データ分析と活用について概要から目的・メリットやポイントを徹底解説
企業が成果を上げ続けるためにデータの分析・活用を行う場合、データ分析について正しく理解することが大切です。本記事では、データ分析と活用の違いとそれぞれの概要や目的・メリットについて解説していきます。データ分析・活用を効率よく行いたいと考えているご担当者に、ぜひ参考にしていただきたい内容です。
データ分析と活用の違いについて、以下3点を説明します。
- データ分析とは
- データ活用とは
- 主な違い
それぞれ、解説していきます。
データ分析とは
データ分析とは、業務効率化や生産性向上などのために企業が管理しているデータを収集・分類・整理・取捨選択し、意味のあるデータにすることです。データ分析は、データドリブンに欠かせない手段の1つでもあります。データドリブンとは、データを集めて分析し、多様なビジネス課題に対して、意思決定を行うことです。データ分析を行うことで、データを様々な目的に向けて活用し、役立てることができます。
データ活用とは
データ活用とは、データを企業の意思決定など、業務プロセスの中に組み込み、継続して役立てることを指します。分析が終わった結果データを企業の様々な業務シーンに使用し続けることで、新たな発見やビジネス創出につなげることが可能です。
主な違い
データ分析は手法を使ってデータを細かくすることですし、データ活用は信憑性のあるデータを元に、経営の意思決定など業務の様々な場面で使うことです。データ分析と活用は、そもそもの目的が違うものの、密接につながっています。例えば分析したそのままデータを活用することで、組織の生産性向上に役立てるなどがあります。分析でデータを意味あるものにでき、あらゆるシーンで活用することが可能です。
データ分析結果を活用する目的
データ分析結果を活用する目的は、より良いビジネスの意思決定を促すことです。精度の高いデータを元に、経営層などの意思決定に役立てます。その意思決定の積み重ねが、会社の評判や利益、顧客満足などの成長につながっていきます。そのため、一つひとつの意思決定を、確実かつ早急に行うことが極めて重要です。意思決定を円滑に行うためにも、データ分析と活用を着実に行う必要があります。
データ分析と活用がもたらすメリット
データ分析と活用がもたらすメリットについて、以下3点を説明します。
- 将来予測につながる
- 新たなビジネスチャンスの創出
- 意思決定のスピード向上
それぞれ、解説していきます。
将来予測につながる
データ分析と活用がもたらすメリットの1点目は、将来予測につながることです。企業は市場の動向と今後の売上推移を予測し、その結果を元に目標値を定めていきます。データ分析と活用を行うことで、現状分析の精度を高めて、将来の予測につなげていくことが可能です。一般的に、将来の情報は不確実性が高く、確度の高い予測結果を出すことは困難です。データ分析によってデータの関連性と因果関係を分析し、精度の高い結果を得ることで、自社のシェア率の拡大や売上・粗利向上への施策の検討につながります。
新たなビジネスチャンスの創出
データ分析と活用がもたらすメリットの2点目は、新たなビジネスチャンスの創出の可能性があることです。正しく分析されたデータを見れば、現場だけ見ているだけでは気づけなかったことを、知ることができます。分析後のデータには、見落としていた問題点や大きなビジネスの芽が隠れている可能性があります。データ同士で新たな相関関係や因果関係を発見すれば、これまでとは大きく違った洞察を導くことができるでしょう。組織を現状から大きく変えて変革するチャンスかもしれません。
意思決定のスピード向上
データ分析と活用がもたらすメリットの3点目は、意思決定のスピード向上が図れることです。データ分析と活用を継続することで、短いスパンで変化する時代の流れに乗って、スピーディーな意思決定を促せます。精度の高いデータは、「企業の経営者に対して迅速な決断を促す」「意思決定を促すなど」といった意思決定のサポート役が期待できます。
データ分析と活用のポイント
データ分析と活用のポイントについて、以下3点を説明します。
- 目的の明確化
- プロセスの意識
- ツール導入
それぞれ、解説していきます。
目的の明確化
データ分析と活用のポイントの1つ目は、目的の明確化です。何のためにデータを分析するのか、活用するのかをあらかじめ考えておく必要があります。データの内容に左右されないためにも、データを見る前に目的を決めることです。特に近年では、DX推進やデジタルシフトも加速しており、組織の意思決定を促すためにもデータの分析・活用スピードも上げていかなければなりません。ここで注意したいのは、データ分析という手段が目的化してしまわないようにすることです。データ分析は手段であり、目的ではありません。何のために分析を行うのかしっかりと決めましょう。
プロセスの意識
データ分析と活用のポイントの2つ目は、プロセスの意識です。データ分析と一言で言っても、その内容として「データの集約→処理→分析→活用」という流れが含まれることに注意する必要があります。企業担当者はプロセスが複数あることを知らずに分析を進めて、1つの分析で終わりとしてしまったために、結果に満足しないこともあります。
中途半端な分析で得たデータは使われないものも多く、場合によってはデータ分析を一からやり直すことにもなるかもしれません。得られる結果が「ビジネスに効果があるか」「目的に沿っているか」を意識した上で、どのようなプロセスを経てデータ分析を行うか、しっかりと考えましょう。
ツール導入
データ分析と活用のポイントの3つ目は、ツール導入です。データ分析のスピードを上げるためには、専用のBIツールを導入することをおすすめします。担当者が知識をもたないまま、既存ツールやExcelを使って独自に分析するのはとても大変ですし、危険なことです。膨大なデータを見て、1からデータの加工や処理、分析まで進めることは、相当な知識をもたないと難しいことでしょう。また、いくらエクセルの関数に詳しく分析が得意な担当者であっても、視覚的にわかりやすいデータを表現し、意思決定の判断材料として役立てるかどうかは別の領域です。
データ分析の専用のツールがあれば、カスタマイズしなくとも簡単に精度の高い分析を行えます。更にダッシュボート機能などで、分析した結果を視覚的にもわかりやすく表し、そのままの形で経営の意思決定会議にも持っていくことが可能です。データ分析のスピードも上がり、これまで大きな課題であった企業改善にもつなげられるでしょう。
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まとめ
データ分析と活用を意味あるものにするためには、専用のBIツールを使うことが有効です。データ分析に特化していないツールを使うと、「ツール導入前よりも意思決定が遅延する」「市場の変化に対応できない」といった不都合が起こる可能性があります。ビジネスの重要なインサイトを発見し、共有するためにも、専用のBIツールの活用を検討してはいかがでしょうか。
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