをおすすめします。このようなソリューションは、レポート、検出、分析および推奨事項用の個別のソリューションを持つレガシー・システムの互換性やアクセスの問題を回避しながら、プロビジョニングとビジネス価値の提供を迅速化します。
• クラウド上にありながら、オンプレミスやハイブリッド環境のデータにアクセスできるプラットフォームが重要です。データおよび分析システムに迅速かつ容易にアクセスすることで、組織全体の誰もがインサイトを得ることができ、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

加えて、当社で推奨する実践方法は以下の通りです。

• エンドツーエンドの分析ソリューション: データの収集から洞察や処方箋の提供まで、分析プロセス全体をサポートする、セキュリティ、柔軟性、信頼性、スピードに優れたソリューションをご検討ください。
• すべてのデータを活用: アプリケーション、Internet of Thingsセンサー、部門、サードパーティを含むデバイス、構造化または非構造化、オンサイト、クラウドを問わず、あらゆる規模および場所のデータセットにアクセスして分析できるソリューションを選択します。この全体像を把握することで、パターンや関連インサイトを明らかにし、ユーザーが情報に基づいたデータ主導型の意思決定を行えるようにすることで、データの価値を最大限に引き出します。
• 生産性とデータ統合の向上: 理想的なデータ分析ソリューションは、データ・ワークフローのすべてのステップを最適化します。そのため、データと分析のプロセスが迅速化します。機械学習などの高度な組み込み機能が、モデルの構築を加速します。理想的には、データ収集、インサイト発見、意思決定など、プロセスのあらゆる場面で効率性が向上します。
• 信頼できる唯一の情報源からのメリット: 信頼できる分析、洞察、結果を得るためには、データが単一のソースに統合されている必要があります。そうすることで、データ、指標、インサイトを統一的に表示し、一貫性と正確性を確保することができます。
• データ・インサイトの加速: AIや機械学習が組み込まれた拡張分析機能を備えたソリューションを選ぶことで、作業をシンプルかつ迅速、かつ自動化でき、意思決定者がより深く速く分析できるようになります。理想的なソリューションは、自動的に複数のソースからデータを収集して統合し、分析のために新しいデータセットを推奨します。
• セルフサービスの分析- 無料のIT: ビジネス・ツールとしての可能性を最大化するには、分析の民主化が必要です。つまり、適切な権限を持つ誰もが使用できる、IT支援を必要としないソリューションでなくてはなりません。理想的な分析ソリューションは、ポイント＆クリックやドラッグ＆ドロップ機能、ガイド付きのナビゲーションにより、ユーザーが簡単にデータをロード・インポートし、あらゆる角度から分析できるよう設計されています。

  最適なデータ分析ソリューションは、メタデータとビジネス・コンテキストに基づいて、企業全体のデータ資産を検索、理解、管理、追跡するためのセルフサービス資産をユーザーに提供します。これにより、価値実現までの時間が短縮され、使いやすいデータを見つけやすくなります。ユーザー定義の注釈、タグ、ビジネス用語集により、データの発見、コラボレーション、および内部プロセスを強化することができます。

• データのビジュアル化: 分析によって、ビジネス状況の詳細なスナップショットが得られます。その可能性を最大限に生かすためには、データを自動的にビジュアル・プレゼンテーションに変換することができるスマートなソリューションが必要です。これにより、生の数字だけでは見落としがちなパターンや関係性、トレンドもしっかりと把握できます。また、データのマッシュアップを作成することで、新しい独自のインサイトを得ることができます。スマート テクノロジーにより、専門的なトレーニングなしでそれが可能です。
• モバイル分析: 人材が必要な情報にアクセスできるようにするツールが、外出中であっても必要です。しかし、すべてのモバイル分析ソリューションが同じように作成されているわけではありません。音声アクセスやリアルタイムアラートに加え、従業員の生産性をより高める高度な機能も備えたツールをお選びください。

  こうした機能には、携帯電話やタブレットから、コードを書かずにインタラクティブなビジュアルを持つモバイル分析アプリケーションの作成が含まれます。また、自分のデジタル・フットプリントを調べて、外出先で行われる会議に出席しようとしていることを把握し、その会議を成功させるためのインサイトを提供するソリューションを想像してみてください。

自動化とAIによるデータ分析の変革

手作業で準備した数百万ものスプレッドシートが、財務、医療、経済などのさまざまな業界で使用されています。しかし、ZDNetによると、 すべてのスプレッドシートの 90% には、結果に影響を与えるエラーがあるとのことです。コピー＆ペーストのミスや隠しセル、その他のエラーが、企業の損失を数百万ドル規模にもたらしています。

