デジタル化の影響で、多くの業界や業種でデータ化が進み、データアナリティクスへの関心が高まっています。

ただ導入を考えても、そもそもデータアナリティクスってなんなのか、自社に向いているのか、導入方法が分からないと悩む人も少なくないでしょう。

本記事では、データアナリティクスの基本から、トレンド、プラットフォームの種類まで詳しく解説しています。データアナリティクスの導入に必要な行動が理解できるため、ぜひ参考にしてみてください。

データアナリティクスとは？

データアナリティクスとは、企業が保有するデータを分析して企業の意思決定を手助けするプロセスのことです。

統計や数学、機械学習などの分析手法を用いてデータからプロジェクトの改善案や方針策定を行います。実データを根拠にした分析結果のため、より精度の高い意思決定を行うことが可能です。

昨今では、デジタル化によって多くの企業が大量のデータを保有しており、データによる分析は組織の発展に欠かせないものとなっています。

アナリティクスの役割と重要性

アナリティクスには、企業の意思決定を手助けする役割があります。例えば業務プロセスの効率化や業務改善、顧客サービス向上、事業全体の最適化、事業継続性の調査、新規事業・経営に向けた調査などにデータアナリティクスが効果的です。

データアナリティクスに基づく意思決定は、企業施策の失敗リスクの軽減や効果的な戦略を構築するうえで必要不可欠となります。特に企業の施策は、いかに失敗を抑えて利益を得るかが重要視されるため、データアナリティクスによる失敗リスクの軽減は昨今のビジネスでは必要不可欠です。

その他にも、データアナリティクスによる意思決定の利点には、意思決定が迅速に行えることなどがあげられます。市場の変動に対応して、柔軟に施策を実施できるため今後もデータアナリティクスの需要は高まっていくでしょう。

そのため企業の競争優位性の確保や持続可能な成長を促進する上でもアナリティクスは効果を発揮するため、ビジネスにおけるアナリティクスの重要性が高いことが分かります。

データアナリティクスの進展とトレンド

こちらでは、データアナリティクスを今後活用していくうえで重要になる3つのトレンドについて解説していきます。

・ビジネス部門が理解できる言葉での説明

ビジネス部門に理解できる言葉でデータアナリティクス部門の活動や業務に及ぼす影響などについて説明することが求められています。

ビジネス部門が理解できるよう説明することで業務プロセスへのデータアナリティクス導入がスムーズになるでしょう。

・プラットフォームからエコシステムまでの網羅

データアナリティクスの技術進歩や需要が高まったことで、プラットフォームからエコシステムまで網羅して活用されています。

データアナリティクスは企業の業務全般に浸透し、全体でのデータ活用の効率化を促しました。

企業の業務プロセスにデータアナリティクスが組み込まれたことで新しい技術的基盤が生まれているのが特徴です。

・人間の意思決定との組み合わせ

データアナリティクス分野は、データ中心になりやすく組織によっては従業員の責任が失われている場合があります。

そのため、データアナリティクスによって出された結果と人間の意思決定とを組み合わせて人間と組織システムの関係を変革することが必要です。

データアナリティクスプラットフォーム

データアナリティクスの需要が高まっている昨今、さまざまなデータアナリティクスのためのプラットフォームがリリースされてきました。

こちらではデータアナリティクスプラットフォームに関して、種類や選び方、活用方法について解説していきます。

プラットフォームの紹介

こちらでは、現在リリースされているデータアナリティクス専用のプラットフォームの中でも有名なものをいくつか紹介していきます。

Google アナリティクス

項目	内容
特徴	・高度なレポート機能と分析機能を使ってユーザー像の把握が可能 ・機械学習を用いて優れた自動インサイトを取得して収益率を向上 ・他Googleソリューション間との連携も万全
利用料金	原則無料 ※Googleアナリティクス360は有料プランとなります。

Google アナリティクスは、Google社が提供するアクセス分析ツールです。さまざまなデバイスやプラットフォームにおけるユーザー行動の全体像を把握できます。

基本的な分析機能は、原則無料で利用できることも魅力です。その他にも有料プランとして「Googleアナリティクス360」も準備されているため、需要に応じて使い分けましょう。

