データ分析・活用でビジネスに活かす！手法や導入方法を解説

ビジネス戦略を考えるなら、今やデータ分析は欠かせません。データをうまく活用できると、生産性の向上だけでなくDX化や働き方改革などにも有効です。この記事では、効果的なデータ分析を行うための手順や仕組み作りなどを詳しく解説していきます。

データ分析が話題になっている理由

近年ビジネスにおいて、データ分析の役割が大きくなっています。なぜなら、顧客データや購買データなどあらゆるデータを蓄積して分析することで、売上予測や販売促進、業務の効率化などに役立つからです。

背景には、スマホやパソコンなどの普及により膨大なデータを手に入れやすくなったことや、DX（デジタルトランスフォーメーション）化が注目されていることが影響しています。

DX化とは、企業がデータやデジタル技術を活用して、商品やサービスだけでなく、ビジネスモデルや企業風土そのものを変革していくことです。DXが進まなければ、2025年以降に最大12兆円の経済損失が生じるおそれがあるという経済産業省のレポートがきっかけで、注目を浴びるようになりました。

また少子高齢化が進み、働き方改革が推進されている現状においては、業務の効率化を図るためにもデータ活用は急務だと言えます。

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データ分析がビジネスにもたらすメリット

ビジネス戦略において、データ分析は非常に重要です。問題点や生産性を上げるヒントを見つけるだけでなく、人材不足の解消に有効など、さまざまなメリットがあります。以下では、データ分析を行うメリットをそれぞれ解説します。

蓄積されたデータを活用できる

スマホやパソコンなどに蓄積したビッグデータを解析することで、消費者の動向や趣向などを、ある程度正確に把握できるようになります。こうすることで、たとえば売上予測や販売促進方法の改善、無駄の多かったルーティン業務の効率化など、生産性の向上が期待できます。

IT人材不足の解消につながる

データの収集や分析が社内で円滑に進めば、今まで行っていたルーティン作業が必要なくなったり、短時間で行えるようになったりします。

労働時間を短縮できれば働き方改革にもつながり、いままでその業務に必要だった人的資源をほかの業務にあてることもできるようになります。特にIT人材の不足が課題になっている企業にとっては、少ない人的資源を有効活用できるようになるのは大きなメリットでしょう。

数値を基に経営判断が下せる

ビジネスを進める際は、あらゆる経営判断が迫られますが、データ分析を行うと、数値を基に決定を下せるようになります。今までは勘や経験に基づいて判断していたような問題も、数値という客観的な指標があることで、より迅速かつ正確に判断をできるようになり、データドリブン経営の実現につながります。

データによる定量分析で属人性を排除する

データ分析をすることで、数字による定量分析が可能になります。あらゆるデータが数字に置き換わるため、誰でも理解しやすく、合意も得やすくなるでしょう。勘や感覚など属人的な要素がない分、個人の能力に頼ることなく一定の結果を生み出せるようにもなります。

データ分析を導入する手順と方法について

データ分析を行うには、手順があります。しっかり計画を立てて行わなければ、無駄に時間がかかったり、信憑性のないデータ分析になったりするので注意が必要です。

【1.ゴール設定】
まずは何のために分析を行うのか、目的をしっかり確認しておきましょう。目的を把握していなければ、どんなデータを収集・分析したらいいのかわからなくなり、正確な結果を得ることができません。また、不必要な作業に多くの時間をとられるおそれもあります。

目的はできるだけ明確にしておくようにしましょう。たとえば「女性が興味を持つ趣味」について調べたい場合、それが20代女性なのか40代の女性なのかで、結果は大きく異なりますし、データの収集方法も変わってくるでしょう。

【2.データ分析計画の立案】
目的がはっきりしたら、仮説を立ててデータ分析の計画を練りましょう。収集するデータの種類やそれらの相関関係なども考慮し、分析方法を決定します。たとえば、売れ筋商品を分析したい場合にはABC分析、予測や推論を行う場合は回帰分析など、目的に適した分析方法を想定しておきましょう。

そのほか、分析にかかる時間やコスト、分析の評価軸（評価する要素）や達成軸（何を持って分析成功とするか）も設定しておきます。

【3.データ要素の収集】
何のデータをどのように集めるのか、分析計画に従ってデータを収集します。手当たり次第に集めたデータは無駄になることも多いため、必ず計画的に集めましょう。

データの収集方法は、自社のデータベースから最適な情報を抽出したり、ときにはエンドユーザーにアンケートを採ったりなど、さまざまな方法があります。

【4.データ加工】
集めたデータは、すべてが整っている状態とは限りません。データの表記がバラバラだったり、間違いがあったりする場合、修正しなければなりません。音声や映像データなどの場合は、数値に変換する作業も発生します。

データ加工は膨大な時間を要することもあるので、事前にしっかり計画しておきましょう。また、ETLツールを利用することで、たとえば社内に点在するデータを統一的に整理・加工することでき、作業の効率化につながります。

【5.分析結果からPDCAを回す】
データを分析して結果が出たらそれで終わりではありません。得られた分析結果をもとに、マーケティング戦略を練り直したり、想定外の結果に対処したりなど、PDCAサイクルを回して、データ分析のプロセスをより確実なものへと改善させましょう。

データ分析導入前に確認したいポイント

データ分析を実際に行う前には、効果的な運用をするために確認しておくべきことがあります。ここでは「運用管理者を決める」と「データ分析に関する社内の理解を深める」の2つを解説します。

運用管理者を決める

膨大なデータを運用するには、ずさんな管理にならないよう、きちんと管理者を設定しておきましょう。いくらデータ分析のプロセスを確立しても、分析に対する責任者を決めなければ実効性を伴いません。

データ分析のスペシャリストであるデータサイエンティストがいることが最適ですが、なかなか人材を揃えられないこともあるでしょう。そのような場合はツールをうまく活用して運用することで、データ分析の属人化を防げます。

データ分析に関する社内の理解を深める

社内でデータ分析の重要性が浸透していなければ、思うような成果を出すことはできません。データ分析のメリットやDX化の必要性はもちろん、個々人の働き方改革にも大きな影響を与えることなどを説明し、当事者意識を持たせることが重要です。

データ分析は仕組みだけでなく、使う側の意識も重要になってきます。必要に応じて、データ分析の講師を招いたり、社外セミナーを用意したりといった施策を行うのもよいでしょう。

ハイブリッドな仕組みを運用するためのデータガバナンス統合

データを有効活用するには、適した仕組み作りが欠かせません。昨今では膨大な数のデータがオンプレミス、クラウドを問わず、あらゆる場所に蓄積されていきます。必要なデータがどこにあるのか、どう管理するとうまく活用できるかを整備することは非常に重要です。

この問題を解決するモデルとして、「ハイブリッド型」のデータ活用が注目されています。ハイブリッド型とは、データの品質や整合性を保ちつつ、現場レベルでデータを使いやすいように整備し、ビジネスに活かす仕組みです。

ハイブリッド型の仕組みを円滑に運用するには、データガバナンスの統合が求められます。データガバナンスとは、データの使用や保存、管理などに関するポリシー・手順を指します。組織全体でデータを効果的に活用するためには、データガバナンスの統合が必須です。

このようなハイブリッド型の仕組みを構築したり、データガバナンスの統合を実現したりするには、ツールを活用するのが良いでしょう。統合データガバナンスサービスである「Microsoft Azure Purview」とデータソリューションを活用すれば、たとえ社内にデータサイエンティストがいなくても、理想のデータ分析体制を構築することができます。