【超入門】データ分析とは？ ビジネスでの意味・目的・メリットを分かりやすく解説

はじめに

「最近、ビジネスシーンで『データ分析』や『データ活用』という言葉をよく耳にする」 「DX推進のためにもデータ分析が重要だとは聞くけれど、具体的に何をするのか、正直よく分かっていない…」 「専門用語が多くて難しそう…」

データに基づいた意思決定の重要性が叫ばれる昨今、このような疑問や漠然としたイメージをお持ちの方は多いのではないでしょうか。特に、日々の業務で直接データに触れる機会が少ない方にとっては、「データ分析」と言われてもピンとこないかもしれません。

この記事では、まさに「データ分析って、結局何なの？」という疑問をお持ちのビジネスパーソンに向けて、データ分析の基本的な意味から、その目的、ビジネスにおけるメリットまでを、専門用語を極力避け、分かりやすい言葉で解説します。

この記事を読むことで、「データ分析」に対する漠然としたイメージがクリアになり、その重要性や可能性を具体的に理解する一助となれば幸いです。

データ分析とは何か？ 一言でいうと？

データ分析とは、一言でいうと「集めたデータ（事実）の中から、ビジネスに役立つ“宝物”（意味やパターン、傾向など）を見つけ出し、より良い判断や行動につなげる活動」のことです。

少し具体的にイメージしてみましょう。

• 健康診断の結果を見て、「血圧が高めだな（事実）」と知るだけでなく、「運動不足が原因かもしれない（原因究明）」と考え、「週に2回ジムに通おう（行動）」と決める。これも立派なデータ分析です。
• お店の売上データを見て、「最近、A商品の売上が落ちている（事実）」と気づき、「競合店が類似商品を安く売り始めたからかもしれない（原因仮説）」と考え、「A商品のキャンペーンを打とう（行動）」と判断する。これもビジネスにおけるデータ分析の一例です。

つまり、単にデータを眺めるだけでなく、そこから意味を読み解き、次のアクションに活かすことこそが、データ分析の本質なのです。

なぜ今、ビジネスでデータ分析が重要なのか？

では、なぜ近年これほどまでにビジネスにおけるデータ分析の重要性が高まっているのでしょうか？ 主な理由をいくつか見てみましょう。

• 扱えるデータ量が爆発的に増えた: インターネットやスマートフォンの普及、センサー技術の進化などにより、企業が収集・利用できるデータの種類と量が飛躍的に増加しました。これらのデータを活用しない手はありません。
• 市場や顧客の変化が速くなった: 顧客のニーズは多様化し、市場環境も目まぐるしく変化します。過去の成功体験や勘だけに頼っていては、変化に対応しきれなくなっています。データに基づいて変化を捉え、迅速に対応することが求められています。
• 勘や経験だけに頼る意思決定の限界: 複雑化するビジネス環境において、個人の勘や経験だけに頼った意思決定は、リスクが伴います。客観的なデータに基づいた判断は、より確実で、関係者への説明責任も果たしやすくなります。
• DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の核: データ分析は、業務プロセスの改善、新しいサービスの創出、顧客体験の向上など、DXを実現するための重要なエンジンとなります。

こうした背景から、データから価値を引き出し、競争優位性を確立するために、多くの企業がデータ分析に注力し始めているのです。

データ分析の主な目的

データ分析を行う目的は様々ですが、ビジネスにおいては主に以下の点が挙げられます。

1. 現状把握・可視化（何が起きているかを知る）:
   1. 売上、利益、顧客数、Webサイトのアクセス数など、ビジネスの現状を客観的な数値やグラフで正確に把握します。「見える化」するとも言われます。
      
      
2. 原因究明（なぜそうなっているのかを探る）:
   1. 「なぜ売上が下がったのか？」「なぜ特定の顧客が離れてしまったのか？」など、起こっている事象の原因や要因をデータから探ります。
      
      
3. 将来予測（これからどうなるかを見通す）:
   1. 過去のデータパターンから、将来の売上や需要などを予測します。これにより、在庫管理の最適化や人員計画などに役立てます。
      
      
4. 施策効果測定（やったことの効果を測る）:
   1. 新商品キャンペーンやWeb広告など、実施した施策がどれくらいの効果があったのかをデータで評価します。効果がなければ改善策を考えます。
      
      
5. 最適化（より良い方法を見つける）:
   1. 広告予算の最適な配分、最も効率的な生産プロセス、顧客満足度を高める最適な接客方法など、データに基づいて最も効果的な方法を見つけ出します。

これらの目的を達成することで、企業はより的確な意思決定を行い、ビジネスを成長させることができます。

データ分析でできること（身近なビジネスシーンでの具体例）

データ分析は、決して専門家だけのものではありません。営業、マーケティング、企画、製造、人事など、あらゆるビジネスシーンで活用できます。ここでは、身近な例をいくつかご紹介します。

• 営業部門:
  • どの顧客層からの売上が大きいか分析し、重点的にアプローチする。
  • 失注した案件のデータを分析し、失注原因を探り、対策を立てる。
  • 過去の受注パターンから、成約確度の高い見込み客を予測する。
    
