データ分析で何ができるの？分析の進め方と合わせて紹介

近年、インターネット環境の進化やセンサー技術の普及等により、大容量のデータを収集・保存が可能になりました。また、クラウド技術やデータプラットフォームの発展により、データへのアクセスと可用性も日々向上してきたことで、ビジネスにおけるデータ分析・活用の必要性が高まっています。ただ一方で、手元にデータはあるけれども、使えるデータなのか分からない、データ分析や統計学に詳しい人材が社内にいないなど、様々な事情からせっかく収集・蓄積したデータを活用しきれていない企業・組織が多いことも事実です。

本記事では、これから社内で少しずつデータ分析・活用を進めたいと考えている方向けに、その第一ステップであるデータ分析でできることと、具体的な分析・活用の進め方をご紹介します。データ分析・活用にご興味があれば、最後まで是非ご一読ください。

データ分析の目的は、データから示唆を得ることにより、意思決定や課題解決をサポート・後押しすることです。実際に分析を進める場合は、目的や分析方針を事前に決定してから取り組みますが、まずは分析結果から得られる代表的なものを5つご紹介します。

データ分析は、データの中に潜むパターンや傾向を特定することができます。統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用してデータ項目間の関連性や相関性を見つけ、業務運用上では気付くことが難しいパターンや傾向を明らかにすることができます。また、それらに基づいて将来の動向を予測することも可能になり、予測モデルを構築することでビジネス戦略やリスク管理、顧客の需要予測などの様々な分野でデータ活用を加速させることができます。

営業戦略や経営判断などの意思決定をサポートするためにもデータ分析が活用されています。経営者や意思決定者に対して、データ分析結果を可視化することで、事実に基づく客観的な情報と洞察の提供が可能になります。これにより過去の経験や勘によって判断がぶれることも少なくなり、結果として意思決定スピードも上がります。また、客観的なデータに基づいて判断することにより、施策実施前後のデータに生じたギャップを比較して施策の有効性を容易に評価できるようにもなります。

顧客セグメントを分類して行動特性を理解することは、マーケティング戦略の策定に重要な役割を果たします。顧客の購買パターンや嗜好を分析し、ターゲット市場やセグメントを特定することで、効果的なマーケティングキャンペーンやパーソナライズされたサービス提供が可能となります。

データ分析は、業務プロセスやリソースの効率改善にも活用されます。無駄な手順や時間の浪費、ボトルネック、リソースの過剰使用などの課題を特定し、プロセス改善や最適化に向けた施策を立案することができます。

異常検知やパターン・傾向分析を通じて、リスク要因や不正行為を検出し、予防策や対策を講じることもできるようになります。また、業績低下や問題発生のボトルネックを特定し、それに基づき解決策や改善策を導き出すこともできるようになります。

データ活用に向けて目的を明確に定義します。何を達成したいのか、どのような課題に対する回答を得たいのかなどを組織やチームで話し合って明確にし、テーマを決定しましょう。

分析に必要なデータを収集します。社内データベースや業務システムからデータを抽出する場合や、オープンデータなどの外部データソースからデータを収集するなど、社内外にどのようなデータが存在しているかを明らかにします。電子化されていない紙帳票のデータや社員のPC操作ログなど、普段はデータとして認識していないものも活用できる場合があります。

収集したデータを分析に適した形式に加工・整形します。欠損値や異常値の処理、複数テーブルのデータを統合、スケーリングなどの前処理を行います。

基本統計量やパターンを分析します。ヒストグラムやバブルチャートなどの可視化手法を用いてデータの特徴や関係性を視覚的に理解します。

回帰分析、クラスタリング、分類、時系列分析などから目的に応じた適切な分析手法を調査し、選択します。

選択した手法を用いてデータを分析。パラメータの調整やモデルの評価を行い、最適な結果を得るために反復的なプロセスを繰り返す場合もあります。

分析結果を解釈し、ビジネス上の意味や洞察を把握します。予測結果やパターンの特定、重要な変数や影響要因の特定など、目的に応じた洞察を得ることが重要です。

分析結果をわかりやすく可視化し、報告書やダッシュボードとしてまとめます。視覚的な表現や説明を通じて、結果を他の関係者と共有します。分析結果に基づいた施策を検討・実施し、その結果を評価して継続的な改善と最適化を行います。

今回は、これからデータ分析をビジネスに活用したいと検討されていらっしゃる方にデータ分析でできることをご紹介しました。データ駆動型（データドリブン）の意思決定やビジネス戦略の構築において、データ分析は不可欠です。データから示唆を得ることで、業務効率の向上や企業競争力の強化など、さまざまな目標達成につなげることが可能です。

非対面決済プラットフォーム企業においてネット保険商品への導入支援を経験した後、損害保険会社で営業企画、商品・サービス企画、CX推進、他損保との業務提携等を経験。
前職では大手モーゲージバンクのデジタル営業推進の責任者として従事、2022年に日商エレクトロニクスに入社。
趣味は、トレイルランニング。