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データ分析の基本ステップを解説!BIツールで効率化

近年、DXやデータドリブン経営などの推進により、企業経営においてデータ分析は欠かせないものとなってきました。しかし基本を知らないままデータ分析を行うと、効果的なデータ活用が実現できないといったことも起こり得ます。
そこで本コラムではデータ分析を実施する上での基本ステップを解説いたします。また業務効率化に役立つ分析ツールも近年増えてきておりますので、その概要も併せてご紹介いたします。

データ分析を行う前に知っておきたいこと

社内のあらゆるデータを用いて、営業分析や顧客分析、売上分析などを行い、商品開発や経営判断に活用するといったシーンは数多く訪れます。その際に必ず実施することとなるのが、データ分析という工程です。

データ分析を行う前に、まずデータ分析の全体の流れを知っておきましょう。

よくあるのが、社内に散在しているデータのうち、使えそうなものだけ使い、手当たり次第に分析し、後からまとめて結論を得るという方法です。しかしそれではデータの粒度揃えや加工に手間取ったり、最終的に精度の高いデータ分析結果が得られなかったりと、良いことは何もありません。
基本的なステップを踏むことで、データ分析の精度を高めることができます。

データの活用は基本的に、「データの収集」→「蓄積」→「抽出」→「加工」→「可視化」→「分析」→「意思決定」というプロセスを辿って行います。
今回は特に「分析」の項目に焦点をあてて、基本ステップをご紹介します。

データ分析の基本ステップ

データ分析は以下のように段階を踏んで実施します。

1データ分析の目的を明確にする

これから行うデータ分析の目的を改めて確認します。まず何を実現したいのか考え、分析する理由を明確にします。データ分析を行う具体的な数値と期間を設定し、実現したいゴールを掲げます。
例えば、ここ一か月の売上が落ちているという現状を分析し、本来の事業計画の数値目標を達成できるようにします。
スピードが求められると特に目的を軽視してしまいがちですが、目的がずれてしまうと目標の達成が遠回りになってしまうケースが多いです。また、データ分析そのものが目的になってしまうと、本来の目的である「事業計画の数値目標を達成」する事から視点がズレ、本来必要な数値を出せなくなる場合があります。
目的(KGI)に基づく目標値(KPI)を定めることで、最適なデータ分析が行えます。

2仮説を立てる

目的が明確になったら課題解決のための仮説を立てます。仮説は課題との因果関係があるものを抽出しますが、データ分析はここであらかじめ立てた課題を検証するために行います。
例えば、売上が低迷しているのであれば、その理由として、物価上昇や季節要因、競合製品の台頭など、問題の原因として考えられることをリサーチします。その中から、優先順位をつけることで、優先度の高い項目から仮設を立て、検証する「課題」を決めていきます。

3分析の計画をまとめる

データ分析の目標と仮説をもとに、データ分析の計画を立てます。スケジュールはもちろんのこと、その仮説を検証するためには、どのようなデータを用いて、どのような手法で分析していくのかを整理します。計画を綿密に行うことは、データ分析の成果を出すためには非常に重要な工程です。

4データを収集する

計画に沿って、分析を行っていきます。まず必要なデータを収集します。すでに社内にあるデータや新規で取得するべきデータがあれば収集していきます。
このとき、できるだけ細分化したデータ単位で取り扱うことが重要です。例えば、売上データ一つとってもその種類は膨大にあります。売上高、顧客単価、商品単価、顧客数(新規顧客数、リピーター数)、顧客獲得経路、顧客層ごとの購入頻度などです。それらのデータをそれぞれ取得していきます。また市場調査データなどの外部調査データがあると、外部の環境要因も分析に盛り込むことができます。

5データを整理・処理・加工する

集めたデータを、分析ができるように整理し、必要に応じて処理・加工を行います。分析する際にノイズとなるデータの除去や、データ分析に適した形式に統一する等がこの工程に含まれます。

このときに重要なのが、見やすく可視化することです。それぞれのデータを、数値的なデータからグラフ化するなどしてパッと見て分かるようにすることで、関連性の把握や現状を明確に理解できるようになり、分析がしやすくなります。データを可視化することで、新たな仮説が浮かび上がってくることもあります。

6分析する

収集したデータがそれぞれ、分析できる状態になったら、分析を行っていきます。適した分析手法は検証したい仮説に応じて変わります。計画通りに実施しましょう。
分析そのものは専門的な知見が必要になることもありますが、社内に専門家が不在でも、BIツールなどの分析ツールを利用して自動化することが可能です。

7結論を出し、意思決定や次の行動につなげる

分析結果と仮説とを比べ、結果と仮説が異なればまた新たな仮説を立て、分析を行っていく必要があるでしょう。データ分析の末、結論が出れば、目標(KGI)の達成に向けた施策も自ずと見えてくるものです。分析結果から、今後の施策実施への意思決定や、商品開発に活かしていきます。

