ビッグデータ分析の方法とは？6つの手法と必要ツールを紹介

AIやIoTなどの革新的な技術の登場により、現代社会はあらゆる場面でデジタル化が加速しています。このような時代のなか、市場の競争優位性を確立するために欠かせないのが「ビッグデータ分析」です。そこで本記事では、ビッグデータ分析の概要について解説するとともに、具体的な分析手法や必要なツールなどをご紹介します。

ビッグデータ分析とは

「ビッグデータ」とは、さまざまな形式や種類の巨大なデータ群を指す概念です。CSVファイルやExcelファイルなどの構造化データ、XML形式やJSON形式のような半構造化データ、あるいは画像ファイルや動画ファイルといった非構造化データなどのあらゆるデータを指します。このような多様かつ大量のデータ群から傾向や規則性を見つけ出し、定量的に分析する手法が「ビッグデータ分析」です。

現代ではテクノロジーの驚異的な進歩に伴い、あらゆるモノがインターネットにつながる社会が到来しつつあります。しかし同時に、企業が取り扱うデータ量は指数関数的に増大しており、蓄積された膨大なデータをいかにして事業領域に活用するかが重要な課題となっています。事業活動によって収集・蓄積されたあらゆるデータを分析し、その知見をマネジメントやマーケティング戦略、プロモーション展開などに活用することがビッグデータ分析の役割です。

ビッグデータ分析の目的

ビッグデータ分析の本質的な目的は、新たな市場価値の創出と市場における競争優位性の確立です。企業は製品やサービスの創出を通じて市場に価値を提供し、組織の成長と発展をもって社会に貢献することが存在意義といえます。そのためには、消費者や顧客の求める付加価値を提供し、競合ひしめく苛烈な市場競争を勝ち抜かなくてはなりません。

現代はテクノロジーの進歩・発展に比例して、市場の変化が加速しており、消費者や顧客のニーズも年々高度化かつ多様化しています。このような時代のなかで、競合他社にはない独自の市場価値を創出するためには、デジタル技術の活用による経営体制の抜本的な変革が不可欠です。それこそが、近年その重要性が叫ばれているDX（デジタルトランスフォーメーション）の本質であり、このDXを実現するうえで欠かせない要素のひとつがビッグデータ分析です。

たとえば、ビッグデータ分析を活用することで、需要予測や市場分析の精度が大幅に向上し、消費者インサイトや潜在ニーズを的確に捉えた製品開発が可能となります。また、財務会計や人事、販売管理や在庫管理などの基幹業務データを分析し、経営状況を俯瞰的な視点から可視化できれば、スピーディな意思決定や的確な経営判断につながるでしょう。

さらに「調達」→「生産」→「物流」→「販売」→「消費」のフローを分析し、サプライチェーン全域を最適化できれば、人材配置の適正化や過剰在庫・過少在庫の改善、コスト削減、ガバナンスの強化、コンプライアンス意識の向上など、自社の事業領域全体に多大なメリットをもたらします。このように、収集・蓄積された膨大なデータを定量的に分析することで、新たな市場価値の創出と市場における競争優位性を確立する一助となるのです。

ビッグデータ分析の6つの手法

ここからは、ビッグデータ分析の具体的な手法について見ていきましょう。先に述べたメリットを享受するためには、さまざまな手法を用いて経営状況や市場動向などを分析しなくてはなりません。ビッグデータ分析の代表的な手法として挙げられるのは、以下の6つです。

• クロス集計
• ロジスティック回帰分析
• アソシエーション分析
• クラスター分析
• 決定木分析
• 主成分分析

クロス集計

アンケート調査のような、回答データに設問をかけ合わせて集計する分析手法です。たとえば「自社サービスに満足しているか？」という設問を集計し、「はい：60%」「いいえ：40%」と置き換えることで、顧客満足度のリサーチが可能になります。Excelに標準搭載されている機能でも実行できる基本的な分析手法ですが、設問の工夫や属性の細分化などで多角的なデータを得られます。

ロジスティック回帰分析

収集された膨大なデータ群から、複数ある変数の関連性を分析する手法です。簡単にいえば、ある事象が発生する確率を分析する手法であり、ビジネス領域だけでなく医療や自然災害の分野でも用いられます。たとえば、見込み客が商品を購入する可能性や、喫煙と飲酒の量に応じてがんが発生する確率など、幅広い分野における確率予測に用いられる分析手法です。

アソシエーション分析

複数のデータから類似性や規則性を割り出す分析手法です。顧客の購買データや消費者の購買行動などを分析し、「Aという条件であればBが発生するだろう」といった関連性を見つけ出します。アソシエーション分析の代表的な事例として、オムツとビールを近くに陳列することで両方の売上が向上したという、「おむつとビールの法則」が挙げられます。

クラスター分析

集団の中から類似する要素を集めてグループに分類する分析手法です。たとえば、BtoCマーケティングの場合は見込み客の年齢や性別、年収などに分類し、BtoBマーケティングであれば事業内容や従業員数、売上高などにグループ分けして、それぞれの傾向やパターンなどを探ります。主に店舗が取り扱う商品構成の分析や、商圏の特性分析、ブランドのポジショニング分析などに活用される手法です。

決定木分析

1つの原因から「もし～だったら」という仮説を繰り返していき、何通りもの予測を行う分析手法です。トップに特定の要素を据え、「男性か女性か？」「コスパ重視かブランド重視か？」といった具合にツリー状のフローチャートのように分岐していくことで、複雑な要因や属性を整理・分析します。主にマーケティングやリスクマネジメントなどの領域で活用される分析手法です。

主成分分析

多次元的な変数を、より低次元の指標や合成変数などに要約する分析手法です。たとえば、身長と体重という2次元のデータから、肥満度を表わすBMIという1次元の指標に要約する、といった手法を指します。国語や英語を「文系」、数学や物理を「理系」と抽象化するイメージといえば理解しやすいかもしれません。主成分分析は主に、顧客満足度やブランドイメージ調査などに用いられます。

ビッグデータ分析に必要なツールとは

ビッグデータ分析の一般的なプロセスは、データの「収集」→「蓄積」→「抽出」→「変換」→「可視化」→「分析」というフローを辿ります。基本的に、収集した生データは「データレイク」に蓄積され、「ETLツール」を用いて抽出・変換、そして構造化されたデータを「データウェアハウス」に保管し、「BIツール」と連携することで可視化・分析を実行します。

データ分析基盤を構築するためには、こうした複数のシステムを導入・連携しなくてはなりません。そこでおすすめしたいのが「Microsoft Azure（以下、Azure）」です。Azureは、データ分析基盤を構築するのに必要なソリューションが多数搭載されており、ビッグデータ分析に不可欠なツールをワンストップで提供しています。

また、データ分析基盤の構築にAzureを推奨する理由のひとつが「Azure Synapse Analytics（以下、Synapse Analytics）」です。Synapse Analyticsは、データ統合・データウェアハウス・ビッグデータ分析を1つのサービスとして提供するため、効率的にデータ分析基盤を構築できます。これからビッグデータ分析を推進していく企業は、まずSynapse Analyticsの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

現在は第4次産業革命の過渡期といわれており、テクノロジーの進歩・発展に比例してビッグデータ分析の重要性が高まっています。新たな市場価値を創出し、市場における競争優位性を確立するためにも、Azureのようなクラウドコンピューティングを活用し、データ分析基盤の構築とデータ活用に取り組んでみてください。