成績不振の打開策として、データ分析の導入を考える管理職や担当者の方は少なくありません。データ分析を取り入れれば、現状を打破して新たな活路を見出せる可能性があります。そこで本記事では、データ分析の概要や手法、注意点、得られるメリットなどについて解説します。
データ分析とは 一体何か？
「データ分析」とは、収集した情報を分析し、さまざまな意思決定の判断材料として活用することを指します。分析するデータは多岐にわたり、売上や販売数、問い合わせ数といった数値のほか、顧客の属性や行動パターンなども含まれます。
データ分析を行う目的は、定量的なデータに基づき、その時々に応じたベストな判断を下すためです。ベストな判断を下すには、正確に現状を把握し、先々起こりえることを予測しなくてはなりません。そのためにデータを集め、分析する必要があるのです。
データ分析のやり方・方法
データ分析には、さまざまな種類の手法が存在します。目的や活用したいシーンによって、用いるべき分析手法が異なるため注意が必要です。以下では主な分析手法と、データ分析の基本的な手順について見ていきましょう。
データ分析方法の種類
代表的な手法として、まず「バスケット分析」が挙げられます。これは、一緒に購入されやすい商品の組み合わせを分析する手法です。買い物かごを意味する「バスケット」に由来して、この名で呼ばれています。
「ABC分析」は、「重点分析」とも呼ばれる手法です。データをA・B・Cの3つにランク分けし、その重要度に応じて管理を行います。現状を把握しやすく、施策の効果を測定しやすいことが特徴です。
アンケートなどで得た情報を数値化し、深掘りする分析手法が「クロス集計」です。属性別の傾向分析によく用いられています。
「アソシエーション分析」は、主に購買行動などのデータを分析し、「AのケースではBのような結果になるだろう」というパターンや関連性を導き出す手法です。たとえば、「Aの商品を購入する人は、高い確率でBの商品も購入する」といったデータを得られます。
「クラスター分析」は、大きなグループの中で似たものを集め、対象の分類と分析を行う手法です。ほかにも、時間あたりにおける客単価の算出などに用いられる「度数分析」や、さまざまなデータを要約する「主成分分析」、推論立てに効果的な「回帰分析」なども、メジャーな手法といえるでしょう。
データ分析をするときの手順
まずは、何のためにデータ分析を行うのかを明確にする必要があります。目的や目標によって、適した分析手法が違ってくるからです。前もって各分析手法の特徴やメリット、注意点などを正しく理解しておきましょう。
次に、分析を行うためには、当然ながらデータを収集しなくてはなりません。さまざまな方法で必要な情報を集め、蓄積したデータを可視化しましょう。
分析したあとは、結果がどうだったのか、問題はなかったかなど、分析結果を評価することも大切です。PDCAサイクルを回しつつ、分析と課題の抽出・改善を繰り返しましょう。
データ分析で必要なスキル
データ分析には、さまざまなスキルが必要です。そもそもなぜ分析をしなくてはならないのかという、問題の本質を見抜く力も求められるでしょう。また、解決したい課題に応じて、適切な手法を選択するスキルも必要です。
データ分析に強い関心があるのなら、「データサイエンティスト」を確保・育成したり、役立つ資格について知識を得たりしておくとよいでしょう。以下では、データサイエンティストの概要と、分析に役立つ資格をご紹介します。
データ分析のプロフェッショナル「データサイエンティスト」
データサイエンティストとは、データ分析の専門家を指します。情報の収集や抽出、分析などを行うほか、データのセグメント分けやクレンジングなども行います。
分析して得られた結果を、ビジネスにどう活用していくのかを考え提案することも、データサイエンティストの業務といえます。分析を行うだけでなく、表面化している課題に対し、データを活用してどう解決するのかまで考えるのです。
データサイエンティストとして活躍するには、ビッグデータに関する知識のほか、統計学やコンサルティングスキル、ITスキル、コミュニケーションスキルなど、さまざまな知識やスキルが必要です。
データ分析で取得しておくと有利な資格
