データ分析ツールの必要性、エクセル比較、機能を徹底解説!

データ分析ツールの必要性、エクセル比較、機能を徹底解説!

データ分析ができるツールについて詳しく知りたい
データ分析ツールを選ぶときのポイントは何があるのかな
データ分析ツールがエクセルよりも優れている理由って何だろうか

 

データ分析ツールについて、詳細な情報やエクセルとの比較、ツールの選び方について
調べている方は多いのではないでしょうか。

近年、自社内のシステム分析・解析のために、データ分析ツールを取り入れている企業が非常に増えています。

システムに煩雑に管理されたデータを自動で取得・解析を進めてくれるデータ分析ツールは非常に便利で、もはや企業にとって欠かせない存在となっているからです。

改善事例を知ると、これからすぐにでも導入したい、と考える企業も多いですが、データ分析ツールには、多くの種類・機能があるため、導入する前に、何が必要か等のポイントをしっかりと抑えておくことが重要です。

本記事では、データ分析ツールが求められている理由、エクセルよりも優れている3つの点、データ分析ツールを選ぶ際に抑えておきたいポイントについて、をわかりやすく解説していきます。

 

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データ分析が必要とされているのには、大きく3つの理由があります。

 

・煩雑した基幹システムのデータを容易に観れる
・Excelよりも優れているから
・フリーで使えるものもある

 

それでは、一つずつ解説していきます。

 

煩雑に管理された基幹システムのデータを容易に扱える

データ分析ツールが必要とされている一つ目の理由として、複雑なデータでも、データ分析を使えば簡単に扱うことができる、という点が挙げられます。

企業の基幹システムをはじめとした、煩雑に管理されたデータを簡単に取得できること、
取得したデータを自動で分析・解析を行うことができるからです。

視覚的に見やすいレポートの作成も自動で行えます。

難しい操作は必要なく、高い技術スキルを持たない経営層やスタッフ、従業員誰でも簡単に行えます。

 

Excelよりも優れているから

データ分析ツールは、Excelよりも大変優れている、という点においても多くの企業から必要とされています。

特に大量のデータを分析・集計する際にExcelよりも優れている、と言えます。

なぜなら、ツールが直接システムからデータを取得加工するため、入力ミスがなく、データそのものが信頼できるからです。

Excelは少量データ向きであり、多くのデータを扱いたい、というときにデータ分析ツールが必要となります。

 

フリーで使えるものもある

データ分析ツールには、フリーで使えるものもあるため、簡単に取り入れやすいという点で
非常に人気があります。

Pythonなどオープンソースソフトウェア(OSS)で書かれたフリーソフトがあり、無料で使えるためです。

しかしながら、無料のツールにはインストーラー等は用意されておらず、使うには高い技術が必要というデメリットもあります。

フリーツールを使う際には、高い技術が必要であることを注意しましょう。

関連記事:データ分析ツールを徹底解説!概要・メリット・デメリットから無料・有料ツールまで紹介

データ分析ツールがエクセルよりも選ばれる5つの理由

データ分析ツールがエクセルよりも選ばれる5つの理由は以下が挙げられます。

・複数システムのデータを抽出し、集計や分析を行うことができる
・膨大な量のデータ集計に特化している
・即時に最新の情報をメンバーと共有できる
・情報が信頼できる
・Webで可視化できる

それでは一つずつ解説していきます。

 

複数システムのデータを抽出し、集計や分析を行うことができる


データ分析ツールは、複数システムに格納されたデータを扱う、という点においてエクセルよりも大変優れています。

エクセルだと、関数は使えるものの、どちらかというと単一のデータに向いています。

複数のデータ形式が増えると、結合する手間もかかってしまいます。

データ分析ツールでは、 ・データ形式が増えることで操作者の作業が増えることがない ため、煩雑に管理された複数システムのデータも容易に集計・分析を行えます。

 

