データの収集・蓄積から分析までのステップと効果を解説！ツール選定のポイントも紹介
経営判断を行うにあたり、これまで蓄積したデータを活用するDX（デジタルトランスフォーメーション）に注目が集まっています。今後、ビジネスにおいてDXの流れが加速すると考えられることから、自社において膨大なデータを効率よく処理することが求められます。本記事では、データの収集・蓄積から分析までのステップ・効果・BIツール活用時の選定のポイントを解説します。
データの収集・蓄積から分析までのステップ
データの収集・蓄積から分析までのステップは、以下の3つです。
- 収集
- 蓄積
- 分析
1つずつ、解説します。
収集
データの収集・蓄積から分析までのステップの1番目は、収集です。データはまず、データレイクと呼ばれる集積場に集められます。ここでのデータは加工前で、元データが1か所に収集されているだけの状態です。
このデータ収集のステップでは、データを集める目的を明確にしておくことが重要です。収集されたデータは、このあとのステップと結果に大きな影響を与えます。
例えば、データの活用先が「顧客理解」だったとして考えてみます。顧客の期待に応えることができる新たなサービスの創出を目的とした分析を行う場合、収集されたデータに顧客理解につながるデータが揃っていなければ、目的に合う分析結果が得られなくなってしまいます。データ分析によって顧客理解を深め、自社の課題改善につなげるためには、目的に合った適切なデータの収集が求められます。
蓄積
データの収集・蓄積から分析までのステップの2番目は、蓄積です。データレイクに集約されたデータは、蓄積の段階になるとデータウェアハウスと呼ばれるストレージ・データマートに移されます。この段階ではじめて、データの加工が行われます。加工が終わり活用できる状態になったデータは、目的・用途に応じてストレージからデータの小さなまとまりを置くためのデータマートに移されます。データマートに移ると、データを必要とする部署で抽出ができるようになります。
分析
データの収集・蓄積から分析までのステップの最後は、分析です。すでに加工されてデータマートに入ったデータを分析します。ただ、データマートにある状態では、まだ経営の意思決定に活かしづらいため、チャート・グラフなどで可視化する必要があります。
分析の工程は、収集・蓄積の工程を元に成り立つため、前工程で適切な処理が行われていることが非常に重要です。また、データ分析を行っても、データの活用法がわからなければ目的に応じて分析結果を読み解くことは困難です。
データ分析は、分析作業そのものはもちろん、得られた結果を読み解くことができる人材を育成し、適切に実務に落とし込める状態を構築することが重要です。
データの収集・蓄積・分析を行うことで得られる効果
データの収集・蓄積・分析を行うことで得られる効果は、以下の3つです。
- 社内にある情報の集約が可能
- 経営判断への迅速な活用
- 業務の効率化
1つずつ、解説します。
社内にある情報の集約が可能
データの収集・蓄積・分析を行うことで得られる効果の1つ目は、社内にある情報の集約が可能なことです。
これまで社内のデータの多くは、各部署で保管され、複数のシステムで管理されていました。この散在するデータを活用する場合、まずは1か所に集約することが必要となります。
1か所に集約することで、社内でのデータ整理が進み、これまでにないデータの組み合わせでの分析が可能となります。そうすることで新たな商品開発につながる可能性が高まります。
経営判断への迅速な活用
データの収集・蓄積・分析を行うことで得られる効果の2つ目は、経営判断への迅速な活用です。データ分析を行うことで、社内の現状が明らかになります。自社の課題発見につながり、見つけた課題に対する戦略や施策にも、データを活かした効果検証が可能です。
データ分析を最大限に経営に活かすことを「データ・ドリブン経営」と呼びます。データの分析結果を可視化したものがデイリーで確認できるため、意思決定までの時間が短縮でき、経営判断に対して迅速に対応することができます。
業務の効率化
データの収集・蓄積・分析を行うことで得られる効果の3つ目は、業務の効率化です。
