データ分析の基礎知識とは？初心者でも簡単にわかるガイド

変化の加速する現代市場のなかで企業が競争優位性を確立するためには、現状を正確に把握し、適切な事業戦略を立案・実行しなくてはなりません。そこで必要となるのが、事業活動によって収集・蓄積されたデータの分析です。そこで本記事では、データ分析における基礎知識や具体的なステップについて解説します。

データ分析とは？

マネジメントの領域におけるデータ分析の役割とは、企業に蓄積された情報を活用して経営判断や意思決定を支援することです。経営戦略の立案や各部門の計画を策定するためには、データ分析に基づくロジカルな意思決定が求められます。しかし、現代は情報爆発時代と呼ばれており、指数関数的に増大するデータ量とともに時代の流れも加速しているため、経験や勘に頼った意思決定では市場の変化に対応するのは困難です。

企業経営は選択と決断の連続であり、変化する市場動向や多角化する顧客の需要に対して、迅速かつ的確に対応していかなくてはなりません。そのためには、企業に蓄積された経営データや市場調査で得た情報などを一元的に管理し、定量的なデータ分析に基づく戦略や計画を打ち出す必要があります。市場の変化に柔軟に対応していくためには、経営判断や意思決定を支援するデータ分析への取り組みが不可欠といえるでしょう。

データ分析を実施する重要性とメリット

ここからは、データ分析の実施によって得られる具体的なメリットについて解説していきます。事業領域にデータ分析を用いる主なメリットは以下の3つです。

• 精度の高い予測が可能
• データから課題を抽出できる
• 論理的な意思決定ができる

精度の高い予測が可能

事業戦略にデータ分析を取り入れることで得られるメリットのひとつが、精度の高い需要予測が可能になる点です。企業に蓄積された顧客データや購買データ、市場調査によって得られた情報などを統合的に管理し、データの規則性や相関関係などを分析することで、市場動向や需要予測を数値や言語として可視化できます。

市場や需要の動向を定量的に把握できれば、販売機会の損失や在庫量過多による管理コストの増大を最小限に抑えられます。また、顧客の潜在需要を捉えた製品やサービスの開発が可能になるため、顧客満足度の最大化に寄与する点も大きなメリットです。さまざまなデータを競合分析に用いることで他者との差別化にもつながるため、市場における競争優位性の確立に大きく貢献します。

データから課題を抽出できる

企業に収集・蓄積された膨大な情報を分析することで、自社の経営課題を抽出して可視化できる点もデータ分析の大きなメリットです。各部門で管理されている経営データを一元化して分析できれば、これまで感覚的に判断していた課題や目標などを定量的な数値や言語として分析可能になるため、自社の課題や改善点などを発見しやすくなります。

たとえば、EC事業の業績が伸び悩んでいると仮定した場合、アナリティクスデータやBIツールを用いて仕入れ計画や販売予測、ユーザーの動向や流入経路などを分析することで、表面的な事象だけでなくその奥にある本質的な問題や課題を抽出できます。企業が発展していくためには長所の進展が何よりも重要ですが、短所の是正も無視できない重要な課題です。的確な現状分析を用いて改善に取り組むことで、結果として業務効率化と労働生産性の向上につながるでしょう。

論理的な意思決定ができる

記事の冒頭で述べたように、事業におけるデータ分析の役割は情報の活用による経営判断や意思決定の支援です。ビジネスを活性化させるためには、市場調査や現状分析などを用いて、定量的かつ論理的な経営判断のもとで事業戦略を展開しなくてはなりません。マネジメントの領域にデータ分析を取り入れることで精度の高い予測や現状把握が可能になるため、経営状況の可視化や意思決定の迅速化に寄与します。

テクノロジーの進歩によって、さまざまな産業が発展を遂げる一方、市場や顧客のニーズは年々高度化し、さらに製品ライフサイクルも短縮化傾向にあります。このような社会的背景のなかで企業が成長・発展していくためには、勘と経験による感覚的な経営体制からの脱却が必要です。そして、論理的かつ合理的な経営体制を構築するためには、データ分析への取り組みが不可欠といえます。

データ分析は主に5つのステップが必要

ここからは、データ分析の実践ステップについて解説していきます。データ分析を事業領域で活用するためには、以下の5つのステップが必要です。

• 目的を明確にする
• 計画を立てる
• データ要素を収集する
• データを加工（クレンジング）する
• 分析してPDCAを回転させる

目的を明確にする

データ分析における第一ステップは目的の明確化です。データ分析は戦略や計画を最適化するための手段であり、分析そのものは目的ではありません。まずは企業理念や経営ビジョンに基づいて達成すべき目的を明確化し、最終的な目標を示す指標「KGI（Key Goal Indicator）」を設定する必要があります。そして、KGIの達成に必要な各種プロセスを「KPI（Key Performance Indicator）」として設定し、具体的な数値や言語に落とし込みましょう。

計画を立てる

データ分析を実行する目的が明確化されたなら、次のステップは計画の立案・策定です。データ分析は基本的に「収集」→「加工」→「分析」→「可視化」→「検証」というプロセスに沿って展開されます。このプロセスを滞りなく実行するためには、データ分析に必要な情報を定義した上で、具体的な計画を立案しなくてはなりません。具体的な計画を立てることで、どのようなデータが必要で、どの部門に活用するかといったデータ分析の方向性が明確になります。

データ要素を収集する

データ分析を実行するためには、企業のデータベースや各部門の情報システムに分散している各種データを一元化しなくてはなりません。構造化データや非構造化データなど、あらゆる形式のデータを収集・蓄積する「データレイク」や、複数のシステムを連携してデータを収集・抽出・加工する「ETLツール」などを用いて、組織内のあらゆるデータを一元的に管理します。

データを加工（クレンジング）する

データは部門によって保存形式やフォーマットが異なり、情報に欠損値や異常値といったノイズ・エラーが含まれています。集約された情報を分析・可視化するためには、こうしたデータを加工・構造化して整理しなくてはなりません。このようなデータのノイズ・エラーを取り除くプロセスを「前処理」と呼びます。データ分析に要する時間の8割は前処理が占めると言われているため、非常に重要度の高いプロセスです。

分析してPDCAを回転させる

構造化されたデータはBIツールに保管され、データマイニングやデータビジュアライゼーションなどの手法を用いて分析・可視化されます。ここで注意しなくてはならないのが、データ分析は一度実施して終わりではなく、継続的な改善が必要という点です。データ分析によって得られた知見をもとに仮説を立て、実行と検証を繰り返すPDCAを回すことで分析精度が向上していきます。

また、収集・蓄積された膨大なデータを分析し、それを経営戦略に活用するためには、データサイエンスにおける高度な知見が必要です。もしも、データサイエンスのリソースが不足している場合は、データ分析の内製化を支援する「Azure Light-up」や、オンライン技術研修サービスの「Data ✕ Analytics DoJo online」などの受講を検討してみてください。

まとめ

テクノロジーの進歩・発展に伴って情報の重要性が年々高まっており、データの効率的活用が重要課題となっています。市場の変化に的確に対応していくためには、経営判断を支援するデータ分析への取り組みが不可欠です。「勘と経験」から「合理的な意思決定」へシフトするためにも、経営体制にデータ分析を取り入れてみてください。