データ分析とは?データ分析をすべき理由とポイントを紹介

 2022.03.23  BizApp チャンネル編集部

今や経営やビジネスを成功させるために不可欠になっている「データ分析」。本記事では、あらためてその意味や「解析」とどう違うのかについて解説します。また、データ分析に取り組むメリットや、実際に行う際に必要となるスキル、成功のためのポイントなどについても紹介します。

データ分析とは?データ分析をすべき理由とポイントを紹介

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データ分析の概要

近年、企業経営においてデータ分析の重要性はますます大きくなっていますが、そもそもデータ分析とはどういった意味を持つのでしょうか。まずデータ分析は、ある目的に沿って必要な情報や数値などのデータを集めることから始まります。そして、それらを分類・整理したあと、分かりやすく加工し、必要な要素を取捨選択した上で解釈することがデータ分析の根幹です。

めざましいIT技術の進歩によって、今や世界中に膨大なデジタルデータがあふれ、企業も大量のデータを蓄積できるようになりました。ただ、保存して眠らせておくだけでは宝の持ち腐れとなってしまいます。データは分析してこそ価値があり、企業経営の安定や発展につながるといっても過言ではありません。

データ分析とデータ解析の違い

データ分析と同じような用語に「データ解析」というものがあります。両者にはどのような意味の違いがあるのでしょうか。

まず、「分析」とは、内容を明らかにするために、ある事象を細かな要素に分けることです。たとえば商品ごとや販売店ごとに売り上げを見ていくことが分析にあたります。

一方、「解析」とは、分析で細かな要素に分けたものから論理的で有意な答えを導き出すことです。分析した結果から、売り上げが低い商品や店舗に注目し、その原因についていくつか仮説を立てて検証を重ねていくことが「解析」になります。つまり、データ分析はデータ解析を行うためになくてはならない重要なステップといえるでしょう。

データ分析するメリットとは

企業がデータ分析を行うメリットはいくつか存在します。どのようなメリットがあるのか、ここでは3つご紹介します。

確度の高い現状分析や将来分析が可能になる

激しく変化する現代社会において、安定した経営やビジネスを築いていくためには、市場動向や売り上げ推移を予測し、それに対しタイムリーかつ柔軟に対応していくことが大切です。また、日々蓄積されるデータは一見すると無関係な数字や記号で形作られていますが、分析によってそれらが意味するものや関連性を見出すことができます。根拠となるデータがあれば、情報の確実性が上がり、分析の精度も向上します。ひいては、客観的なデータに基づいた正確な意思決定ができるようになるでしょう。

意思決定のスピードを上げられる

技術の進歩や市場環境の変化に対応していくためには、意思決定までのスピードが非常に大切な要素となります。従来なら意思決定の際に、経験や勘といった属人的な要素に頼っていた部分もあったでしょう。その場合、周囲と意見のすり合わせを行うために、余計な時間がかかっていました。データ分析をしっかり行うことで、確度の高い情報を迅速に入手できるようになり、客観的な指標によってスピーディな意思決定が可能になります。

見落としていた問題点やビジネスチャンスを抽出できる

先述のようにデータ分析の重要性がまだ企業に浸透していなかった頃、課題を解決するためには経験や勘に頼る方法が多くとられていました。ただ、そのような方法では、得られる結果に不確実性が含まれていることは否めません。その点、データ分析で情報を集約し、要素を分解することで、経験や勘では気付けなかったような問題点や新たなビジネスチャンスを見出せるという可能性が高まります。

データ分析に必要なスキルについて

現代の企業経営に必須と言ってもよいデータですが、スムーズに導入するにはいくつのスキルが必要です。ここからは、データ分析をするうえで求められるスキルを3つ紹介します。

分析する問題について理解する力

分析をするにあたっては、「なぜ、それが必要なのか」という目的が必ず存在します。そのため、データが意味するところや課題となっているそのものの背景を理解していなければ、分析の方針を決められないでしょう。つまり、分析の目的となっている問題についてしっかり理解することで、どのようなデータが必要なのかが見えてくるといえます。

分析手法について理解する力

分析する目的や問題について把握できたら、次はデータを導き出すため、最適な分析手法を選択していきます。分析する手法には多くの種類があります。代表的な分析手法としては、たとえば以下の3つが挙げられます。

  • RFM分析
    Recency(最近の購入日)、Frequency(購入回数)、Monetary(購入金額)の3点によって、顧客を分類する方法
  • 回帰分析
    どのような要因があると、どういった結果が出るのか解析する方法
  • クラスター分析
    さまざまなデータのなかから似たものを分類する方法

専用の解析ソフトウェアを使えば、それらしい結果が出ることもあるでしょう。ただし、真に正しい結果を導くためには、分析者が目的やデータの種類などによってどの手法を選べばよいのか、正しく迅速に判断できるよう理解しておく必要があります。

分析結果を活用する力

分析は、それ自体がゴールではなく、手段でしかありません。分析で出た結果を本来の目的である課題解決に活かしていくことで、真の価値が見出せます。分析という手段が目的化しないように気を付けなければなりません。

分析して出た結果について、想定内であれば問題ありません。しかし、予想外の結果が出た際には、新たに何らかのアクションを打つ必要が出てきます。データそのものが誤っていたのか、収集の方法が誤っていたのかなど、原因を突き止め修正することが求められます。つまり、分析結果に対して、柔軟な考え方で対応していくことが非常に重要です。

有効なデータ分析をするためのポイント

実際にデータ分析をする際は、気をつけておきたいポイントがあります。ここからは、「目的の設定」「分析手法の選択」「結果の評価」というデータ分析のステップごとに、分析を成功に導くポイントを紹介します。

目的・目標を明確に設定する

データ分析をするにあたっては、まず解決したい課題があるはずです。また、目的があったとしても漠然としていては、分析した結果が妥当なのかが判断できなかったり、分析の軸がずれたり、作業時間が無駄にかかったりしてしまうということが想定されます。そのため、最初に目的や目標を明確に設定しておくことが、データ分析のプロセスにおいて最も大切なことといえます。

必要なデータが収集できる手法を選択する

分析する際に仮説を立てずに進んでしまうと、軸がぶれて正しい結果が得られない、また無駄な作業が増えてしまうなど、業務効率的にもよくありません。そのため、分析で有効な結果を導くためには仮説を立てて、データ分析によってそれが正しいのかどうか、検証を重ねていく必要があります。仮説の検証をしていく際には、必要となるデータは何かを考え、それぞれのデータの関係性を見極めながら最適な分析手法を選ぶようにしましょう。

分析結果の評価を行う

分析の結果が導けたら、仮説で立てた想定と比較し、評価することを忘れないようにしましょう。もしも、予想外の結果が出た際には、分析のプロセスのなかでどこに誤りがあったのかチェックし、把握することが大切です。このように結果についてしっかりと見直しをすることで、データを分析してビジネスに活かすというPDCAが効果的に回せます。

まとめ

データ分析とは、ある目的において必要なデータを集め、分類や加工、取捨選択をしたうえで解釈することです。現状分析の確度が上がったり、意思決定のスピードが速くなったりと多くのメリットがあります。

分析手法やツールには、さまざまなものが存在します。もしどのように分析をすればよいか迷うなら、Microsoft社が提供している「Power BI」というBIツールを使ってみてはいかがでしょうか。データの抽出から視覚的なレポート作成、共有や定期更新にいたるまで、データ分析を強力にサポートしてくれる機能が多く搭載されています。

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