膨大な量のデータ集計に特化している


データ分析ツールがエクセルよりも優れている2点目の理由として、「膨大なデータ量の集計に特化している」という点が挙げられます。

もしもエクセルで大量データを扱った場合、以下の問題が生じる恐れがあります。

・ファイル容量が重すぎて開く・保存するのに時間を要する
・ファイル容量が重すぎて共有のファイルサーバーに格納するのに時間がかかる
・メンテナンスに時間がかかる
・データが破損する恐れがある

データ分析ツールを使えば、ツールが自動で処理を行うため、操作側がファイル容量を意識することがほとんどありません。

データ分析ツールは安全・快適に業務を行えるツールです。

 

即時に最新の情報をメンバーと共有できる


データ分析ツールの優れている理由として、即時に最新の情報をメンバーと共有できる、という点も挙げられます。

Excelで集計・分析を行う場合、データを加工する作業が手動で発生し、容量にも引っ張られるため、 タイムリーな情報共有が困難となってしまいます。

データ分析ツールを使えば、初期設定を行うだけで、指定した日時にデータを自動集計してくれ、集計した結果を簡単にWebで共有できます。

時間や場所を選ばず、誰とでも最新の情報を共有することがデータ分析ツールでは可能なのです。

 

情報が信頼できる


データ分析ツールは、システムから直接必要なデータを抽出するため、エクセルデータよりも情報が信頼できます。

手入力を行うことで人為的な間違いが起きるという、エクセルでありがちなトラブルも発生しません。

情報が信頼できる、という点においてもデータ分析ツールはエクセルよりも大きく優れています。

 

webで可視化できる


データ分析ツールを使えば、様々なデータをグラフィカルにまとめ、Web上ですぐに確認できます。

近年、テレワークの普及によって、オンライン上で会社のさまざまなデータを分析するニーズが高まっています。

データ分析ツールなら、分析後即座にWebに表示できるため、相手を待たせる時間も少なく、スムーズに共有・レビューを行えます。

エクセルのみでは実現できない、データ分析ツールならではの優れた機能です。

 

データ分析ツールを選ぶ5つのポイント

データ分析ツールを選ぶ際の5つのポイントは以下の通りです。

・導入する目的、人、機能が合致しているか
・利用ユーザーが簡単に使えるか
・社内導入済みのシステム連携が可能か
・コストを詳細まで確認する
・サポート内容が手厚いか

それでは、一つずつ解説していきます。

 

 

導入する目的、人、機能が合致しているか


誰が、何のために使うのか、そしてそれがツールの機能で実現可能なのかを導入前にしっかりと確認することが非常に重要です。

目的や利用ユーザーが曖昧なまま導入をしてしまった場合、機能を上手く活かしきれない可能性が高いからです。

何のためにデータ分析ツールを導入するのか
どの部門の誰がどのくらいの頻度で使うのか
どの機能を使用したいか

データ分析ツールを長期間、有効に活用するためにも、 目的・人・機能についてしっかりと考えた上で導入を検討しましょう。

 

 

利用ユーザーが簡単に使えるか


データ分析を選ぶ際に、「利用ユーザーが簡単に使えるか」どうかも重要なポイントです。

ツールを導入しても、導入後すぐに使われなくなってしまっては、意味がありません。

データ分析ツールは、基本的には知識を持たない従業員でも簡単に扱えるツールですが、いざ利用してみると、思った通りに分析できない可能性もあります。

利用する従業員がデータ分析ツールに対する知識がどれくらいあるのかを把握し、利用者が活用できる設定をする必要があります。

可能であれば事前にデモ導入等を行い、想定していた分析ができるかの確認することが大事です。

また、必要であれば利用者に活用方法のレクチャーするなどの対応も有効です。

 

 