また、従来の分析ソリューションやプロセスでは、タイムリーな意思決定を行うために必要なインサイトを企業に提供するのに時間がかかることがあります。多くの場合、データは複数のアプリケーションやプラットフォームから収集され、企業の部門は、抽出、変換、ロード(ETL)、接続、インターフェイスを作成し、あるデータベースから別のデータベースにデータを転送して、データ品質を評価し、データをスプレッドシートに入力する必要があります。

これらのタスクはすべて、貴重な時間とリソースを消費します。

また、従来のソリューションやプロセスでは、通常、ITや分析の専門家でなければ分析を行うことができませんでした。月末の分析が必要な多忙なエグゼクティブには、セルフサービス・エクスペリエンスではありません。つまり、ITや分析の専門家が必要なものを提供するのを待つということです。

分析プロセスを自動化し、そのプロセスをクラウド化することは、あらゆる規模、あらゆる業種の企業にとって、画期的な変化となり得ます。たとえば、AIやMLを組み込んだ最新の分析ソリューションや、自動セキュリティ、自己パッチ、自己調整が可能な自律型クラウドで稼働する統合された自律型データウェアハウスは、意思決定に革命をもたらす可能性があります。

最新の分析・ソリューションを使う場合、すべてを自動化できます。分析したい内容や適用するモデル、予測したいカラムなどのパラメータをいくつか設定すれば、後はツールが自動で処理します。データは、複数のアプリケーション、プラットフォーム、クラウドから取り込むことができます。収集、洗浄、作成、変換、予測のための分析をすべて自動で行い、処理を高速化し、人為的なミスの可能性を低減することができます。

Oracle Analyticsを選択すると、Oracle AnalyticsとOracle Autonomous Databaseを組み合わせた単一の統合プラットフォームを利用できます。アナリティクスと強力な自律型データ・サービスの最良の要素を備えた、シンプルで再現性のあるソリューションです。つまり、障害が取り除かれ、データが信頼できる唯一の情報源にまとめられ、実用性の高いインサイトが迅速に引き出されるため、戦略的なビジネス上の意思決定を導くための理想的なデータ分析ソリューションとなります。

ただし、データ分析の恩恵を最大限生かしている企業は、ツールだけに頼っていないことを覚えておきましょう。直感ではなく、事実に基づき意思決定する「データドリブンな文化」を組織内に築くことにも注力しています。その結果、成長、収益性、顧客満足度が向上します。

データ分析に関するFAQ

データ分析の主な種類は何ですか?

データ分析の主なタイプは次のとおりです。

• 予測的データ分析：トレンド・相関関係・因果関係を特定します。
• 処方的データ分析：結果を予測し、取るべきアクションの提案を行います。
• 診断的データ分析：過去データを評価し、なぜその事象が発生したのかを定量的に明らかにします。
• 記述的データ分析：過去の出来事について、すべての主要な事実を網羅した包括的なレビューを行います。

データ分析が重要な理由

データは、ビジネスと日常生活のほぼすべての側面において、デバイスやデータベースから絶えず生成されるため、データ分析は、それらの大量のデータを意味のあるものに変換する方法を提供します。したがって、データ分析は、意思決定を促進するための定量化可能なエビデンスを提供しながら、さらなる戦略に役立つインサイトを発見できるため、重要です。

データ分析は、どのようにビジネス上の意思決定を改善することができるのでしょうか。

データ分析を導入する以前は、ビジネス判断は限られた情報のみで下されていました。例えば、マーケティングの判断はキャンペーンデータに基づいていたかもしれませんが、販売データ・競合データ・季節要因やその他の文脈データをすべて十分に考慮に入れることは、その手間のために不可能でした。しかし、データ分析が質の高いデータの包括的リポジトリとつながることで、これらすべてを統合的に整理し、特定の状況を明確に把握できます。また、意思決定を正当化するだけでなく、データセット内に埋もれたパターンを発見して新しいインサイトも生み出します。

ビッグデータとデータ分析の違いは何ですか?

ビッグ・データとは、幅広いソースからの大量のデータの生成、収集および処理を指します。データ分析は、インサイトを導き出すためのデータの調査です。分析自体は1つのデータセットでも実施できますが、大容量のデータでこそ本領を発揮します。

データ分析の最適なタイプは何ですか?

組織の発展段階によって最適なデータ分析の種類は異なります。ほとんどの企業は、すでに何らかのアナリティクスを使用していると思われますが、通常、プロアクティブなビジネス上の判断ではなく、リアクティブなビジネス上の意思決定を行うためのインサイトを提供するに過ぎない可能性があります。

より良いビジネス上の意思決定を行い、市場動向や機会を判定するために、機械学習機能を備めた高度なデータ分析ソリューションを採用する企業が増えています。プロアクティブに未来を予測する機能を備えたデータ分析の利用を開始しない組織は、隠れたパターンを発見し、他の洞察を得る能力がないため、ビジネス・パフォーマンスが悪化する可能性があります。