MotionBoard

項目	内容
特徴	・柔軟なデータソース ・ノンプログラミングで設定可能 ・データ活用に必要な機能が1つにまとまったプラットフォーム ・IoTデータとリアルタイムに連携可能 ・レポート出力やアラーム通知で全社共有
利用料金	クラウド版：16,500円（10ユーザー～/月） ※別途初期費用がかかります オンプレミス版・サブスクリプションライセンス：66,550円～（月） オンプレミス版・パーペチュアルライセンス［買い切り］：1,980,000円

MotionBoardは、データ活用に必要な機能が1つのプラットフォームにまとまって提供されていることが特徴です。業種・業務向けのボードサンプルや30種類以上のチャートや地図機能、10種類以上の分析ロジックをノンプログラミングで利用できます。

属人化しやすい集計・分析業務が誰でも気軽に行えるようになります。共有機能も豊富なため、社内全体への見える化を図りたい組織におすすめです。

Tableau（タブロー）

項目	内容
特徴	・直感的な操作でビジュアル分析可能 ・利用できるデータ種類が豊富 ・拡張性と柔軟性が高い ・100万人以上が集まるコミュニティ
利用料金	Tableau Creator：9,000円（1ユーザー/月） Tableau Explorer：5,040円（1ユーザー/月） Tableau Viewer：1,800円（1ユーザー/月）

Tableauは、Salesforce社が提供するビジュアル分析プラットフォームです。ドラッグアンドドロップなどの直感的なマウス操作でビジュアル分析を構築できます。そのため、誰でも短期間でデータアナリティクスを行えることが強みです。

Tableau PrepやTableau Desktopに設定できるファイルの種類も豊富なため、データ形式を直さずにすぐに利用ができます。100万人以上のメンバーが所属するTableauコミュニティによって、Tableauスキルや情報を共有しあえることも魅力です。

Yellowfin

項目	内容
特徴	・簡素化されたアナリティクスフロー ・データ接続から準備、ダッシュボード、レポート構築すべてを網羅 ・パブリックやプライベートどこにでも導入可能 ・既存アプリケーションとの統合
利用料金	公式にてお問い合わせください。 ※30日間利用可能なYellowfin評価環境あり

Yellowfinは、あらゆるデータをワンクリックで自動分析して必要な情報を迅速に可視化してくれるBIツールです。世界50か国以上、29,000社以上、利用ユーザー300万人以上の導入実績を誇ります。

データ活用に必要なBI機能やセキュリティ設計が1つの環境に全て搭載されていることが強みです。例えば、大量データを自動解析してくれる自動インサイト機能では、ロボットが課題発見だけでなくその原因まで自動で提示してくれます。

またシグナル機能では、通常見逃してしまう異常値をリアルタイムで検出してアラートで警告してくれます。

Microsoft Power BI

項目	内容
特徴	・必要に応じてシームレスにスケーリング可能 ・他のMicrosoftサービスなどさまざまなサービスにて共有可能 ・AIなどを活用して、分析業務の多くを自動化可能
利用料金	無料アカウント：無料 Power BI Pro：1,375円（1ユーザー/月） Power BI Premium Per User：2,750円（1ユーザー/月） Microsoft Fabric での Power BI：変動制

Microsoft Power BIは、Microsoft社が提供するBIツールです。あらゆるデータに接続して視覚化したビジュアルを日々利用するアプリに連携することができます。

組織全体のデータを1つに統合できるOneLake機能を活用することで、データの整理やアクセス制御、重複削除など信頼されるソース確立のためのデータ運用が可能になります。

無料のトレーニングや支援技術と連携されるように構築されているため、導入後早い段階でユーザーが活用できることも強みです。

BIレポートをさまざまなアプリに埋め込むことができるため、迅速にユーザーにデータアナリティクスを活用できます。

Domo

項目	内容
特徴	・データの集計や加工、可視化、分析、予測を1つにまとめて実現可能 ・リアルタイムで更新されるダッシュボード ・アプリ作成ツールで業務の効率化が図れる ・クラウド型サービスのため他ツールとの連動性が高い
利用料金	料金非公開（お問い合わせで見積もり要） ※30日間の無料トライアルあり

