データ分析の基本を解説！データ分析の流れや注意点を分かりやすく紹介
ビジネスにおけるIT活用が定着し、企業には多くのデータがあふれています。そして、昨今は企業の保有するデータを如何に戦略に活かすかが求められるようになりました。しかし、実際のところ、膨大なデータの分析を適切に行えている企業は少ないのではないでしょうか。本記事では、データ分析を行う上で抑えるべき基本について解説します。基本を抑えたデータ分析ができれば、分析結果をビジネスに落とし込みやすくなります。データの分析や利用に課題を持っている担当者は、ぜひ参考にしてください。
データ分析で抑えるべき基本とは
データ分析をビジネスに落とし込むためには、基本を抑える必要があります。ここでは、必ず抑えなければならない3つの基本について解説します。データ分析を適切に行い、ビジネス上の施策に活用するために確認しておきましょう。
データ分析とは？概念を理解する
データ分析とは、膨大なデータの中から目的に沿った必要なデータを抽出・整理をすることで状況を可視化することや、結果から意思決定に役立つ情報を導き出すことです。近年、ITが発展したことによって、データの数は膨大になりました。データの中から統計的な傾向を見出し、ビジネスに落とし込むためにも、膨大なデータの中から目的達成に必要なデータをうまく抽出することが大事です。
目的を明らかにする
データ分析は目的を達成するために行うため、目的を設定しなければ良い分析は行えません。もし、目的が明らかにならないままデータ分析を進めると、分析結果をどうビジネスに落とし込んで良いのかが分からなくなります。結果的に、ただ時間と労力を使うだけになりかねません。データ分析を行う際の大原則として、目的を明らかにした上で進めることを忘れないようにしましょう。
分析結果をビジネスに落とし込む
目的に沿ったデータ分析ができても、それをビジネスに落とし込み、課題解決や企業成長に繋げられなければ意味がありません。データ分析が完了し、抽出されたデータの中でも優先順位をつけて、その順に適切な対策を打っていきましょう。データ分析で得られる情報量は非常に膨大です。すべての情報に一度に対応しようとしても中途半端な対応で終わってしまう可能性があります。分析結果に対応する施策の難易度や、戦略上の優先順位を考慮して、ビジネスに落とし込みましょう。
データ分析の基本的な流れ
目的と課題を明確にする
データ分析において明確な目的の決定は必ず行うべきことです。データ分析の目的を考える上では、現状の課題を明確にすることが有効です。課題と目的の立て方の例は下記の通りです。
- 課題：新卒の人に自社の採用情報が伝わっていない
- 目的：優秀な新卒人材の確保のための改善策を考えること
目的や課題の設定に関しては、定性的なものよりも定量的なものにすることが理想的です。なぜなら、データ分析の結果をビジネスに落とし込み、結果の効果測定を行ったときの評価基準が明確になるからです。
仮説を立てる
目的と課題が決定したら、課題に関する仮説を立てましょう。「なぜその課題があるのか」、「どうすればその課題は解決するのか」といったことに対する仮説を立てることが大切です。
先ほどの例で考えてみます。「新卒の人に自社の採用情報が伝わっていない」という課題に対して、その要因と考えられる要素を洗い出します。今回であれば、求人サイトの掲載数やSNSのフォロワー数などが挙げられるでしょう。要因を考える際、その要因と課題の間に因果関係があることを確認しなければなりません。同時に、課題解決のための施策とその結果を仮説立てておきましょう。仮説を立てる際は、個人のバイアスがかかりやすいため、複数人で話し合いながら仮説を決めることをおすすめします。
必要なデータをまとめる
実際にデータを集める前に、どのようなデータが必要なのかをまとめましょう。目的達成や課題解決に必要なデータを上手くまとめることが重要です。また、データの収集方法とそれにかかる時間や予算・労力も確認しておきましょう。もし、データの収集が困難な場合は別の方法を考える必要があります。データを集める前に、どのようなデータを、どこから、どれくらい集めてくるのかを決めておくことで、膨大なデータの中から際限なくデータを収集してしまい活用できないという徒労を防ぐことにつながります。
データを実際に収集する
集めるべきデータの種類や量・収集方法に見通しが立った段階で、いよいよデータを集めましょう。いざデータを集めていく中で、不要に感じるデータもあるでしょう。その場合はチームメンバーなどと相談をして、収集対象から外すことも必要です。データは雑多なものよりも、ある程度分類されている方がデータ分析もスムーズになります。
