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データ分析とは?なぜデータが必要なのか

執筆者 BI LAB編集室 更新日時 2021年12月3日

Topics: コラム
データ分析とは?なぜデータが必要なのか

近年のIT技術や通信技術の劇的な進展により、日々のビジネスにおいてあらゆるデータが蓄積できるようになりました。

また多くの企業でもDX化が推進されており、社内文書や各種手続きの電子化、コミュニケーションのオンライン化などが進んでいることは、皆様も実感されていることでしょう。

この電子化され蓄積されたデータを分析し、現状把握や将来の予測に活かすことにより、業務の改善やビジネスの成長につながることは容易に想像できます。

しかし、具体的にどのように活用できるのかについては組織によって様々であり、まだ取り組みを始めていない場合には、想像がつきにくいかもしれません。

そこで本記事では、データ分析の意義や具体的な手法、そしてコツや注意点についても解説します。本記事をご覧いただくことで、データ分析の基本を理解することができるでしょう。

目次

データ分析の意義

データ分析によって、どのようなメリットがもたらされるのでしょうか?

実際には数多くの利点がありますが、ここでは以下の2つに分けて考えてみましょう。

 

現状の把握

データ分析の意義は、何と言っても今何が起きているか、自社のビジネスがどのような状況にあるのかなど、現状を把握できることです。

データがない場合には、数値化したり可視化することが困難であり、客観的に状況を捉えることができません。データから状況を把握できなければ、不確実性の高い感覚に頼るしかありません。

しかし感覚は人によってばらつきがあり、信頼性が乏しいケースも多々あります。そのような状況下で意思決定を下すことは、失敗するリスクも大きく、企業にとっては好ましくありません。

実際、現在のようにIT技術が発達していなかった時代には、ビジネスの全体像を俯瞰することも難しく、市場のトレンドや特異的な変化を捉えることも困難でした。

同時にある程度の規模の企業では、自社内の状況を把握するのでさえ苦労することが多く、業務効率の最適化や経営状況の把握、次年度の計画なども限定的な範囲で、かつ不確実性の高い状況で行わなければなりませんでした。

現在は技術進展やスマートデバイスの普及によって、SNSなどから市場のトレンドをリアルタイムで取得することができ、瞬時に顧客ニーズを解析することが可能になりました。

また企業内の各種手続きでは、これまでプリントされた紙媒体で行われていた作業が電子化されることで、内容を数値データとして処理することが可能になり、様々な切り口で分析できるようになりました。

これらのデータを分析することにより、ある作業に費やされる時間や工数を把握して人員配置を最適化したり、無駄な作業を特定して削減したりすることで、業務改善を実現することもできるようになります。

また外部データからの市場の声を拾い、自社の戦略がターゲット顧客のニーズに合っているのかを随時確認したり、乖離があった場合にすぐに修正をするなどのアクション取ることができます。

スピードが重視される現在のビジネスにおいて、現状把握と計画の早期修正ができる体制は、不可欠な要素となっています。

 

将来予測

データ分析の2つ目のメリットは、将来の予測に役立てることができる点です。

将来予測はビジネスの成功に重要な要素の一つですが、予測には高い正確性が求められます。もちろん将来の状況に100%の精度で一致することはあり得ませんが、可能な限り関与する要因を考慮して予測を立てることが重要です。

例えば小売店において、ある月の売り上げを予測したい場合、過去数年間の売り上げの実績値を年月別に比較することで、トレンドを把握し、今年の当該月の売り上げを予測することができます。

当然その年特有のイベントや社会的な動きに影響を受けるため、それらの要素を予測に含めることでさらに精度は高まります。一般に分析に利用できるデータ項目が多ければ、それだけ予測精度も向上する可能性が高まります。

 

データ分析の手法

データを分析する手法は無数に存在しますが、目的に応じて頻繁に利用される主要な分析手法が存在します。ここでは、ビジネスにおいて利用される典型的な手法を3つ紹介します。

 

クラスター分析

クラスター分析は、マーケティング領域でもよく使われる分析手法であり、3つ以上の多変量データが含まれるデータセット中から予測や分類などを行う多変量解析の一手法です。

例えば顧客をセグメンテーションしようとした場合、データを見ても特性に明らかな違いが見られず、どのような切り口で分類するか見当がつかないことがあります。

クラスター分析は、このような時に情報量を減らし、共通のパターンを発見して分類をサポートします。

 

回帰分析

こちらもあらゆる分野で頻繁に使われる分析手法ですが、2つの要素の相関関係を明らかにする際に用いられます。

ある小売店の販売に関するデータがあり、顧客一人当たりの購買金額や来店頻度、性別、年齢などの顧客属性が含まれている場合、回帰分析をすることにより購買金額と強い相関のある要因を明らかにすることができます。

例えば顧客一人当たりの総購買金額と来店頻度に強い相関関係があることが分かった場合、来店頻度を増やすことで一人当たりの総購買金額が高くなり、利益向上が期待できます。その結果、来店頻度を増やす施策について検討することができます。

 

コンジョイント分析

一般に顧客が製品やサービスに望むものは多種多様で、すべての要望を満たすことはできません。

コンジョイント分析はこのような場合に、どのような組み合わせで搭載する機能や価格を設定すればよいかを決めるための分析です。

例えば顧客が搭載候補となる機能や価格などについて、どの程度重視しているかを項目ごとに相対的な重要度として可視化することができます。この結果を新製品のデザインや価格、機能を決める際の参考にします。

 

データ分析のコツと注意点

上述したように、様々な切り口でデータを分析することによって、ビジネスに有用な結果を得ることができます。

しかし一方で、データさえあれば分析ができ、よい結果を得られるというものではありません。データ分析をする際には、目的を明確化することが大切です。目的に合った適切なデータを用意し、最適な分析手法を選択することで初めて有益な結果を得ることができます。

そして分析結果は最終的にビジネスの改善に結びつかなくてはなりません。データ分析は、あくまで現状把握やビジネスの意思決定に有益な情報を提供する手段であって、データを分析すること自体が目的ではありません。

まずはデータを用いてどのような分析結果を得たいのか、そしてその結果をどのように利用するかを明確に定義し、仮説を立てるところから始めましょう。この部分が明確になっていれば、有益なデータ分析を行うことが可能になります。

 

まとめ

ここまでデータ分析の基本や注意点について解説してきました。

日々のビジネスの中でデータは蓄積され、これらを活用して利益向上を目指すことは、どの企業でも始まっています。しかし、実際に業務改善を実現したり、データから新たな知見を見出して継続的に利益の向上を実現している企業はまだまだ少ない状況です。

企業全体で、データ分析に対する理解とデータ活用の意識を高めなければ、理想的なデータ利用環境を構築することは困難です。本記事が、皆様のデータ分析に対する理解を深める助けになれば幸いです。

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