【初心者向け】データ分析とは?ビジネスで身につけるべき基礎知識と活用事例

【初心者向け】データ分析とは?ビジネスで身につけるべき基礎知識と活用事例

近年のIT技術の進歩により、データ分析を企業の経営判断やビジネス戦略の立案などに活用する取り組みが広がっています。しかし、データ分析のメリットや進め方、ツールなどをきちんと理解していない方も多いのではないでしょうか。本記事では、初心者が押さえるべきデータ分析の基礎知識やビジネス現場での活用事例について解説していきます。

初心者が抑えるべきデータ分析の概要

データ分析とは

データ分析とは、蓄積したデータの中から必要な情報や数値・文字などを抽出し、分析することをいいます。近年のIT技術の発展により、膨大なデータの蓄積や処理が可能になり、データ分析が企業活動において重要視されつつあります。

 

データ分析の目的

現在、データ分析は多くの企業組織で使用されており、日々社内に蓄積されていく大量のデータを分析することで、ビジネス戦略の立案や課題解決に役立てられています。具体的には、販売予測や金融リスク分析、webマーケティング分析などに多く用いられています。



初心者がデータ分析を行う3つのメリット

IT技術の進歩にともない、企業運営にデータ分析を取り入れる時代が迫っています。では、データ分析を行うメリットについて1つずつ解説します。

 

現状分析・将来予測が可能

データ分析を活用することで、各々のデータの関連性や因果関係の不確実性を減らし、より精度を高めて情報を取り出すことができます。それによって、確度の高い現状分析と将来予測が可能となり、継続的な売上やシェア拡大の戦略が立てやすくなります。

 

見落とした問題点や可能性の発見

データ分析の活用は、社内に散らばったデータを集約し、見落としていた問題点や新たな可能性の発見に貢献してくれます。データ分析から得た結果は、確度の高い客観的な情報になるため、売上改善や業務効率化につながり、組織の貴重な資源にもなるでしょう。

 

スピーディーな意思決定ができる

企業の課題を解決するには、スピーディーな意思決定が重要になります。データ分析の導入により、企業が抱える課題に関するデータを素早く提供してくれるため、

スピーディーな意思決定や判断を後押ししてくれます。

 

初心者が気をつけたいデータ分析の進め方

ここでは、初心者がこれからデータ分析を取り組む時の正しい進め方について掘り下げていきます。

  1. 目的の明確化
  2. 仮説の洗い出し
  3. 分析方法の定義
  4. 情報(データ)の収集
  5. 分析

では、順番に解説していきます。

 

1.目的の明確化

始めに、目的を明確にすることが重要にです。定めた目的に向かって最適なデータ分析を行うことができれば、より的確な戦略や打ち手を考えることができます。目的が明確化できていないと、データ分析の進め方を誤ってしまい、遠回りをしてしまうかもしれません。目的を明確かつ具体的にすればするほど分析がスムーズに進み、明確な対策を打ち出すことができます。

 

2.仮説の洗い出し

次のステップは、仮説の洗い出しです。仮説とは「ある論点に対する仮の答え」「わからないことに対する仮の答え」を指します。データ分析においては、どんな場面でも「仮説を構築すること」が必要です。しかし、仮説をすべて洗い出しても、その数は膨大なものになります。

すべての仮説に対する打ち手を実行するのは難しいので、優先順位をつけて絞り込む必要があります。その際のアプローチとして、「データ分析を利用して、複数の仮説の中から優先順位をつけ、より確度の高い打ち手に絞り込む」という手法がおすすめです。たとえば、売上減少に対して、「客数の減少」か「客単価の減少」どちらが原因かわかれば、仮説とその打ち手を絞り込むことができます。この手法によって、複数ある仮説の中から問題解決に貢献しそうな仮説を選ぶことができ、経験や勘に依存することなく打ち手を絞り込めます。

 

