シニアアナリストであれば、その答えはすでに感覚的にわかっているはずです。月曜日の朝、解約率が急上昇した原因を調査しようと取りかかったものの、水曜日になっても3つのエクスポートデータをつなぎ合わせ、テキストとしてインポートされた列を修正し、今四半期の数値が前四半期のプレゼン資料と一致しない理由をステークホルダーに説明する作業に追われています。実際の分析に着手できたのは木曜日の午後です。そもそも、分析に着手できていればの話ですが。
データ準備に実際にどれだけの時間が費やされているのか、信頼できる数値で把握する必要があります。そのうえで、チームがその時間を削減するために採用している方法、それぞれのトレードオフ、ソリューションを選ぶ際のポイント、社内で導入の必要性を説明する方法を検討する必要があります。そうすることで、単に問題を認識するだけでなく、自社の状況に適した方法を判断できます。
アナリストがデータ準備に実際に費やしている時間
データ分析において、データの準備とクレンジングは依然として最も時間を要する作業であり、最近の調査でもそのことが繰り返し裏付けられています。「データ専門家は、時間の80％をデータ準備に、20％を分析に費やしている」というよく知られた話を聞いたことがあるかもしれません。この数値については正確に捉える必要があります。これは2016年の調査に基づくものであり、その後のツールの進化によってこの割合は低下している可能性が高いため、80％という数字は現在の事実ではなく、あくまで通説として捉えるべきです（Informa TechTarget）。
現在の状況はそれほど単純ではありませんが、より信頼性の高いデータがあります。dbt Labsの「2024年アナリティクスエンジニアリングの現状」調査では、実務担当者の半数以上が、分析用のデータ整理に最も多くの時間を費やしていると回答しています。また、57％がデータ品質の低さを最も一般的な問題として挙げており、2年前の41％から増加しています（dbt Labs, 2024）。2025年版の調査でも、この傾向は変わっていません。AIツールの優先度が高まる中でも、56％が依然としてデータ品質の低さを最も頻繁に直面する課題として挙げています（dbt Labs, 2025）。
ただし、明確にしておくべき注意点があります。こうした調査の多くは、「アナリスト」だけを対象としているのではなく、「データサイエンティスト」や「データ実務者」も含めて集計しています。しかし、実際に行っている作業には多くの共通点があります。モデルを構築する場合でも、月次の差異レポートを作成する場合でも、データがクレンジングされ、結合され、信頼できる状態になるまでは作業を始められません。さらに求められる水準も高まっており、アナリストには分析そのものに加えて、データ品質を検証し、その信頼性を保証することもますます求められています（dbt Labs）。
時間が費やされる作業
「データ準備」と聞くと、1つの作業のように思えます。実際には4つの作業があり、それぞれに気づかないうちに時間が費やされています。
- データの特定と接続：売上データはあるシステムに、マーケティング費用は別のシステムに保存されており、正式な顧客リストは、誰かが「FINAL_v3」と名前を付けた表計算ファイルに保存されています。データのエクスポート、ダウンロード、再インポートは、ほぼすべての分析で最初に行う地道な作業です。
- データのクレンジング：Null値、末尾の空白、大文字と小文字の不統一、5種類の日付形式、「NY」「New York」「N.Y.」が混在するフィールドなどがあります。どれか1つでも見落としたままデータを結合すると、気づかないうちに合計値が誤ったものになってしまいます。
- データの再構成とブレンディング：生データが分析に必要な形式で提供されることはほとんどありません。そのため、ピボット、集計、列の分割を行ったり、完全には一致しないキーを使って2つのデータソースを結合したりする必要があります。
- 翌週も同じ作業の繰り返し：これが積み重なっていくコストです。定期レポートのために同じデータを再び準備し、ソースのスキーマが変更されればまた準備し直し、同僚から少し異なる切り口のデータを求められれば、さらに同じような準備作業を繰り返すことになります。手作業によるデータ準備は一度きりの負担ではなく、解約できないサブスクリプションのようなものです。
手作業によるデータ準備の隠れたコスト