社内導入済みのシステム連携が可能か


社内に既に導入しているシステムとデータ分析ツールが連携可能かを確認することも重要です。

そもそもシステムとのデータ連携ができなければ、データ分析ツールを導入する意味がないからです。

企業内のどのシステムのどのデータを使いたいのか、他システムのどのデータと連携したいのか、分析・集計後の完成イメージはどの程度なのか、事前にしっかりと確認しましょう。

 

 

コストを詳細まで確認する


ツールの導入に対して発生するコストの詳細を細かく確認することも非常に大事です。

初期費用や月額の利用料以外に、以下のコストも発生する可能性があります。

 オプション費用
 サポート機能
 スポット対応費用

想定外の費用の発生を防ぐためにも、コストの詳細を事前に確認しましょう。

 

 

サポート内容が手厚いか


データ分析ツールを選ぶ際に、ベンダーによるサポート内容が手厚いか、も重要なポイントです。

導入後、以下のような問い合わせが発生する場合が多いためです。

・利用方法に関する問い合わせ
・継続利用時のトラブルの問い合わせ

導入する企業の知識(マーケティング知識・ツール知識)に合わせて、ベンダーからのサポートをうけられるツールを選ぶのもおすすめです。

自社の状況にあわせ、導入から利用方法まですべてをサポートしてくれる データ分析ツールを選びましょう。

 

データ分析ツールの種類

データ分析ツールには様々な種類があります。

代表的な種類は以下3つです。

・BIツール
・マーケティングツール
・無料ツール・OSS

それでは、一つずつ解説していきます。

 

BIツール


BIツールはビジネスインテリジェンスツールの略称で、企業のシステムに蓄積されている大量のデータを集計・分析することで、意思決定を迅速に行うことに特化したツールです。

経営管理や売上予測のシミュレーションなどに多く活用されています。

BIツールの代表的な機能には、以下があります。

・レポーティング機能
・OLAP分析機能
・データマイニング機能
・プランニング機能
・ダッシュボード機能
・シミュレーション機能

選ぶ際には、どの機能が自社内に適しているか確認するようにしましょう。

 

マーケティングツール


データ分析ツールには、集客、販売促進、顧客管理等に特化したマーケティングツールがあります。

多くの工数を要していた企業のマーケティング活動一連を自動化でき、業務効率の向上につなげることができます。

例えばツールを使うことで以下が実現可能です。

・営業システムに格納された売上データを分析
・購入につながる可能性がある見込み顧客の発見
・顧客ごとに適したタイミングでのアプローチの実施

このように、マーケティングツールは営業活動を多いに手助けする機能を提供します。

また、継続的なコミュニケーションを通じて、見込み顧客の購買意欲を徐々に高めていくことも可能です。

 

無料ツール・OSS


データ分析ツールには、無料で使えるオープンソースソフトウェアのものもあります。

データ分析ツールの重要性は理解しているものの、「導入にお金を使って失敗したくない」
「まずは無料でお試ししたい」という方におすすめです。

有償のツールと類似した機能、集計、分析、レポーティングを持ち合わせていますが、注意点があります。

・インストールするのに一定の技術・知識が必要
・プログラミングの知識がないとカスタマイズができない
・一定のデータ規模からは有料版のみ利用可能

無料ツールを導入する際には、高い技術を持った従業員が必要になりますし、セキュリティ面も含めて自社で担保しないといけないということを念頭に置きましょう。

ポイントをしっかり抑えたデータ分析ツール選びが大事

データ分析ツールを選ぶ際には、ポイントをしっかりと抑えておくことが大事です。

データ分析ツールを選ぶポイントとして、

・導入する目的、人、機能が合致しているか
・利用ユーザーが簡単に使えるか
・社内導入済みのシステム連携が可能か
・コストを詳細まで確認する
・サポート内容が手厚いか


といった点を解説しました。

データ分析ツールを導入することで、企業における分析・集計、レポーティングの負担を軽減させることができます。

失敗しないデータ分析ツール選びをするためにも、これらのポイントを抑え、どの機能をもったツールが自社に適しているかを考えましょう。

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