ビジネス環境の変化が著しい昨今では、企業におけるデータ活用が盛んに行われています。そのような中、データ活用を取り入れたいけれど、「データ分析とは何か」「データ分析の結果を何に活かせるのか」など、分析に関してお悩みの企業担当者の方も少なくないでしょう。そこで本記事では、データ分析のプロセスや注意点について解説します。
データ分析とは
「データ分析」とは、収集・蓄積している大量のデータの中から、数値・購買・その他さまざまな情報など、目的に関連するデータを抽出することです。ビジネスでは顧客の属性や製品の売上、購買データなどを収集・分析し、それらをもとに今後の需要予測を立てたり、将来の市場傾向などを読み取ったりする形で活用されています。
データ分析を行うことで、不確実性の高かった情報の精度が高まり、より確度の高い将来予測が可能になります。社内で十分に活かされていなかった情報まで分析すれば、これまで気づかなかった問題や新たなビジネスチャンスなどを発見できるかもしれません。
なお、一度分析して数値を出したあとでも、営業活動を通じて新しい情報が次々追加されていくため、データ分析は定期的に行う必要があります。
データ分析の重要な5つのプロセスとは
効果的にデータ分析を行うには、実行に際して「分析のゴールを明確にする」「実行計画を立てる」などをはじめとする、5つのプロセスを経ることがポイントです。重要なプロセスを押さえておくことで、より確度の高い分析結果を導き出せます。分析は実行前の準備が最も重要といわれているため、事前にきちんとしたプロセスを経て、最適な状態で分析に移行しましょう。
データ分析のゴールを明確にする
データ分析を行う場合、まずは分析の目的・ゴールを明確にする必要があります。目的がはっきりしていないと、分析の基軸がずれてしまい、正確な分析が行えない可能性があるからです。
このとき、たとえば「○〇商品の人気を把握したい」といった漠然とした目的ではなく、「○〇商品の売上額・数量と他製品との差を確認したい」など、より詳細でわかりやすい目的を掲げるのがおすすめです。このように目的がしっかり定まっていると、分析に必要な情報をスムーズに集められるため、分析結果の精度を高められます。
データ分析の実行計画を立てる
データ分析を実行する前には、必ず実行計画を立てましょう。ここでは主に、分析方法や収集するデータ（収集方法）、評価軸・達成軸の設定などについて検討します。これらをしっかり詰めておくことで、連携すべき部門も明らかになるため、よりスムーズな進展が望めます。ここでは、それぞれの具体的な検討内容について見ていきましょう。
- データ分析手法
分析の目的や扱うデータによって、適した分析手法は異なります。たとえば、顧客や市場の傾向を把握したい場合、お客様アンケートのコメントを分解して単語の出現頻度を計る「テキストマイニング」や、年齢・趣向・購入金額といったデータを属性別に集計する「クロス集計」などの手法で調べられます。
ほかにも、類似する性質などから集団（クラスター）を形成・分類していく「クラスター分析」や、関連がなさそうな商品・サービスの相関関係を導き出す「アソシエーション分析」、一緒に購入されている商品を分析する「バスケット分析」など、さまざまな手法があります。それぞれの特徴についてよく理解し、最適な手法を検討しましょう。 - 収集するデータ（収集方法）
一口にデータといってもさまざまな種類があります。たとえば、売上数や購入履歴、顧客の個人情報、自社サイトへのアクセス履歴などが挙げられます。分析の目的から逆算して、どのようなデータが必要となるかをあらかじめ洗い出しておくことが重要です。
また、それらのデータをいかにして集めるかも検討すべきポイントです。具体的には、商品購入者にアンケートを実施したり、AIカメラやPOSシステム、アクセス解析ツールなどを導入したりといった施策が考えられます。 - 評価軸・達成軸
「評価軸」とは、収集するデータの中でも特に重視したい情報のことです。一方「達成軸」とは、分析データを評価軸で絞ったあとの最終的な目標を指します。これらを事前に設定しておかなければ、どのような情報を頼りに分析を進めてよいかわからず、分析の成否も判断できません。これら両軸をしっかり決めておくことで、分析の指針が定まります。
