データ分析のプロセスとは？具体的内容やメリットも解説

変化の加速する現代市場において、企業が競争優位性を確立するためには、定量的なデータ分析に基づく経営戦略が不可欠です。そこで本記事では、データ分析の重要性やメリット、具体的な分析プロセスについて解説します。経験や勘といった直感的思考に頼らない、ロジカルな経営基盤を構築する際の参考にしてください。

データ分析のプロセスとは

1947年にノイマン型コンピュータが発明され、20世紀後半には通信技術との融合により、社会構造そのものを大きく変えるIT革命をもたらしました。テクノロジーや情報通信技術は加速度的に進歩・発展しており、現代の先進諸国に生きる人々が1日に触れる情報量は江戸時代の人達の一年分に相当すると言われています。

しかし、AIやIoTといった技術革新が急速に進展する一方、日本の経済成長は衰退傾向にあり、市場競争は激化の一途を辿っています。情報爆発時代と呼ばれる現代において、企業が新たな市場価値を創出するためには、事業活動によって収集・蓄積されたデータをいかにしてマネジメント領域に活用するかが重要です。

このような社会的背景からデータ分析に基づく意思決定の重要が高まっており、それに伴ってデータウェアハウスやETLツール、BIツールなど、データ分析に特化したソリューションが数多く登場しています。しかし、こうしたツールがあればデータ分析を実行できるわけではありません。情報という経営資源をマネジメントやマーケティングの領域で活用するためには、データ分析のプロセスを知ることが大切です。

目的をはっきりさせる

データ分析の標準的なプロセスは、「データの収集」に始まり、「データの加工」→「データの可視化」→「データの分析」の流れに沿って実行されます。この収集・加工・可視化・分析というプロセスを、より効率的に実行するため必要となるのが、データ分析を実施する目的の明確化です。目的が定まっていなければ、データ分析を実行してもその情報がもつ価値を活かせません。

データは分析するだけでは意味を成さず、事業領域の分野で活用してこそ真価を発揮します。データ分析のプロセスを最適化するためにはデータの取捨選択が必要であり、何のために分析するのかという目的が曖昧では適切な情報を収集するのは困難です。データ分析は目的を言語化・具体化してはじめて、導き出された統計や傾向、規則性、因果関係などをマネジメントやマーケティングの領域に活用できます。

なお、目的を決定する際は、分析者が参加しなかったり、目的を分析者に開示しなかったりと、データ分析に客観性を持たせるための工夫をする場合もあります。

分析データの準備

データ分析を実行する目的が明確化されたなら、次のステップは分析に用いる情報の収集です。変化が加速する市場に柔軟かつ迅速に対応していくためには、分析プロセスをいかにして効率化・高速化するかが重要課題のひとつといえます。したがって、定義された目的に基づいて必要なデータだけを集めるようにプランニングしなくてはなりません。分析データが膨大な場合は、本番の前に一部の情報を使用してサンプルを抽出するなど、臨機応変な対応が必要です。

そして、収集されたデータは目的に合った適切な加工処理がなされる必要があります。基本的に組織内のデータは各部門の業務システムに個別管理されており、フォーマットや粒度がそれぞれ異なるため、前処理を施して分析に適した形式に構造化しなくてはなりません。この必要なデータの抽出や加工・変換処理を得意とするのがETLツールです。ETL処理を施されたデータは、構造化データのみを保管するリポジトリのデータウェアハウスに送出され、次の分析プロセスへと進みます。

データ分析を実施する

ETLツールからデータウェアハウスに送出されたデータは、BIツールやマシンラーニングなどと連携し、データマイニングやテキストマイニング、データビジュアライゼーションといった分析手法を用いて可視化されます。収集・加工されたデータをグラフやフローチャート、図形、散布図などを用いて可視化することで、売上の変動幅や販売数の推移、トレンドの移り変わりなどを俯瞰的な視点から分析可能です。

こうして収集・加工・可視化・分析というプロセスを経て導き出されたデータを、経営戦略やプロモーション活動、マーケティング、製品開発などに役立てることがデータ分析の主要な役割といえます。ただし、データ分析によって得られた情報や知見が必ずしも正しいとは限りません。そのため、可視化されたデータに含まれていない社会情勢や季節性といった外的要因も考慮しつつ、大局的な視点から分析を実施する必要があります。

分析結果を確認しPDCAを回す

データ分析は一度実施して終わりではなく、「計画（Plan）」→「実行（Do）」→「評価（Check）」→「改善（Action）」のPDCAサイクルを回し続ける継続的な改善が必要です。データ分析そのものは目的ではなく、意思決定や経営判断を支援するための手段でしかありません。テクノロジーの進歩・発展とともに市場の変化も加速しており、環境の移り変わりや時間の経過に応じてデータの鮮度や精度も落ちていきます。

したがって、分析によって導き出されたデータを本当の意味で活用するためには、得られた情報や知見に基づいて新たな施策を立案・策定し、仮説と検証を繰り返すことでブラッシュアップしていかなくてはなりません。PDCAを回し続けることで分析精度の向上も期待できるため、ひとつの分析結果にとらわれるのではなく、観点や条件を変更するなどして多角的に分析し直すことも必要です。

データ分析プロセスの重要性とメリット

組織内に集積されている膨大なデータを分析することで、顧客の潜在的な需要や市場動向などの定性的な情報を定量化し、新たな知見を得られる可能性が高まります。そして、こうした分析プロセスによって得られるメリットが「定量的なデータ分析に基づく経営判断」と「マーケティング戦略の最適化」です。

分析結果から経営判断が可能

データ分析の最大のメリットといえるのが、定量的なデータ分析に基づく経営判断が可能となる点です。的確な経営判断を下すためには、主観や感情、思い込みなどを可能な限り排除し、俯瞰的かつ客観的な視点をもたなくてはなりません。データを起点にした論理的思考による経営判断ができれば、勘や経験のような直感的思考に頼らないロジカルな組織基盤の構築に寄与するでしょう。

マーケティングのCPA削減につながる

データ分析を事業領域に活用するもうひとつのメリットが、マーケティング戦略の最適化です。事業を拡大する方法は基本的に「新規顧客の獲得」「顧客単価の向上」「購買頻度の上昇」の3つしかありません。これはジェイ・エイブラハムが提唱する売上の3原則であり、なかでも最もコストを要するのが「新規顧客の獲得」であると言われています。市場動向や顧客分析に基づくマーケティング戦略が展開できれば、CPA（顧客獲得単価）の削減に大きく貢献します。

企業のデータ活用に求められるデータ基盤とデータガバナンス

データ分析の「収集」→「加工」→「可視化」→「分析」というプロセスは、基本的にそれぞれ異なるソリューションが必要です。たとえば、組織内のデータを収集・蓄積するプロセスは、あらゆる形式のデータを保管するデータレイクが用いられます。その集積されたデータを抽出したり変換したりするのはETLツールが得意としており、加工された情報をデータウェアハウスにロードし、BIツールと連携することで可視化・分析が可能です。

こうしたデータ分析基盤の構築を目指す企業におすすめしたいのが「Microsoft Azure」です。Microsoft Azureは複数のソリューションによって構築されるIaaS・PaaSであり、データレイクやデータウェアハウス、BIツールなどのデータ分析に特化したサービスも搭載されています。ひとつのプラットフォームにデータ分析基盤を構築できれば、データガバナンスやコンプライアンスの整備にもつながるでしょう。