ビッグデータ分析の基礎知識｜経営・ビジネスへの活かし方を解説！

ビッグデータ分析とは？

ビッグデータ分析とはどのような取り組みなのか、概要を解説します。

◆ビッグデータとは？

ビッグデータとは、ビジネスで取り扱う膨大なデータの総称です。

ビッグデータは、主に3つの「V」や5つの「V」の概念から成り立っているといわれています。3つのVは「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」、5つのVはこれらに「Veracity（真実性）」と「Value（価値）」を加えたものです。
つまり膨大で多様な種類や形式のデータを迅速に生成・収集すること、そしてそれらのデータの正確性を担保しながら、経済・社会・ビジネスなどの価値につなげることが、ビッグデータにおいて重要視されています。

・通常の「データ」との違い
従来からのデータとの大きな違いは、データ量とデータが構造化されている度合いにあると考えられます。ビッグデータは通常のデータと比較し、膨大なデータ量であり、構造化されていない非構造化データも多く含む点で大きく異なります。

◆ビッグデータ分析とは？

企業がビッグデータを分析する主な目的は、経営・ビジネスに有用な知見を得て、意思決定や売上やリスク予測、戦略策定などに活用するためです。
手法としては、機械学習やAI（人工知能）といった技術を用いてビッグデータを分析し、一定のパターンを発見したり、未来のトレンド予測を行ったり、異常値の検出によるリスク予測を行ったりします。

ビッグデータ分析の主な手法

ビッグデータ分析を行う際によく使われる手法を6つご紹介します。

◆クロス集計

データを属性ごとに分類して属性の傾向を掴む方法です。例えば20代は商品AよりBの購入率が高いなど2つ以上のデータを掛け合わせて傾向やニーズをつかみます。アンケート調査の集計やマーケティング分野でよく利用されています。

◆クラスター分析

類似性のある集団（クラスター）に分類して分析する方法です。例えば「高級志向の層」「子ども服を多く購入する層」などおおまかな傾向に分け、集団ごとの特徴を分析します。

◆回帰分析

ある一つの結果には複数の要因が影響していますが、その要因ごとにどのくらいの影響となっているかを分析する方法です。例としてどのような傾向の顧客が売上アップという結果に多く影響するのかを知ることができます。

◆アソシエーション分析

「連関分析」とも呼ばれる手法で、データ項目や商品同士の相関関係を分析する手法です。よく顧客の購買行動データを分析し、「Aを買う顧客はBも一緒に買う傾向が高い」などの関連性を見出すことができます。

◆決定木分析

樹形図を用いて複数の要因を整理しながら分析する手法です。例えば「地域Zの店舗では30代の既婚男性がAという商品を買う傾向が高い」などを分析することで、販促やマーケティングに活かせます。

◆主成分分析

「主成分」に絞って分析する手法です。ある一つの結果には多様な種類の要因が含まれていますが、それらは大まかに要約して複数要因をまとめられることがあります。例えば、顧客分析を行った結果、「高級品を買う傾向がある層」と「安価な商品の購買履歴がない層」はどちらも「高級志向」とひとくくりにします。結果が粗くなる恐れもありますが、単純化することでデータをシンプルかつわかりやすくできます。

ビッグデータ分析結果を経営に活かすには？

ビッグデータ分析の結果を、経営に活かすという視点で考えた場合に、次のポイントを押さえることで、より効果的な活用につながるでしょう。

◆ビッグデータ活用の目的の明確化

何よりも先に、ビッグデータの分析結果をどのような目的で活かすのか、明確にすることが重要です。例えば「既存店舗の売上アップ」と「新規ビジネスチャンスの創出」とでは集めるデータや分析手法などが変わってきます。経営戦略に基づくビッグデータ分析の目的の明確化を行いましょう。

◆データ分析の体制とデータドリブンな組織風土作り

データ分析を行うにはデータ収集から整形、分析、可視化まで一連の流れがスムーズに行く体制作りが必要です。また分析結果を活かして施策を行った結果を、検証するところまで仕組みを作っておくことがポイントです。

主なツールとして、ETL（※）機能が備わるBIツールやデータマイニングツール、DWH（データウェアハウス）が挙げられます。いずれもデータ分析を行えるツールですが、BIツールは分析結果の可視化を得意としており、経営の意思決定に役立てることが可能です。そのため、効果的な経営判断を目的としてビッグデータ解析を行う際には有効な方法の一つといえます。

※ETL：Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し・格納）というデータを格納庫（DWH）にまとめるためのプロセス。

環境構築と共に、組織内にビッグデータ分析を通じて経営やビジネスに活かす文化の醸成のために、情報共有や研修を進める必要があります。

◆質の高いデータの取捨選択・活用

ビッグデータの中には不完全、不正確なデータも含むことから、あらかじめ質の高いデータを選びながらも、データクレンジングで整形する仕組みを整えることも重要です。データの質によって分析結果の精度も変わってくるためです。

ビッグデータを活用するポイントについては、下記のコラムでも解説していますので、あわせてご覧ください。

【関連リンク】
ビッグデータ活用のポイントとその将来性とは？

まとめ

ビッグデータ分析は、今後もますます実施する企業が増えると考えられることから、早期から分析と活用の仕組みを整えておくことが重要です。

ビッグデータ分析結果の活用には、いかに可視化できるかが重要であり、BIツールが役立ちます。

BIツールをお探しなら、「LaKeel BI」がおすすめです。誰にでもわかりやすい分析結果表示と、AI機能の活用により対話型でインサイト（洞察・考察）をスピーディーに把握することができ、専門知識がなくとも確度の高いデータ分析結果を得られるのが特徴です。

また、データ分析・統合管理システム「LaKeel Data Insight」を合わせて活用することもおすすめです。社内外にある大量のデータを継続的に収集、蓄積、加工、分析し、データを効率的に活用できるよう統合できます。データ検索や集計により、さまざまな形式での出力ができ、効率的かつ迅速にデータ分析が可能です。

ぜひビッグデータ分析の仕組み作りにお役立てください。

「LaKeel BI」
https://bi.lakeel.com/bi/

「LaKeel Data Insight」
https://bi.lakeel.com/di/