データ分析の目的とは？明確にする理由から方法まで分かりやすく解説
データ分析において、目的を定めることは非常に重要です。目的を掘り下げることで、有益なデータ分析が可能になります。目的が曖昧なままデータ分析を行うと、余計な作業が発生するだけではなく、データ分析の結果がビジネスに繋がらない事態にもなりかねません。本記事では、このような事態を避けるためのデータ分析における目的の明確化の方法について解説します。データ分析をこれから始める方は、ぜひ参考にして目的の明確化してください。
データ分析の目的
データ分析において、目的の設定が最も重要になります。目的を明確に定めて、その目的に対する仮説を立てて検証することが、データ分析のポイントです。ここでは、データ分析の主な目的について解説します。
事実を基に意思決定を下す
データ分析の最大の目的は、データに基づいた適切な意思決定をすることです。現状の課題抽出を行い、原因を仮説立て、その改善に努めることが重要です。もちろんデータはすべて事実に基づいているため、データを参照することで現状の課題を得ることができます。データから得られた客観的事実は、説得力と信頼性がより高い情報になります。このように事実をより明確にして、正しい意思決定をするためにデータ分析が必要です。
仮説検証して意思決定の精度を高める
データ分析では仮説を立てて、その仮説が正しいかどうかを検証します。何か課題が発生したときは、その課題の原因の仮説を立てた上で改善施策を実施します。データ分析がなければ、この仮説が本当に正しかったのかが分かりません。データ分析によって、仮説が正しいのかが分かります。仮説が間違っていた場合でも、データを基にした信頼性の高い仮説を改めて立てられます。そのため、より精度の高い意思決定が可能となり、課題の解決に繋がるのです。
問題解決をスピーディーに行う
データ分析を行うことで問題解決をスピーディーに行うことができます。分析から課題を抽出し、仮説もデータを元に立てられます。データはそれらのソース元である事実を数値化・言語化したものです。また、データに基づいた信頼性の高い仮説を立てることも可能です。これらによって、スムーズに問題へのアプローチができ、結果的に問題解決がスピーディーになるのです。
データ分析において目的を明確化する重要性
データ分析における、代表的な3つの目的について解説しました。ここからは、データ分析を行うにあたって、なぜ目的の明確化が重要なのかについて解説します。
無駄な分析作業をしないため
目的はデータ分析におけるゴールにあたります。ゴールが分からないまま、データ分析をすると、本来必要のない作業をしたり、データを収集してしまったりします。このような無駄を省くためにも、事前に目的を明確化することが重要です。目的を明確に定め、それに向かってデータ分析を始めることで、より精度の高い仮説を立て、分析に必要なデータや分析手法が決まります。目的を決めることで、データ分析に取り組むにあたってやるべきことが明確になり、必要な作業を効率良く行えるようになります。
役割分担を行いスムーズに分析を行うため
データ分析の目的をメンバーで共有することで、データ分析に必要な作業の役割分担が可能になります。ここで目的が明確になることでメンバーが同じ方向に向かって分析作業に取り掛かることができます。データ分析には、データ分析の計画立案・データ収集・データ分析・解釈・ビジネスへの落とし込みなど多くの要素あります。そのため、組織内でそれぞれの得意分野に合った作業にメンバーをアサインすることができ、スムーズで、精度の高い分析が可能になります。
データ分析における目的を明確化する手順
データ分析において、目的の明確化が非常に重要であることが分かったのではないでしょうか。
では、目的の明確化はどのように行えば良いのでしょうか。ここでは、データ分析の目的を明確化する手順について解説します。
達成したい目標や現状の課題を確認する
データ分析の目的のさらなる背景には、企業全体の目標や現状の課題があります。まずは企業全体としての目標や課題を確認すると良いでしょう。その目標の達成や課題の改善のためにするべきことを、データ分析の目的にしましょう。この段階では、「次四半期の売上の向上」や「新規顧客の減少傾向の改善」といったものです。ここから、「四半期売上向上のために、何をすべきかを確認する」のように、なるべく具体的なものに落とし込むようにしましょう。