失われる時間は、最もわかりやすいコストです。しかし、他のコストはさらに大きな影響を及ぼします。後に変革の必要性を説明する際の根拠にもなるため、ここで明確にしておくことが重要です。
- エラー：手作業によるクレンジングでは小数点の位置の間違い、日付変換の誤り、気づかないうちに行を除外してしまうフィルターなど、ミスが発生しやすくなります。小さなエラーであっても、その影響が小さいままで済むとは限りません。そのエラーを基に行われる意思決定にまで影響が及びます。
- 一貫性の欠如：3人のアナリストがそれぞれ独自の方法で同じデータをクレンジングすると、3つの異なる結果が生まれ、どれが正しいのかを議論するための会議まで必要になります。
- 意思決定の遅れ：データ準備に1時間費やすたびに、ステークホルダーはその分だけ長く待つことになります。「これを地域別に分けられますか？」という依頼は、本来ならその日の午後には対応できるはずなのに、翌週まで持ち越されることがあります。
- 機会費用：シニアアナリストになったのは、一日中データの後処理をするためではありません。基本的な作業が次々と積み重なると、自動化できない（そして自動化すべきではない）価値の高い分析や解釈の作業に時間を割くことができなくなります。
チームがデータ準備の時間を短縮する4つの方法とそのトレードオフ
ここに唯一の正解はなく、ほとんどのチームでは、以下の4つのアプローチを組み合わせて活用しています。目の前の業務に適したアプローチを選ぶことが重要です。
| アプローチ | 最適な用途 | 強み | 考慮すべきトレードオフ |
|---|---|---|---|
| 1. 表計算ソフトと手作業によるデータクレンジング | 単発の小規模なアドホック分析 | 誰もが使い慣れており、セットアップが不要で柔軟性が高い | 規模が大きくなるとエラーが発生しやすく、再利用が難しいうえ、ガバナンスや監査も困難です。また、データ量が増えたり、繰り返し処理する必要が生じたりすると対応が難しくなります。 |
| 2. カスタムコードとSQLスクリプト | 技術スキルを持つアナリスト、またはエンジニアリング部門のサポートを受けながら複雑なカスタムロジックを扱うチーム | 強力で精度が高く、バージョン管理が可能 | コーディングスキルが必要で、特定の担当者への依存が生じやすく、引き継ぎにも時間がかかります。また、ビジネス部門のステークホルダーが内容を確認することも困難です。 |
| 3. BIツールのデータ準備機能 | そのツールですでに作成しているダッシュボード向けの簡単なデータ整形 | 便利で追加のツールが不要なうえ、最終段階でのデータ準備に適している | 多くの場合、そのBIツールに依存することになり、複数のデータソースを使用した大規模なデータブレンディングや自動化には制約があり、ロジックが分散する可能性があります。 |
| 4. 専用の分析自動化プラットフォーム | スキルレベルの異なるメンバーで繰り返し行う、複数のデータソースにまたがるデータ準備で、再利用性とガバナンスが求められる場合 | 一度構築すればスケジュール実行が可能で、ノーコードにもコードにも対応し、幅広い接続性、リネージ、監査可能性を提供 | プラットフォームへの投資（コスト、導入、一定の学習期間）が必要であり、一度きりの単発タスクには必要以上の機能となる可能性があります。 |
この表は、次のように捉えることができます。表計算ソフトやスクリプトが「間違っている」わけではなく、作業が繰り返し行われ、複数の人で共有されるようになると、コストが高くなるということです。データ準備のほとんどが一度きりの作業であれば、プラットフォームの導入は過剰かもしれません。一方、複数のデータソースを使って毎週同じ準備作業を繰り返し、他のメンバーもその処理を信頼して再利用する必要がある場合は、まさに専用プラットフォームが真価を発揮します。
ソリューションを評価する際に注目すべきポイント
繰り返し発生し、複数のメンバーで共有するデータ準備の課題をツールで解決する価値があると判断した場合は、以下の基準で評価してください。ベンダーを比較する際のチェックリストとして活用できます。
- 再利用性とスケジューリング：データ準備のロジックを一度構築すれば自動的に再実行できますか。それとも、実行するたびに再構築する必要がありますか？Alteryx Oneでは、データ準備の処理が再利用可能なビジュアルワークフローとして保存され、スケジュール実行できます。そのため、月曜日のレポートを起床前に実行しておくこともできます。
