データ分析を行うことで合理的な意思決定をしたり、これまで見落としていた課題を見つけ出したりする企業は少なくありません。本記事では、データ分析とは何か、用いるメリットやデメリット、具体的なやり方や事例などを紹介します。
この記事を参考に、データ分析をビジネスにうまく活かしてください。
データ分析とは？
データ分析とは、ある目的のために集めた情報を整理・加工し、取捨選択を経て解釈するプロセスを意味します。
たとえば、パターンや傾向の特定、意思決定のサポート、問題解決のための判断材料などに用いられることが多いです。IT技術の進歩で膨大なデータの処理・蓄積が可能となり、今やさまざまな場面で活用されるようになりました。
分析されるデータの身近な例
「データ分析によって何ができるの？」と思う人もいるかもしれません。身近な業界でどのようにデータ分析が活用されているのか、以下に具体例を示しました。
- 小売業界：商品の購買履歴や購入者の属性データ、天候や気温などの環境データを分析し、売上向上および在庫削減に成功
- 保険業界：顧客情報の分析によりDM（ダイレクトメール）送付を最適化し、成約率が向上
- 教育業界：デジタル化された個人の学習記録を活用して教材の最適化と改善を進め、学習支援に役立てている
今やデータ分析は、幅広い分野において重要な役割を果たしているといえます。
データ分析が重要視される理由
データ分析が重要だとされる主な理由は、消費者のニーズが多様化し、目まぐるしい変化を遂げるようになったためです。
インターネットの普及で多くの情報に触れることが可能になり、消費者のニーズは多様化しました。そしてそのニーズは一定ではなく、急激なスピードで変化します。消費者ニーズの変化に、企業の商品やサービスがついていくには、人間の力だけでは限界があるでしょう。
そのため、ビジネスにおけるデータ分析の活用が注目されるようになったのです。
データ分析を活用するメリット
データ分析の活用には、次のようなメリットが期待できます。
- データに基づいた意思決定ができる
- 新しい価値を発見できる
- 将来の予測がしやすくなる
データ分析を効果的に活用することで、スムーズな意思決定の後押しになったりビジネスの見通しを立てたりすることに役立ちます。それぞれ詳しく解説します。
データに基づいた意思決定ができる
データ分析を活用することで、主観や経験則にとらわれない客観的視点での意思決定が可能となります。データに基づいてそのときどきに応じた適切な判断や行動を起こす、いわゆる「データドリブン」の後押しにもなるでしょう。
また、根拠のある情報は信頼性も高いため、意思決定そのものもスムーズになります。スピード感が求められる現代ビジネスにおいて、データ分析は必要不可欠なのです。
新しい価値を発見できる
データ分析は、潜在的価値の発見にもつながります。たとえ単体のデータでは意味をなさなくても、複数のデータと合わせて分析すれば新たな気づきを得られるかもしれません。
たとえば、業務効率と室温の変化に意外な関わりがあったなど、これまで見落としていた業務上の問題点に気づければ、作業の効率化や生産性の向上につながり、より働きやすくなります。データを組み合わせて分析することで、誰も気づかなかったビジネスチャンスを見つけられれば、新商品・サービスの開発、ターゲットの拡大など、競合との差別化につながるでしょう。
将来の予測がしやすくなる
データ分析によって得られる結果や予測モデルを活用することで、将来のトレンドや市場動向などの予測がしやすくなります。データ分析は100％正確だとは言い切れないものの、各データの関連性や因果関係などから不確実性を減らすことで、確度の高い予測が可能です。
ある程度将来の予測ができれば、売上の向上やシェア率のアップ、そしてそれらにつながる提案の検討がスムーズになります。組織はリスクを最小限に抑えつつ、急激な消費者ニーズの変化に対応できるでしょう。
データ分析を活用するデメリット
データ分析の活用には、次のようなハードルもあります。
- 専門的スキルを身につけなければならない
- コミュニケーションコストが増える
- 分析結果を正しく解釈する必要がある
「データ分析に魅力を感じるけれど活用するか迷っている」という人は、ぜひチェックしてみてください。
専門的スキルを身につけなければならない
データ分析は、誰でもできるというわけではありません。たとえば、下記のようなスキルが必要になります。
- データ処理・分析ツールのスキル：Python、SQLなどのプログラミング言語の知識