    
• マーケティング部門:
  • 広告キャンペーンの効果を測定し、より効果の高い広告媒体やメッセージを見つける。
  • Webサイトのアクセスデータを分析し、どのページがよく見られているか、どこで離脱が多いかなどを把握し、サイト改善につなげる。
  • 顧客アンケートの結果を分析し、顧客満足度向上策を検討する。
    
    
• 商品企画・開発部門:
  • 売上データや顧客レビューを分析し、新商品開発や既存商品改良のヒントを得る。
  • 市場トレンドデータを分析し、将来有望な市場や商品カテゴリを見つける。
    
    
• 製造・品質管理部門:
  • 生産ラインのセンサーデータを分析し、設備の故障予兆を検知する。
  • 不良品発生データを分析し、原因を特定して品質改善策を実施する。
    
    
• 人事部門:
  • 従業員満足度調査の結果を分析し、働きがい向上のための施策を検討する。
  • 退職者のデータを分析し、離職防止策を立案する。

このように、データ分析は様々な場面で、課題発見や意思決定の質を高めることに貢献します。

データ分析の基本的な進め方

「データ分析って、なんだか難しそうな手順が必要なのでは？」と感じるかもしれませんが、基本的な考え方はシンプルです。以下の5つのステップで考えると分かりやすいでしょう。

1. 目的設定：「何を知りたい？」「何を解決したい？」
   1. まず、データ分析を通じて明らかにしたいこと、解決したい課題を明確にします。ここが曖昧だと、分析の方向性が定まりません。（例：「若年層向けの売上を伸ばしたい」）
      
      
2. データ収集：「どんなデータが必要？」
   1. 目的に合わせて、必要なデータを集めます。社内の売上データ、顧客データ、Webアクセスログ、アンケート結果、場合によっては社外の公開データなども活用します。
      
      
3. データ加工・整理：「分析しやすい形に整える」
   1. 集めたデータには、欠損値（空白）や表記揺れ（例：「株式会社〇〇」「(株)〇〇」）などが含まれていることがあります。これらを分析しやすいように綺麗に整える作業が必要です。
      
      
4. 分析・可視化：「関係性を見たり、グラフにしたり」
   1. データを集計したり、グラフにしたりして、傾向やパターン、関係性などを発見します。Excelのグラフ機能や、専門的な分析ツール（BIツールなど）を使います。
      
      
5. 考察・アクション：「結果から意味を読み解き、次の一手を考える」
   1. 分析結果やグラフから何が言えるのかを考え（考察）、具体的な行動計画に落とし込みます。そして、実行した結果をまたデータで評価し、改善を繰り返します（PDCAサイクル）。

このサイクルを回していくことが、データ分析をビジネスに活かす上で重要です。

データ分析を始めるには？ Google Cloudとの関係は？

「データ分析の重要性は分かったけど、何から始めればいいの？」という方もいるでしょう。

まずは、身近にあるデータから始めてみることをお勧めします。例えば、Excelで管理している売上データや顧客リストなどを、グラフ化したり、簡単な集計をしたりするだけでも、新たな発見があるかもしれません。

しかし、扱うデータ量が増えてきたり、より高度な分析やリアルタイムな分析が必要になったりすると、Excelだけでは限界が見えてきます。そんな時に強力な味方となるのが、Google Cloudのようなクラウドプラットフォームです。

Google Cloudは、データ分析に必要な様々なツールやサービスを提供しています。

• BigQuery: 大量のデータを高速に分析できるデータウェアハウスサービス。
• Looker Studio (旧 Google データポータル): データを分かりやすいグラフやレポートに可視化できる無料のBIツール。
• Vertex AI: AIや機械学習モデルを簡単に構築・利用できるプラットフォーム。予測分析などに活用。

これらのツールを活用することで、より効率的かつ高度なデータ分析が可能になります。

XIMIXによるデータ分析・活用支援

データ分析の第一歩を踏み出したいけれど、

「社内にデータ分析に詳しい人材がいない」 「どんなツールを使えば良いかわからない」 「大量のデータをどう扱えば良いか、基盤構築から相談したい」

といったお悩みはありませんか？

私たちXIMIXは、Google Cloudのプレミアパートナーとして、お客様のデータ分析・活用に関するあらゆる段階をご支援します。

XIMIXのデータ分析支援

• データ活用コンサルティング: お客様のビジネス課題に基づき、データ分析の目的設定から活用戦略の立案までをサポートします。
• データ分析基盤構築: BigQueryなどを活用し、お客様のニーズに合わせたスケーラブルで効率的なデータ分析基盤を設計・構築します。
• 分析ツール導入・活用支援: Looker StudioなどのBIツールの導入や、効果的なレポート作成、分析手法に関するトレーニングなどを提供します。
• データ分析・レポーティング: お客様に代わってデータ分析を行い、ビジネスインサイトを抽出、分かりやすいレポートを作成します。

XIMIXは、お客様がデータという”宝物”を最大限に活用し、ビジネス成長を実現できるよう、技術力と豊富な経験に基づいた最適なサポートを提供いたします。

XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXのデータ分析サービスについてはこちらをご覧ください。
XIMIXのデータ可視化サービスについてはこちらをご覧ください。