また、データ分析を行う上の効率も重要です。たとえばWebサイト上のデータであれば、プログラムで自動取得できるという場合もあります。あらかじめ収集作業の効率を考えて実施することで、早く・多く・的確な情報を集めることができます。
データ分析を行う
実際にデータが必要な段階でデータ分析を行いましょう。データ分析に関しては、扱うデータや目的に応じて手法が異なります。適した手法を選び、正確にデータ分析を行うには専門の知識が必要です。専門知識を技能を備えたメンバーがいない場合でも、BIツールを使うことで、データと目的から最も適したデータ分析を自動で行い、数字を可視化することができます。また、BIツールでデータ分析を自動化することで効率よく分析することができます。データ分析が終わったら、仮説が正しかったかどうかを確認しましょう。
ビジネスに落とし込む
データ分析を終えた後は、実際に課題を解決するためにビジネスに落とし込みます。分析結果をビジネスに落とし込む際の注意点は、1人の解釈に依拠しないことです。1人の人間によるデータの解釈は、個人的な考え・感情・目線で情報を捉えてしまい、データを正しく解釈していない可能性があります。複数のメンバーでデータの分析結果を見て解釈をすり合わせつつ、次のアクションを決めましょう。
結果を基に上記のサイクルを繰り返す
データ分析は1度やって終わりではありません。繰り返して行うことで継続的な改善を行うことができます。データ分析の結果をもとに、ビジネスの施策に落とし込んだ後は必ず、効果測定を行いましょう。「本当に課題が解決されたのか」、「どれくらい課題が解決されたのか」を明らかにしましょう。効果測定が終わったら、その結果や新たな課題に対してもう一度仮説を立てます。さらにその課題解決に向けて、再度データ分析を実施しましょう。継続的にデータ分析を繰り返すことで、改善を積み重ねることができます。
有益なデータ分析を行うための基本的な注意点
データ分析の概要と、データ分析を行う基本的な手順について解説しました。
しかし、より有益なデータ分析を行うためには、気を付けておくべきポイントが3つあります。ここでは、データ分析全体での注意点について解説します。
データの種類と性質を理解して活用する
データを収集する際やデータを分析する際に念頭におくべきこととして、データの種類と性質があります。特に見ておくべき点は、収集したデータが1次データか2次データかという点です。1次データとは、実際に調査を行って手に入る情報そのものを指します。一方で、2次データは第三者の手によって加工されたデータのことです。後者の場合、加工者の意図が入ったデータとなるため、データ分析を行う際には使用を避けた方が無難です。なるべく1次データを集めましょう。
また、データというと数字で表される定量データを想像しがちです。しかし、アンケートなどに書かれている、文字による定性的なものもデータの1つです。分析は難しいですが、状況に応じて定性データの収集も検討しましょう。
客観的にデータに向き合う
データ分析の結果をビジネスに落とし込むには、客観的にデータに向き合うことが大切です。データ分析結果の解釈にも、主観的な解釈は介入してしまいます。これでは、正確なデータ分析を行ったとしても、ビジネスに落とし込むことはできません。客観的にデータを扱うためには、BIツールなどを用いてデータを可視化することが効果的です。複数の社員で話し合いながら決めることで、1人の主観的な解釈を排除できます。余裕がある企業であれば、データアナリストなどの専門家をアサインするのも良いでしょう。
試行錯誤が当たり前
データ分析を行う上で、試行錯誤するのは当然のことです。分析を行えるデータある一方で、どのようにデータを分析して良いのか分からないことや、分析結果をビジネスに落とし込めないことは多々あります。それでも試行錯誤をしながらデータの分析や解釈を繰り返すことで、データ分析がビジネスに少しずつ生きてくるのです。何度もPDCAを回し、改善を加えることでより有益なデータ分析が可能になります。
まとめ
本記事では、データ分析の基本的な考え方や手順、注意点について解説しました。データの量が膨大になった今、企業が保有するデータをどのように活かすかが重要になっています。データ分析の基本を抑えた上で、適切に分析を行うことで効果の出やすい戦略を考えるきっかけになります。本記事を参考に、自社でデータ分析をどのように活かすべきか、再考してみてはいかがでしょうか。
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