Domoは、ワンプラットフォームであらゆるデータの統合や加工、可視化などのデータアナリティクス業務を行えるクラウド型のBIプラットフォームです。1,000以上のコネクターを標準搭載しているため、さまざまなクラウドやデータレイク、データウェアハウスに接続できます。

ドラッグアンドドロップなどの簡単なマウス操作でグラフやダッシュボード、レポートが作成できるため、操作性が高くプログラミングに慣れていない人でも業務レベルで活用できることが強みです。

Qlik Sense

項目	内容
特徴	・独自の連想分析エンジンで迅速にデータ分析結果を算出 ・AIや機械学習を基盤に組み込み、独自に統合された拡張アナリティクス機能 ・リアルタイムのデータパイプライン機能で迅速なアクションをサポート
利用料金	スタンダード：20USD（1ユーザー/月） プレミアム：2,700USD（月） エンタープライズ：見積もり価格 ※無料トライアルあり

Qlik Senseは、Qlik独自の連想分析エンジンを活用することで大規模かつスピーディーなデータ分析を行うBIプラットフォームです。

あらゆるデータソースに接続して、データを1つに統合してくれます。また高い水準のビジュアライゼーションとディスカバリーが簡単に実施可能です。

AIや機械学習が組み込まれており、自動化されたインサイトを作成し、迅速なデータ作成と準備ができることも強みといえるでしょう。

プラットフォームの選び方と活用

こちらでは、プラットフォームの選び方とその活用方法について解説していきます。

ニーズに合わせた選択

現在リリースされているデータアナリティクス用プラットフォームは、各社それぞれに強みや特徴が異なります。そのため組織のニーズや環境に合わせてプラットフォームを選択することが重要です。

例えば、プログラミング知識がないユーザーでも問題なく利用できることを求める場合は、シンプルな操作性のプラットフォームを選択することがよいでしょう。その他にも、コスト面やサポート面、セキュリティ面と企業によって求める品質が異なります。

自社に適したプラットフォームかどうかしっかり判断をして、データアナリティクスプラットフォームを導入しましょう。トライアルなどで実際に使用感を確かめることもおすすめです。

プラットフォームの活用方法

データアナリティクスプラットフォームには、データ分析を中心にさまざまな活用方法があります。

例えば、これまで複数のプラットフォームで保存されていたデータを1つに統合することも可能です。データの信頼性を高めるために重複削除などのデータクリーニングも実施できます。

データ分析にもいくつか種類があります。リアルタイムデータを処理して即時分析を行うリアルタイム分析や、過去のデータを基に機械学習を行い予測を立てる予測分析などが挙げられます。

プラットフォームによっては、データ分析だけでなく業務プロセスの効率改善に役立つ機能も備わっているため、活用してみましょう。

データアナリティクスの実装

こちらではデータアナリティクスの実装にあたって、その実装手順と管理の重要性について解説していきます。

データアナリティクスの実装手順

データアナリティクスはプラットフォームがあればすぐにできるものではありません。事前にさまざまな準備が必要です。こちらでは、データアナリティクスの実装手順について解説していきます。

データ収集と整理

データアナリティクスを行うには、分析するためのデータが必要不可欠です。そのため、データアナリティクスの実装をするために、まずはデータの収集や整理を行いましょう。

異なるデータベースにデータが保存されている場合には、その所在を明らかにした上でデータ統合の準備をすることがおすすめです。

異なるデータソースからデータ分析するためには、データを整理して平仄を合わせる必要があります。

またデータアナリティクスの精度や信頼性を高めるためにデータを整理して重複やエラーをなくしていくことが必要なため、データの整理を行い適切な形式に整えましょう。

分析モデルの構築と評価

次に、分析モデルの構築と評価を行います。分析モデルの構築では、機械学習や統計、予測モデルなどを行い自社のビジネス要件に基づいたモデルを選択します。

分析モデル構築後はすぐに運用しても効果的ではありません。分析モデルのトレーニングを行い性能の評価を行うことで分析モデルの品質を向上させることが可能です。

データアナリティクス管理の重要性

データアナリティクス実装後に効果的に運用するためには徹底した管理が必要不可欠です。こちらでは、データアナリティクス管理の重要性について解説していきます。

アナリティクスの品質保証

データアナリティクスの管理は、アナリティクスの品質を保証してくれます。アナリティクスの品質保証することで、意思決定のための基盤としてより正確なものにし、データ品質や信頼性の向上が期待されるため重要です。