業務の効率化を進めるためには、データの収集・蓄積・分析に対してBIツールを導入することがおすすめです。例えば、データ分析にExcelを活用した場合でも、さまざまなデータを入力・管理することが可能です。ただし、複数のファイル・ワークシートにまたがったデータを集計・統合するためには、膨大な工数が発生します。
BIツールでは、形式の異なるデータであっても収集・蓄積・分析・結果の可視化までを、自動で行うことが可能です。データ分析を自動化させることで、データを加工する工数を削減し、効率よく業務を進めることが可能です。
データの収集・蓄積・分析にツールを活用するときのポイント
データの収集・蓄積・分析にツールを活用するときのポイントは、以下の3つです。
- 導入目的を明確にする
- 簡単に操作できるか事前に確認する
- 自社の予算に対して適正なコストか検証する
1つずつ、解説します。
導入目的を明確にする
データの収集・蓄積・分析にツールを活用するときのポイントの1つ目は、導入目的を明確にすることです。
目的を明確にしないままツールを導入しても、データの活用法を見出せない可能性があります。まずは、自社の課題を洗い出し、解決するために必要なデータを明確にします。
導入目的が明確になったら、運用管理を行う部署や従業員を決めて、目的に応じたデータ分析ができるよう必要な研修の企画なども検討するとよいでしょう。目的を明確にすることで、必要に応じた業務が決まり、ツールの機能を最大限に活用できる体制が整うといえます。
簡単に操作できるか事前に確認する
データの収集・蓄積・分析にBIツールを活用するときのポイントの2つ目は、簡単に操作できるか事前に確認することです。
ツールは、操作が難しく専門知識が必要といったイメージがあり、データ分析の専門家が活用するツールと思われる傾向があります。しかし、最近は専門知識や分析スキルを必要とせず、簡単な操作でデータ分析が可能な製品が増えています。ここで大切なことは、操作性と分析レベルのバランスが取れた製品を選ぶ必要があるということです。
例えば、営業担当者が、営業活動の可視化をするのであれば、簡単に操作できるツールが適当といえます。しかし、経営層が社内の様々なデータを活用し経営判断を行うのであれば、専門知識をもつ担当者が目的に応じた結果を取り出せるレベルのツールが必要です。
ツールを導入しても、操作が複雑で使い勝手が悪い場合、活用されないことが懸念されます。導入の目的が明確になり、担当する部署や従業員が決まったら、実際に操作した上で、ツールの選定を行うことが重要です。導入するツールの選定プロセスを1つ1つ確実に行うことで、導入後のスムーズなデータ分析につながります。
自社の予算に対して適正なコストか検証する
データの収集・蓄積・分析にツールを活用するときのポイントの2つ目は、自社の予算に対して適正なコストか検証することです。
ツールの導入・利用コストは、ライセンス体系などで変わります。主にユーザ数に応じて料金が変動する製品が多い傾向です。また、取り扱うデータ量によって料金が変動することもあるため、ライセンスが必要な人数やデータ量など、自社の利用要件を事前に確認しておくことが重要です。また、導入後のサポートなどで別途コストがかかる場合もあります。もちろん、注目すべきは予算だけではありません。ツールを導入することで自社が考える目的が達成できるのかどうかも検討材料の1つにする必要があります。自社の予算・目的に対して、適正なツールの選定を行いましょう。
まとめ
データ分析は、DX推進において欠かせない業務の1つといえます。データ分析を行う際は、BIツールの導入がおすすめです。BIツールがあれば、データの収集・蓄積・分析・レポーティングまでを迅速に行うことが可能です。また、数値が算出されているだけの状態のものであっても、BIツールを活用することで、瞬時にグラフなどに置き換えられ、可視化も容易です。さまざまなデータを活用し、経営の意思決定のスピードや精度を上げて利益向上につなげていきましょう。
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