知りたい数字を確認する
目的から、次に知りたい数字を確認しましょう。たとえば、目的が「売上の向上」であった場合、知りたい数字としては、リード数や顧客数、客単価やリピート率などが挙げられます。データ分析では知りたい数字を集める必要があり、知りたい数字が明確でなければ作業を始められません。必ず知りたい数字を確認して、データ分析に取り掛かりましょう。
判断基準を確定する
最後に、データ分析を行い、どの程度まで改善が見られたら目的達成と考えるかを決めましょう。たとえば、全体の目的が「年内の売上の向上」であったとします。このときに、「売上を10月までに20%向上」のように、具体的に「どれくらい」という部分を数字で表すようにしましょう。目的達成とみなす基準については期間と数字を明確にすることで、データ分析を終えたあとの評価がしやすくなります。データ分析において、終了後の評価は大切なステップになるので、必ず判断基準は確定させておきましょう。
まとめ
本記事では、データ分析における目的の決め方や、目的をより明確にする方法について解説しました。上述しましたが、データ分析における目的はゴールです。ゴールを明確にすればするほど、その道筋も明らかになり、最短距離で目的に近づけるのです。データ分析を行う際は、本記事を参考に、目的をなるべく明確化して始めるようにしましょう。
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データ分析の目的に関するよくある質問
データ分析を行う本質的な目的は何ですか？
データ分析の本質的な目的は、単にデータを集計・グラフ化することではなく、「ビジネス上の課題を解決し、根拠に基づいた迅速な意思決定（データドリブンな意思決定）を行い、アクションに繋げること」です。現状を把握して異常や変化を検知し、適切な改善策を導き出すことで、収益向上やコスト削減などのビジネス成果を生み出します。
データ分析の目的を設定しないと、どのようなリスクがありますか？
目的が曖昧なままデータ分析を始めると、「分析結果をどう活用していいかわからない」「グラフやレポートを作成して満足してしまう」「不要なデータ収集に多大なコストと工数を費やしてしまう」といった事態（目的の手段化）に陥ります。結果としてビジネスのアクションに繋がらず、投資対効果を得られなくなります。
データ分析の目的（課題設定）はどのように決めればよいですか？
自社の事業目標（KGI/KPI）から逆算して設定するのが基本です。例えば『売上を伸ばしたい』という漠然とした要望ではなく、『既存顧客の解約率（チャーンレート）を5%下げるために、解約前の行動兆候を特定する』のように、何を解決しどんなアクションを起こすかを具体的に言語化・数値化することが成功のコツです。
目的別のデータ分析の種類（フェーズ）にはどんなものがありますか？
大きく分けて4つの目的・フェーズがあります。
1. 記述的分析：何が起きたか？（過去〜現在の事実把握）
2. 診断的分析：なぜ起きたか？（要因・原因の解明）
3. 予測的分析：将来何が起こるか？（未来の予測）
4. 処方的分析：どう行動すべきか？（最適解の提示）
自社のデータの成熟度や解決したい目的に応じて使い分けます。
設定した分析目的を社内や現場に定着させるにはどうすればよいですか？
ビジネス現場のワークフローにデータ分析を「組み込む」ことが最も効果的です。埋め込みアナリティクス（Embedded Analytics）を活用して日頃使っている業務ツール上でインサイトを得られる環境を作ったり、AIが目的に応じた変化や異常値を自動で解説するセルフサービスBI（Yellowfin等）を導入することで、現場ユーザーが目的意識を持ってデータを活用できるようになります。
分析目的を達成するためにBIツール（Yellowfinなど）を活用するメリットは何ですか？
BIツールは複数データソースの統合やリアルタイムでの可視化を自動化するため、手動集計にかかる時間を削減し、「本来の目的である分析・意思決定・アクション検討」にリソースを集中できます。さらに自動アナリティクス機能（AIアシスト）により、人間が気づきにくい数値の変化や原因を迅速に特定できます。