トレンドは常に変動しているため、最適な意思決定を行うためにはアナリティクス管理で品質保証しなくては、トレンドから外れた意思決定になってしまいます。

そのため、データアナリティクス管理は品質を保証するうえで重要といえるでしょう。

データの正確性とセキュリティ

データアナリティクス管理は、データの正確性とセキュリティを担保するうえでも重要になります。なぜなら、複数のデータソースから統合されるため入力時のミスやデータの重複が発生しやすく、また統合されることで流出リスクが高くなるからです。

もしデータの正確性が低ければ、正しい意思決定ができなくなったり、流出やウイルスなどでの被害が甚大になったりするでしょう。

データを統合する関係で、データに人的ミスや重複が出ることは珍しくありません。そのため、データアナリティクスをしっかりと管理して正確性とセキュリティを高めることが重要になります。

データアナリティクスの成功事例

こちらでは、データアナリティクスの成功事例について解説していきます。

データアナリティクスを活用した事例

こちらでは実際に企業がデータアナリティクスを活用した事例として、Tableauを活用した自動車メーカーの「日産自動車」の事例を紹介していきます。

参考：Tableauを使う理由

事例の説明

自動車メーカーの日産自動車では、Tableauを利用してデータアナリティクスを活用した影響で数百万ドルのコスト削減と収益拡大を実現しています。

具体的には、全事業部門や北米工場と販売会社、すべての関連会社にTableau分析を導入して、顧客ニーズや車両のメンテナンス予測をして補償請求件数を削減しました。

成功に至った要因

お客様との関係を維持しながらデータ管理や分析を行えたことが、日産自動車がTableauを用いたデータアナリティクスで成功した理由です。

これまで日産自動車では、膨大なデータ量を含む大量のスプレッドシートを保有していても戦略的に活用しきれないことが課題でした。

Tableauでは、さまざまなデータソースからデータの統合や整理を行い、また簡単な操作でビジュアル分析を可能としました。

これによって、従来できなかった全社レベルでの顧客情報のデータ共有が可能となり、データを業務活動の基盤にできました。

データアナリティクスから得られる洞察

最後に、データアナリティクスから得られるものについて解説していきます。

データからのビジネスインサイト

ビジネスインサイトとは、ビジネスの意思決定をサポートするために必要な知識や理解のことを指し、データアナリティクスによって得られるものです。

これまでの業務で得たデータを含むさまざまなデータを統合して、整理、分析することで顧客のニーズと自社のビジネス方針との親和性を判断することができます。

意思決定への影響と価値

データアナリティクスによる意思決定への影響と価値は、分析精度の高さに比例して高くなります。

なぜならより精度の高いデータアナリティクスによるインサイトは、実際のニーズとより近いものとなるからです。例えば、市場動向や顧客行動、競合状況などもデータアナリティクスによって整理され、合理的な意思決定に役立てられます。

これまでの意思決定と違い、データに基づいた正確性の高い意思決定を可能にするため、データアナリティクスによる洞察結果は意思決定への影響や価値が高いといえるでしょう。

まとめ：今後のデータアナリティクス活用

本記事で紹介してきた通り、データアナリティクスは、より合理的な意思決定をするための材料をデータに基づいて提供してくれるためビジネスへの影響がどんどん大きくなることが分かります。

昨今は、デジタル化の影響でさまざまな分野の業界で膨大なデータのやり取りがされるようになってきました。そのため、データ分析需要はどんどん高くなっていくことでしょう。

技術は日々進化しており、データ分析技術も例外ではありません。特に意思決定の迅速化や複雑化が予測されており、データアナリティクス導入はビジネスに必要不可欠になる未来も遠くありません。

より迅速で複雑な意思決定に対応して、競合他社に負けないためにも早い段階でデータアナリティクス導入の検討を進めてみてください。

自社にデータアナリティクス部門の導入を検討される場合は、ぜひ株式会社Jiteraに一度ご相談ください。データアナリティクスのパートナーとして全面的にサポートさせていただきます。