- 統計分析：データの特徴やパターンを明らかにするための重要な手法。基本的な統計知識や統計モデリングのスキルが求められる。
- 機械学習：データからパターンや予測モデルを学習する手法。機械学習アルゴリズムの理解やモデルの選択、評価の方法などが必要。
- データ可視化：データをグラフやチャートに変換することで、視覚的に理解しやすくする手法。データ可視化ツールやグラフ作成のスキルが求められる。
- ドメイン知識：データ分析を行ううえで、特定の分野に関する知識が求められることがある。たとえば、ビジネスデータの場合は経済やマーケティングの知識、医療データの場合は医学や生物学の知識が必要。
どんなデータをなんのために分析するのかにより、求められるスキルは異なります。それぞれの分野で専門性の高いメンバーが必要なため、場合によっては新たな人材の採用コスト、および人件費のコストが発生する場合もあります。
コミュニケーションコストが増える
データ分析にはある程度の専門的スキルが必要な分、業務が属人化しやすい傾向にあります。従業員によってデータリテラシーにばらつきがある場合は、スキルを持つ人が都度説明しなければなりません。
こういったやりとりは、コミュニケーションコストの増大につながります。ビジネススピードを上げるために導入したデータ分析に、かえって時間をとられる危険性があるのです。業務のフローや指導のマニュアルを細かく定めるなどして、コミュニケーションコストを抑えるようにしましょう。
分析結果を正しく解釈する必要がある
正しい意思決定をするために、分析結果の数値と抱えている課題・事象との因果関係を正しく解釈する必要があります。
分析結果は、データの品質によって大きく異なるものです。たとえばデータ量が少ない、分析が不正確である、偏ったデータから得られた結果であるといった場合の分析結果は、信頼性に欠けるため注意が必要です。
データ分析は初心者でもできる？
データ分析はプログラミングや統計学、データベースを扱うスキルなどが必要なため、基本的には初心者には難しい業務です。しかし、使用するツールによっては初心者でもデータ分析を行うことが可能となります。
たとえば、CSVファイルのインポートや関数による表計算ができるExcel・Googleスプレッドシートや、データの集約・分析・可視化などさまざまな機能がついているBIツールは比較的扱いやすいです。
ただし、一定の専門スキルや統計学の知識があるに越したことはありません。使用目的や、どれほどの粒度でデータ分析が必要かなどを明確にしたうえで、導入を検討してみてください。
データ分析に役立つスキル・資格
データ分析に役立つ具体的スキルと資格を見ていきましょう。自分に足りないスキルを把握して、今後の学習やスキルアップに活かしてみてください。
スキル
必要なスキルはデータ分析の肝となる「ITスキル」と、ビジネスに応用させるための「思考的スキル」の2つに分けられます。
- 思考的スキル
- 分析の背景を読み解く論理的思考力
- 適切な分析手法を選択する力
- データをビジネスに活かす高い視座
- 分析の背景を読み解く論理的思考力
- ITスキル
- プログラミングスキル
- ビックデータを適切に処理するスキル
- データ分析手法の知識
- バックエンドの知識
ITスキルと思考的スキル、どちらかが欠けていても効果的なデータ分析はできません。バランスよく身につけ、データ分析をビジネスに活かしていきましょう。
資格
データ分析に役立つ資格は、以下の7つです。
| 基本情報処理技術者試験 | ITの知識にプラスして、論理的思考力やマネジメント知識も身につけられる。 |
|---|---|
| 統計士・データ解析士 | 統計の基礎知識や技術を身に付けられる。研究所の通信教育修了で取得可能。 |
| 統計検定 | 統計学に関する知識や活用能力を測る検定。仕事に活かすには2級の取得が推奨されている。 |
| データベーススペシャリスト試験 | データベースの構築や運用、テーブル定義の設計などを学べる。 |
| OSS-DB技術者認定試験 | データベースの設計と開発、加えて導入から運用までを網羅的に学べる。 |
| Python3 エンジニア認定データ分析試験 | Pythonやデータ分析ライブラリPandasの使い方、データ分析手法の基礎などが学べる。 |
| G検定・E資格 | ディープラーニングに関する知識が身につけられる。G検定はビジネスパーソン向け、E検定はエンジニア向け。 |
