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データ分析・活用の実施ステップと各プロセスにおける課題

 2021.12.17  CLOUDIL 【クラウディル】

データを分析し、その分析結果を活かすことは近年、ますます求められるようになっています。DXが進んだり、IoTなどの技術が普及したりする中で、より多くのデータが集まるようになっているからです。「分析なくして改善なし」という言葉もあるように、企業の業績を伸ばしていくために、データを活用することは重要です。しかし、データの分析や活用に課題がないかと心配している方も多いのではと思います。そこで、この記事ではデータを分析し、活用するステップから、データ分析の課題まで詳しく解説しています。ぜひ参考にしてみてください。

データ分析・活用を実現するための3ステップ

データを分析し、活用する時には、データを蓄積し、加工し、分析する必要があります。この見出しでは、この3つのステップについて詳しく見ていきましょう。

そもそも、データ分析を行うためには、もととなるデータを蓄積しなければなりません。データを蓄積する時には、さまざまな場所から集まるデータを蓄積する、データレイク(Data Lake)という場所を設けることが多いです。データレイクではまだ加工していない、生のデータを保管しておきます。後からまた利用できるように、生のデータは加工するデータと分けて、手を加えずに保管しておく必要があります。

次に、データベース上に溜まったデータを加工していきます。生のデータは分析に適さない可能性があるからです。たとえば、欠損があるデータや不正確なデータがある時には、それを削除する必要があります。また、分析しやすいようにデータの項目を揃える、メールの文章や動画や音声など、そのままでは分析に用いにくいものをデータに落とし込む必要もあります。

ちなみに、加工された後のデータはデータの保管場所である、データウェアハウス(Data Warehouse)に保存します。データウェアハウスではデータを時系列順で参照したり、分析しやすいようにデータが一つの場所にまとまっていたりします。

そして、最後にデータの分析を行います。ここでは統計分析ソフトなどを使い、データを統計的に分析して、分析内容をビジネスの現場に活かすことになります。たとえば、売上状況を分析して、ある店舗の売上だけ極端に低かった場合には、その店舗は閉店したほうが良いかもしれません。なお、データを分析すると誰でも同じような結果を得られますが、その分析結果をどうビジネスでの意思決定に反映させるかは、担当者の力量が問われるところになります。

データ分析・活用の各ステップにおける課題

データ分析は現代のビジネスでは大きな役割を果たしますが、いくつか課題があるのも事実です。ここでは、データを分析したり、活用したりする時の課題について、収集、加工と保管、分析の3のステップに分けて詳しく見ていきましょう。

データの収集に関する課題

まずはデータを収集する時の課題について見ていきましょう。特に日本企業では会社が縦割り組織になっている点が課題と言えます。

そもそも、データを収集したり活用したりするためには、会社全体が協力することが不可欠になります。データを使って経営方針などに反映させていくためには、会社全体からデータを集めることが不可欠です。たとえば、営業成績に関するデータは営業部が持っているでしょうし、広告を配信した成果についてはマーケティング部がデータを持っている場合が多いでしょう。これらのデータを総合して分析することで、より適切な経営判断ができます。

しかし、縦割り組織ではデータの収集に非効率です。複数の部署のデータを組み合わせる時に大きな手間がかかってしまうからです。縦割り組織はその他の点でもデメリットが大きいですから、全社が協力してデータ収集に取り組めるよう、部署間の協力体制を強化する努力が大切になってきています。

データの加工と保管に関する課題

データの加工と保管に関する課題もあります。

まず重要なのは、データ分析に用いるデータには、顧客の情報が多く含まれている場合があることです。最近ニュースにもなっているように、データ分析のために保管してあったデータが外部に漏洩してしまうと大変ネガティブな影響があります。顧客からの信頼が大きく損なわれることで売上が大きく落ち込むこと、取引先から取引を停止されてしまう可能性があります。最悪の場合、倒産に追い込まれてしまう可能性もあります。

このように、データの漏洩の影響は極めて大きいですので、データの漏洩を防ぐため、万全にセキュリティ対策を行っていく必要があります。ただ、セキュリティ対策をしすぎてデータを活用できなければ意味がありませんので、データを少ない手間で分析できる利便性も両立していく必要があるでしょう。

また、データを加工する上で大きく課題として立ち上がるのはデータクレンジングの問題です。データクレンジングとは、データを分析するのに適するような形に整形することです。データ分析をする時に、データクレンジングにかかる手間は大きくなりがちです。この手間を軽減する対策は打っていく必要があるでしょう。

たとえば、データクレンジングで重要になってくるのが名寄せです。たとえば、企業名の場合、得られたデータの中で「株式会社〇〇」「〇〇社」などと表記が混在している場合があります。人間が見れば、この2つは同じ会社であることがわかるのですが、データとしては別の会社のものと認識されてしまいます。これを防ぐために、名寄せで企業名を統一し、同じ会社のデータとして扱えるようにするのです。このような名寄せには大きな手間がかかるので、最初から企業名の入力方法を揃えておくことなどの工夫が必要です。

他にも、データクレンジングについてはさまざまな課題があるので、解決策を練っておく必要があるでしょう。

データ分析に関する課題

データ分析の時に特に課題になってくるのは、データ分析を行う人材が枯渇していることです。当然ながらデータを分析するのは人ですが、データ分析を行う時には、時に高度な専門知識が必要です。そして、専門知識を持った人材を採用するのは簡単なことではありません。また、データは一度分析すれば良いというものではなく、状況にリアルタイムで対応するために、何回も分析を重ねていく必要があります。また、分析の必要があるデータは、時間の経過とともに増加していきます。

企業として収益を上げるためにも、専門知識がなくても高度なデータ分析を行えるような体制を構築していくことが重要です。

まとめ

この記事ではデータを活用する時の課題について解説してきました。

今回紹介した課題については、さまざまなサービスが解決しようとツールやソフトウェアを提供しています。自社に合ったツールを採用することで、これらの課題は解決できるのです。

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