データ分析に必要なシステム・ツール

データ分析は、ツールを用いるとより効率的かつスピーディーに行えます。データ分析に利用できる主なツールをご紹介します。

データ分析基盤

データ分析基盤とは、多種多様で膨大なデータの収集、蓄積、加工、分析といった作業を一貫して行ない、データを効率的に活用できるよう統合するシステムです。また、データ分析基盤によっては、データ加工の専門知識がなくとも、容易にデータ加工を実施することが可能です。
データ分析基盤は、データ集計やレポーティング、さらにはAIの一部である機械学習にも応用され、市場の分析やニーズの把握など、ビジネスを有利に進めるうえで必要不可欠な技術となっています。

> データ分析基盤を構築するうえで知っておきたい4つのポイント
> データ分析基盤の例「LaKeel Data Insight」

その他のデータ分析ツール

・ETLツール
ETLとは、「Extract(抽出)・Transform(変換)・Load(格納)」の頭文字を取った言葉です。この「抽出→変換→格納」のプロセスは、データ統合のプロセスです。社内にあるデータベースやシステムからデータを抽出し、扱いやすい形式に変換して、DWH(データウェアハウス)というデータを格納する倉庫のようなシステムへ書き出します。
ETLを利用することで、専門知識を有するデータの変換・加工が誰でも容易に自動的に実施でき、抽出のプロセスでDWHに書き出しやすいデータ形式へ変換することができます。

・DWH
DWHとは「Data Ware House(データウェアハウス)」を指し、ETLによって書き出されたデータを格納しておくためのデータベースです。ただのデータベースと異なる点は、データ分析に特化しているという点です。
例えば、DWHではデータ分析にすぐに取りかかれるように、データを格納する際にも、時系列に沿って、テーマごとに分解され、整理された状態で格納されます。また常に蓄積され続けていきます。
DWHによって整えられたデータを蓄積しておくことにより、データ分析がより効率的に実施できるようになるでしょう。

・BIツール
BIツールとは「Business Intelligence(ビジネスインテリジェンス)」を実施するためのシステムです。BIは、企業として戦略的な意思決定を行えるように、データの活用を行うプロセスを指します。BIを実施するには膨大なデータ収集・分析を行うことが必要です。
BIツールは、ETLツールを経てDWHに保存されたデータを分析し、可視化する役割を担います。
BIツールの強みは、データ分析の結果や、データ集計結果を円グラフや棒グラフなど、視覚的にわかりやすく見せる機能で、数字や文字などを羅列しただけの情報では把握しづらいデータも、視覚的に把握がしやすくなります。
これにより、スムーズな意思決定や次なる施策の考案につなげていくことができます。

データ分析に有効なBIツール「LaKeel BI」

BIツールは、データ分析の基本ステップの分析のステップに有効なツールです。そのBIツールの中でも、おすすめなのが「LaKeel BI」です。

「LaKeel BI」は、専門的な知識不要で、誰もが容易にデータ分析を行えるセルフサービスBIツール・ソフトウェアです。

データ集計・統合・分析・可視化を一つで行うことができるので、データ分析をすぐにはじめることができます。

また経営分析や人事分析をはじめ、多くの国内企業で行われている実際の業務を想定したテンプレートを多数利用できるので、データをセットするだけでスピーディーに分析が可能です。

データ収集分析を自動化してくれることから、データ分析を活かす本来の目的に集中しやすくなり、データ分析そのものが目的になるといった事態に陥ることも防止します。

これから効率的なデータ分析を進めていきたい、本格的に取り組みたいという場合には「LaKeel BI」がおすすめです。

まとめ

データ分析の基本ステップをご紹介しました。ぜひこのステップを踏まえながら、必要なツールを用いて効率的に実施していきましょう。
その際に「LaKeel BI」はデータ分析の効率化に役立つツールです。新たにデータ分析を始めたい、プロセスを見直して効率化を進めたいといった方は、ぜひ選定の際にご検討ください。

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BIツールをご検討中の方向けに、基本が分かるまるわかりガイドや導入前チェックシート、事例集や職種別の活用トレンドまで、各種お役立ち資料をご用意しています。
是非、ご覧ください。

資料例
  • BIまるわかりガイド
  • BIツール導入前確認シート
  • BIツール活用トレンド
  • 導入事例集

など

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BIツール導入に失敗しないためにチェックしておくべきポイントとは

「ビッグデータ」や「IoT」などの言葉の普及とともに、
「データをビジネスに有効活用し、企業の成長を加速させよう」というメッセージが
多く出回っています。
企業の持つさまざまなデータを有効活用するためには、BIツールは大変役立つツールです。
しかし、BIツールを使いこなし、データを事業成長に活かすことができている企業は
決して多くないというのも、一方では事実です。

実は、BIツールを有効活用するための出発点は、導入時にあります。

「BIツールで何を実現しようとするのか不明確だった」
「ツール選定時に、機能チェックの見落としがあった」
「導入に気を取られ、運用についてまで確認しきれなかった」

導入時に行うべき検討を十分に行わなず、導入後に「こんなはずじゃなかった・・・」と
後悔しても、後の祭りです。

本資料では、BIツールを導入する際に検討しておくべき13のチェックポイントをご紹介します。
ぜひ、貴社のBIツール選定にご活用ください。

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