- さまざまなスキルレベルへの対応：ノーコード、ローコード、コードを活用するユーザーのいずれにも対応できるツールが理想的です。これにより、アナリストがデータをクレンジングするためだけにコーディングを学ぶ必要がなく、PythonやSQLを使う担当者の選択肢も制限されません。
- 実際に使用するデータソースへの接続性：実際にデータが保存されているデータソースに接続できることを確認してください。Alteryx Oneでは、Snowflake、Databricks、Salesforceなどのデータソースに対応する100種類以上の構築済みコネクタが用意されており、手作業によるエクスポートや再インポートの手間を削減できます。
- ガバナンス、リネージ、監査可能性：チームメンバーがロジックを確認できますか。また、数値がどのように算出されたのかを追跡できますか？ビジュアルワークフローは、1人の担当者にしか理解できないスクリプトと比べて、はるかに簡単に引き継ぎや監査を行えます。
- 検証可能なAI支援：AIはすべての処理を担うのではなく、ユーザーが確認できる形で構築作業を効率化するものであるべきです。AskAlteryxは、Alteryx One Designerに搭載されたチャットアシスタントです。ツールの提案や配置、ワークフローの要約や文書化を行うことができ、本番環境で使用する前に出力を確認できます。確認が必要であることは欠点ではなく、むしろ重要な機能です。
- チームの規模に適した選択肢：チームの規模に合ったエディションと価格設定が用意されているかを確認してください。エンドツーエンドの分析とレポート作成を担当するシニアアナリストには、プロフェッショナルエディションが適切な出発点です。一方、組織全体で自動化とガバナンスを拡張する必要がある場合は、エンタープライズエディションが適しています。
社内で導入の必要性を説明する
分析ツールの導入を決定する際には、その課題に直面しているアナリストだけでなく、さまざまな関係者が関与します。社内の支持を得るには、それぞれのステークホルダーが重視する観点に合わせて説明してください。
- 経営陣が重視するのは、確保できる時間と、より迅速で一貫性のある意思決定です。アナリストの作業時間をデータクレンジングから分析へ振り向けられること、そして「どの数値が正しいのか」をめぐる議論を減らせることを強調してください。
- IT部門とデータガバナンス部門が重視するのは管理性です。再利用可能なビジュアルワークフローは、内容の確認や監査が可能です。そのため、個人の表計算ファイルやスクリプトが無秩序に増えていく環境と比べ、ガバナンスについての議論を進めやすくなります。
- 同僚が知りたいのは、日々の業務がどれだけ楽になるかということです。繰り返し作成に手間のかかるレポートを1つ選んで短期間のパイロットを実施する方が、どのようなプレゼン資料よりも説得力がある場合がほとんどです。
簡単な自己診断
自分がどれだけの時間を費やしているかを見積もるために、本格的な調査を行う必要はありません。以下の質問を見て思わず顔をしかめてしまうようなら、失われている時間の原因はプロセス上の問題にあり、その問題は改善できます。
- 分析を始める前の準備作業に、週何時間を費やしていますか？
- そのうち、以前とほぼ同じ方法で行ったことのある作業はどのくらいありますか？
- 2人が「同じ」レポートを作成した場合、最初から数値は一致しますか？
- 1週間休暇を取っても、定期レポートは問題なく実行されますか？
より効率的に働く
データ準備が完全になくなることはありませんし、それが目標でもありません。適切なデータ準備が、信頼できる分析につながります。しかし、再利用できる仕組みを構築するための準備と、来週の月曜日にまた一からやり直す準備とでは、大きな違いがあります。単発の作業であれば、表計算ソフトや簡単なスクリプトで十分です。一方、複数のデータソースを使用し、他の人も利用する作業を繰り返し行う場合は、一度構築すれば再利用できるプラットフォームを活用することで、多くの時間を取り戻すことができます。作業に適したツールを選び、自分にしか答えられない問いに時間を使いましょう。
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