データ分析の要素を収集する
実行計画に基づき、分析に必要なデータを収集します。なお、詳しくは次項で解説しますが、収集したデータには質の良し悪しがあります。それらが未加工のまま蓄積されていくため、この時点ではまだ分析に使用できないため注意が必要です。
データを加工（クレンジング）する
収集したデータは、分析に使えるよう加工（クレンジング）する必要があります。中には住所表記がバラバラだったり、欠損しているデータがあったりするため、余分な誤データを削除しつつ、判別できるデータを丁寧に修正しなければなりません。手作業で処理すると時間も労力もかかるため、データクレンジングツールによる自動化が効果的です。
データ分析して業務改善に役立てる
データの加工を終えたら、いよいよデータ分析の実行に移ります。なお、データ分析では複雑な計算式を用いて結果を導出しますが、わざわざそれらの計算式を覚える必要はありません。ツールを利用してデータ・分析手法をそれぞれ設定すれば、自動的にデータ分析が実行されます。
もちろん、分析だけで満足しては意味がないため、分析結果を目的のために有効活用する必要があります。分析結果から自社の現状や課題点を把握し、需要や売上などの予測を立てたり、効果的な施策を検討したりしましょう。また、一度分析したら終わりではなく、「Plan（計画）」「Do（実行）」「Check（評価）」「Action（改善）」からなるPDCAサイクルを回して、継続的な業務改善に役立てることが大切です。
データ分析を実施する際の注意点
データ分析を実施する際は、いくつか押さえておくべき注意点があります。最後に、データ分析における諸注意を解説します。
分析手法への理解
先述したように、分析手法にはさまざまな種類があり、それぞれ取り扱うデータや導出できる情報が異なります。1つの手法に固執していては、精度の高い分析結果は望めないため、それぞれの分析手法について理解を深め、状況に合わせて使い分けることが肝要です。近年では「Data Analytics DoJo」をはじめとするデータ分析トレーニングサービスが数多く提供されているので、それらを利用して分析手法に関する知識を身につけておくのもよいでしょう。
セキュリティ対策
社内に蓄積されたビッグデータの中には、大量の顧客情報が含まれています。データ分析のためにビッグデータから一部データを抽出する際は、重要な顧客の個人情報が漏洩しないよう、細心の注意を払わなければなりません。情報漏洩インシデントは企業の信用を失墜させるだけでなく、賠償問題に発展するおそれもあります。厳重なセキュリティ対策を講じ、慎重なデータの取り扱いを心がけましょう。
データの切り取り方
ビッグデータの中には、分析目的とは無関係なものや記載部分が欠けているもの、漢字や平仮名などの表記ゆれがあるものなど、さまざまなデータが含まれています。抽出する際のデータの切り取り方によっては、該当するデータの範囲が大きく変わるおそれがあり、分析結果が変化しやすい点に注意しましょう。
結果を客観的に判断
分析結果が当初の予想から大きく外れていた場合、その結果を受け入れられず、自分の勘や経験といった主観に基づき判断しがちです。しかし、これでは分析者の恣意的な解釈となってしまい、分析結果を正しく受け入れられているとはいえません。偏った見方をすれば、分析結果を有効活用できないばかりか、課題に対して間違った施策を講じかねず、状況が悪化したり売上向上のチャンスを逃したりするおそれもあります。結果はあくまで結果として、客観的に向き合い受け止めることが大切です。
まとめ
データ分析とは、収積した大量のデータの中から、調べたい情報に関するデータを抽出することをいいます。分析で得た情報は、従来にはなかった高精度な将来予測を可能にし、業務改善やマーケティングなど、さまざまな意思決定の助けとなります。適切なプロセスと方法のもとに実行すれば、変化に対し即応力のある企業へと成長できるでしょう。