3.分析方法の定義

仮説の洗い出しが終えたら、仮説の検証のためにはどんな数値データが必要で、どのような分析手法を行うべきか整理します。洗い出した仮説によって分析手法は変わりますが、社内で保有しているデータなど、あらゆるデータの中からどのデータを使って分析を行うかを整理することが重要です。

 

4.情報(データ)の収集

3で定義したデータ分析方法をもとに、必要な情報を探していきます。分析手法を実現させるためのデータをいかにして集めて、整理するかが重要です。

 

5.分析

4で集めたデータをもとに、分析を進めていきます。経験や場数によってデータ分析のスピードや精度は上がっていくものですが、初心者でもポイントを押さえれば一定の成果を出すことができます。

データ分析で活躍するツールや仕組み

ここでは、データ分析で活躍するツールを3つ紹介します。

 

エクセル

データ集計のツールとして、有名なのがエクセルです。エクセルは、短期間、少量、形式が多岐にわたらないデータの可視化を得意とします。追加のコストも必要なく、操作方法もインターネットで素早く調べられる手軽さがメリットです。一方、長期間かつ大量のデータを分析する場合、エクセルファイルを開くのにかなりの時間がかかります。形式が異なるデータの場合、集計作業の工数も増えてしまうのがデメリットです。

 

AI(機械学習)

最近では、データ分析の手法として、AI(機械学習)をシステムに組み込むツールが増えてきました。AIの一分野である機械学習は、未来を予測するのに便利な手法といわれています。データを反復的に学ばせることで特徴を見つけ出し、新しいデータにパターンを当てはめ、自動で判断することが可能です。現在、顧客の行動予測や画像の認識・Webサービスのおすすめ機能など、様々な場面でAIが活用されています。

 

BIツール

BIツールとは「ビジネスインテリジェンス」の略称で、企業に蓄積された大量のデータを分析し、スピーディーに意思決定できるよう補助するためのツールです。レポート作成が短時間でできたり、膨大な情報の分析をリアルタイムかつスピーディーに行えたりするため、問題の素早い解決が目指せます。近年利用する企業が増えているツールです。

 

初心者の参考になるデータ分析の事例

ここからは、データ分析を用いて成果を上げた企業の事例を3つ紹介します。

 

株式会社協和

化粧品、美容食品、健康食品を手がける株式会社協和は、BIツールの「Yellowfin」を導入し、売上拡大と業務効率化に深く貢献しました。従来の人に頼る仕組みではなく、数値データを頼りにする仕組みに変えたことで、数値データに基づいた経営判断を可能にし、通販でありがちな欠品をゼロにすることを実現しました。

 

アイシン精機株式会社

アイシン精機株式会社は、トランスミッションやブレーキ、エンジン関連部品など、グローバルにビジネス展開をしている総合自動車部品メーカーです。同じくBIツールの「Yellowfin」を導入し、労務管理に関わる時間を年間600時間削減に成功しています。同社では今後も、自動車の製造に不可欠な金型の原価管理や制作工数管理の時間削減にも効果を期待されています。

 

バリューコマース株式会社

アフィリエイトマーケティングのパイオニアとして成長してきたバリューコマース株式会社は、売上などの数値が確認しづらい状況を改善するため、BIツールの「Yellowfin」を導入しました。これにより、経営陣だけでなく全社員が複数の広告媒体実績、キャンペーン成果の計測などのリアルタイムの数値を簡単に把握し、比較できるようになりました。BIツールは、ビジネスにおいて欠かせないものとして、定着しつつあります。

 

まとめ

初心者が抑えるべきデータ分析の概要やメリット、進め方、分析ツール、企業事例などを紹介しました。近年のIT技術の発展によって、社内外に膨大なデータを蓄積できるようになった今日、そのデータを活用する取り組みが広がっています。現在データ分析をしていない企業でも、今後はデータ分析の導入・活用が必須となっていくでしょう。ぜひこれを機に、企業の業務プロセスや経営課題の解決のため、データ分析をしてみてはいかがでしょうか。

BIツール Yellowfin の紹介資料はこちらから↓

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