試験を受けるものから通信教育修了で取得できるものまでさまざまです。自身のデータ分析のレベルや業務で必要とする粒度に合わせて取得を検討してみてください。
データ分析のやり方4ステップ
データ分析の具体的なやり方について、以下の4つのステップで解説します。
- 現状の課題を把握する
- データを収集・整理する
- データを分析する
- データを解釈する
それぞれ詳しく見ていきましょう。
1.現状の課題を把握し、データ分析の目的を決める
データ分析の最初のステップは、現状の課題を明確に把握することです。問題定義ができたら、分析の目的を明確にします。売上回復や顧客を最大化させるなどの目的を決め、どのようなデータを分析するのか考えましょう。
データ分析の目的が決まったら、それを達成するための仮説を立てます。たとえば「店舗の売上減少」だとすると、目的に「落ち込んだ売上の回復」が挙げられるでしょう。売上減少の原因として考えられる複数の仮説の優先順位を決めながら、打開策を練っていくことが重要です。
2.データを収集・整理する
課題が明確になり、データ分析の目的が決まったら情報の収集・整理を行います。たとえば落ち込んだ売上の回復が目的の場合、過去の売上や顧客数、顧客満足度やリピート数の推移などさまざまなデータが必要になるでしょう。
ただ闇雲にデータを集めるだけではなく、その数値が正しいものか、根拠のあるデータかをよく確認するのがポイントです。平均から著しく離れた例外的数値がある場合、データの収集・整理の段階でミスをしている可能性があります。注意深くチェックしながら進めていきましょう。
3.データを分析する
集めたデータを元に、分析作業に入ります。よく用いられるのはクロス集計やロジスティック回帰分析、クラスター分析などです。
分析方法は多岐にわたりますが、どの手法を用いても良いわけではありません。ここで重要になるのが、ステップ1で定めたデータ分析の目的です。何をゴールとしてデータ分析を用いるのか立ち返り、適した分析方法を選択しましょう。
4.データを解釈する
データ分析後はその結果を解釈・評価し、施策に役立てていきましょう。ここでいう「データを解釈する」とは、収集したデータや分析結果が意味するところや価値を抽出し、咀嚼することを指します。
単なる数値としてのデータだけではなく、その背後にあるストーリーや原因まで深く読み解く洞察力が必要です。対象となるビジネスや組織の文脈に合わせてデータを解釈することで、意思決定がスムーズになるでしょう。
データ分析の手法一覧
データ分析とひと口にいっても、さまざまな手法があります。ビジネスの場でよく使用される手法は以下の通りです。
| クロス集計 | 性別や年齢など、属性ごとにデータをまとめて分析する手法 |
|---|---|
| ロジスティック回帰分析 | いくつかの要因から、発生する事象を予測する手法 |
| クラスター分析 | ある集団から似ている属性同士をグルーピング・分析する手法 |
| アソシエーション分析 | 複数のデータの相関性を分析する手法 |
| 決定木分析 | ツリー構造を活用し、データの分類やパターンの抽出をする手法 |
| 因子分析 | 複数の要素（変数）に共通する因子を見つけ出す手法 |
| 時系列分析 | 時系列順に並んだデータをもとに長期的・周期的・不規則の要素に分解し、将来を予測する手法 |
| 回帰分析 | 結果となる数値と要因となる数値の関係を明らかにする手法 |
| ABC分析 | 重要度や優先度を決めていく手法で、主に在庫管理で用いられる |
| グレイモデル | 明確・不明確な2つのデータから曖昧なデータを予測する手法 |
複数ある手法の特性を理解することで、より効果的にデータ分析が行えます。ぜひ参考にしてみてください。
データ分析を活用して、ビジネスに役立てよう
データ分析は、幅広いビジネスシーンに役立つスキルです。本記事で紹介したメリットややり方、具体的手法を参考にデータ分析を組織やチームの成長に活かしていきましょう。
もしデータ分析に必要な知識やスキルの身につけ方に迷う場合は、女性向けキャリアスクールのSHElikes（シーライクス）がおすすめです。「データ分析」というコースのなかで、データの収集・分析に必要な基礎知識やデータに基づいた主張や提案を行うためのスキルを学ぶことができます。
無料体験レッスンを実施しているので、まずは参加してみてはいかがでしょうか。
女性向けキャリアスクールSHElikes無料体験レッスンはこちら
