データ分析を行い、膨大なデータから有益な知見を得るためには、さまざまなデータを統合管理する基盤の準備がかかせません。「データ分析プラットフォーム」は、データ分析に関わるあらゆる作業をエンドツーエンドで実行するのに役立つソリューションです。本記事では、データ分析プラットフォームの概要と導入メリットを解説します。
今注目のデータ分析プラットフォームとは
「データ分析プラットフォーム」とは、データの収集から蓄積、管理、加工、分析に至るまで、データ分析に関するあらゆるプロセスをエンドツーエンドで行える統合的なソリューションです。データ分析に必要なすべての作業を、一貫したシステム基盤上にて実行できるので、データ分析作業をさまざまな点で効率化できます。
データ分析プラットフォームが注目される背景
データ分析プラットフォームが注目されている背景には、さまざまな要因があります。現代企業はビッグデータを容易に取得・蓄積できるようになったものの、それをビジネスに活用する術を知らない、あるいは持たない場合が多く見受けられます。実際、企業が保有するデータは部門ごと・個人ごとなど、ばらばらに管理されているケースも少なくなく、ビジネスにとって重要なデータが何で、どこにあるのかを見極めるのは容易ではありません。しかし、だからこそデータ分析や、それを効率化するデータ分析プラットフォームが重要になってくるのです。
データ分析は、個々の顧客に合わせたマーケティング活動から、ビジネス上の課題の特定や解決まで、あらゆる場面で企業を支援します。たとえば、企業は実店舗・Eコマース・SNSなど、さまざまなチャネルから膨大な顧客データを収集しています。こうした顧客データを分析し、包括的な顧客プロファイルを作成することで、企業は顧客の行動に関する洞察を得て、よりパーソナライズされた体験を提供できるようになります。
このように、データ分析を使ってビジネス上の意思決定を行うことを「データドリブン」と呼びます。データドリブンは、属人的な経験や勘に頼らない、データに基づいた根拠のある判断を重視するビジネスモデルです。データ分析をフル活用できるデータ基盤を構築することは、まさにデータドリブン経営の基盤そのものを構築することと同義ともいえるでしょう。
データ分析プラットフォーム利用のメリット
続いては、データ分析プラットフォームを利用することで、企業が得られるメリットについて解説していきます。
データ分析の効率化が可能
データ収集から分析まで一貫して実施できるデータ基盤を構築することで、データ分析作業の効率化が可能です。たとえば、そうしたデータ基盤が導入されておらず、データが部門ごとに管理されて色々なシステムに散在している場合、データ分析に必要な情報を探すだけでも一苦労になってしまいます。
その点、データ分析プラットフォームを導入すれば、そこにあらゆるデータを集約して一元管理できるため、データ分析の準備にかかる時間を短縮し、組織全体のデータを統合して、インサイトを得るまでの工程をスムーズにできます。
データを1つのプラットフォームでまとめて管理できる
先にも触れたように、データ分析プラットフォームでは、多種多様なチャネルから取得され、従来ばらばらに散らばっていたデータをまとめて統合管理することが可能です。これによって、部門横断的にデータをやりとりすることも容易となり、全社的に足並みを揃えてデータ活用を進められるようになります。
現代企業においては、データ分析の使用シーンが増えてきています。複数の部門でデータ分析を効率的に運用するには、包括的なデータ基盤が不可欠といるでしょう。
セキュリティ水準を保つことができる
データ分析プラットフォームは、セキュリティ面でも恩恵があります。クラウド型の製品では、ベンダー企業の提供するセキュリティ環境を活用できるため、高いセキュリティレベルが担保されます。クラウド上に大事なデータを保存することを不安視する人もいますが、とりわけ技術力や資金力に不安のある中小企業の場合は、クラウドサービスを利用したほうが効率的にセキュリティを確保できることもしばしばあります。
また、「データが散在していて、どこにあるのかわからない」「データが重複していて、最新バージョンがどれかわからない」といった事態を防ぐうえでも、データ基盤を構築することは重要です。
データ分析プラットフォーム活用前に確認すべきこと
データ分析プラットフォームを活用する前に、下記のことを確認しておくと、より効果的かつスムーズにデータ分析を進められます。
データ分析の目的を明確にする
まずはデータ分析の目標を明確にすることで、導入目的の方向性が定まります。そのためには、自社がどのような課題を抱えているのかを把握することが大切です。データ分析で何をどのように解決したいのかを明確にしておくことで、その後のデータ収集などもより効率的に行えるようになります。
データ分析したい項目を明確にする
自社の課題やデータ分析の目的を明確にしたら、次はデータ分析したい項目を選出していきます。このステップにおいては、目的を果たすためにはどのようなデータが必要か、どの部門と連携するのかなどを明確にしておくことが大切です。データ分析したい内容が決まったら、そのための要素データを集められる体制づくりに着手していきます。
運用管理者・専任者を決める
本格的に運用を開始する前に、運用の管理者・専任者を決めることも重要です。企業内の重要かつ膨大な情報を扱う以上、運用管理がずさんにならないように責任者を決めておかなければなりません。ユーザーに対する適切な権限の割り当ては、セキュリティ的に非常に重大な要素でもあります。
データ分析を実施する社内の理解を得ておく
データ分析の実施について理解を得られるように、社内への周知や教育を実施しておくことも大切です。というのも、現場に身を置く人の中には、データ分析に対して誤った理解をしている人や無関心な人、さらには反感を持つ人などがいることもしばしばあり、それがデータ分析やデータ活用をしていこうとする流れを阻害する可能性もあるからです。
データ分析に対する現場の抵抗感を払拭するには、データ分析が企業にとって、あるいは現場の社員にとっていかにメリットがあるのか、丁寧にその効果を説明することが大切です。
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
ここまで解説してきたように、データ分析プラットフォームは、企業内に散在するデータを統合的に管理し、セキュリティやガバナンスを維持して、エンドツーエンドでデータ活用を進める基盤を提供します。必要なときに必要なデータに素早くアクセスできる環境や、高い品質や精度を保ってデータを安全に守れる環境が、現代のICT社会には欠かせません。
Microsoft Azureを活用したガイドラインでは、どのようにしてデータ基盤を構築するか、データ活用でいかに企業競争力を向上させられるかなどが説明されています。自社のデータ基盤をどのような形で構築すればよいのか、現代ビジネスにおいて求められるデータ分析とはどのようなモデルかの参考にするために、ぜひご一読ください。
まとめ
データ分析プラットフォームは、データ分析に必要な作業を一貫して実行できる統合的なデータ基盤です。これを活用することで、企業は自社に散在する数々のデータを安全かつ効率的に管理し、スムーズにデータ分析を進められます。データ活用を推進するデータ基盤の構築の際には、Microsoft Azureの導入をぜひご検討ください。