データ分析やデータサイエンティストに役立つ資格としては、まず「OSS-DB技術者認定資格」が挙げられます。これは、オープンソースデータベースに関する知識や技術力を認定する資格です。
オラクルデータベースにまつわる知識・スキルを証する「オラクルマスター」も、取得しておくのがおすすめです。ブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナの4グレードがあり、この順番に難易度が高くなっていきます。
データの担い手を目指すのなら、「データスペシャリスト試験」も検討してみてはいかがでしょうか。合格までの過程において、情報やデータベースの企画開発、運用、保守に関するあらゆる知識を得られます。
ビジネスにおいてデータ分析をするメリット
ビジネスにデータ分析を導入すれば、精度の高い未来予測が可能です。数値などの定量的な情報に基づき未来予測できるため、売れやすい時期に商品を補充したり、完売を見越して在庫を増やしたりするなどの判断が下せます。
現状把握もしやすくなるため、問題点を可視化するとともに、新たなビジネスチャンスの発見にもつながります。今まで見えていなかった課題がわかれば、改善策も打ち出しやすくなるため、ピンチをチャンスに変えられます。
また、スピーディーな意思決定を行えるのもメリットといえるでしょう。感覚に頼らず、数値などのデータを根拠にできるため、素早い判断が行えます。決定を下すまでの時間を短縮でき、ビジネスをさらに加速化させられるでしょう。
なぜデータ分析が必要なのか
企業として成長を続け、ビジネスの世界で今後も生き残るためには、データ分析が不可欠です。データ分析の有用性はすでに広く知られており、多くの企業がビジネスに活用しています。このような現状において、データ分析をしていなければ、競合他社にますます差をつけられてしまうでしょう。
データ分析を行えば、まだ表面化していない課題も抽出可能です。分析を疎かにしていると、潜在している課題に気づけず、適切な対処もできません。問題が表面化してから対処する羽目になるため、後手に回ってしまいます。このような事態を回避するためにも、データ分析に取り組む必要があるのです。
データ分析の活用例
分析したデータを活用すれば、作業時間の短縮が可能です。成果に結びつきにくい取り組みを見直したり、工程を効率化したりといったことが可能になるため、作業にかかる手間や時間を削減できます。
また、広告にかけた費用や、得られた成果を分析することで、無駄な広告費の削減にもつながります。成果の低い広告は打ち切る、もしくは改善してより成果につながりやすくする、といったことが可能です。
データ分析をする上での注意点
データ分析を行ううえでは、いくつか注意点もあります。以下のポイントを押さえ、適切な分析に取り組みましょう。
ビッグデータには注意する
「ビッグデータ」とは、多種多様なデータの集まりを指します。分析のためにあらゆるデータを収集しますが、中には顧客情報のような、外部に流出すると大きな問題になるものもあります。事業継続が困難になるおそれもあるため、ビッグデータは適切なセキュリティ環境のもとに扱わなければなりません。
データ分析をして何をしたいかの目的確認
「他社も取り組んでいるから」といった理由でデータ分析を始めるケースは少なくありません。しかし、このような見切り発車な取り組みでは、分析したところでデータをうまくビジネスに活かせず、いたずらに時間を費やすだけに終始しかねません。分析を通じて何を得たいのか、何を達成したいのかをきちんと明確にしましょう。
主観的な分析や誤解を招きやすい表現をしない
主観的な分析をしてしまうと、データ分析の意味がありません。主観ではなく数値などの情報をもとに、客観的な判断を下すためにデータ分析は行われるため、バイアスが入りこまないように注意してください。また、正しいデータを用いていても、グラフの表現方法によっては誤解を招くおそれがあることも留意しておきましょう。
まとめ
データ分析にはさまざまな種類があり、目的によって適切な手法も異なります。まずは、データ分析で何をしたいのかを明確にし、そのうえで適切な手法を選択しましょう。また、分析に必要なビッグデータには、機密情報や顧客情報などの社外秘情報も含まれます。適切なセキュリティ環境を構築し、厳重に管理することも忘れないでください。
