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データアナリティクス

データアナリティクスとは

データアナリティクスとは、データを調査、変換、分析して、トレンドやパターンを特定することで、重要なインサイトを明らかにし、意思決定の効率性を高めるためのプロセスです。最新のデータアナリティクス戦略は、システムや組織がリアルタイムの自動分析に基づいてアクションを起こすことを可能にし、インパクトのある成果をすばやくもたらします。 

データアナリティクスのプロセス

データアナリティクスのプロセスは、複数のステップとフェーズから構成されます。後のフェーズで得た学びをもとに、前のフェーズに戻って再構築を行うこともあるため、そのプロセスは直線的ではなく、循環的なものとなります。データアナリティクスのプロセスの成功は、これらの各ステップの再現性と自動化に左右されます。

分析プロセスは、次のステップとフェーズから構成されます。


data input

データ入力: 要件を定め、その要件に合うデータを収集します。これには、ステークホルダーとの対話、データ所有者の特定、データへのアクセス権の取得などの、調査的な作業も含まれます。


data preparation

データ準備: 分析的洞察の獲得という最終目的のために、データを準備するプロセスです。このプロセスでは、生データをクリーニングして統合し、分析可能な構造化データへと変換させます。次に、準備プロセスの各段階で結果をテストし、分析が望ましい結果をもたらすかどうかを確認します。


data exploration

データ探索: データ探索 (探索的データ分析) とは、サンプリング、統計分析、パターン識別、プロファイリングの可視化などにより、大規模なデータセットを調査するプロセスです。これらの手法は必ずしも科学的ではなく、結論を出すものでもありません。データへの理解を深め、より多くの情報に基づいたデータ変換を実現することを目的としています。


data enrichment

データのエンリッチ化: 追加の入力情報やデータセットを用いてデータをエンリッチ化および増強し、分析のための情報を充実させますデータアナリティクスのプロセスにおけるこのステップは、データを違った視点から見ることで、新たなインサイトを明らかにできるため、非常に重要です。


data science

データサイエンス: より高度なデータ手法を用いて、初歩的なデータ処理手法では取得できない (または取得することが困難な)、より深い意味やインサイトを獲得します。これには、アルゴリズム、モデルトレーニング、機械学習 (ML)、人工知能 (AI) などが含まれます。


business intelligence

ビジネスインテリジェンス: 組織のデータ、ソフトウェア、インフラ、ビジネスプロセス、人間の直感などを組み合わせることで得られる成果です。これらの成果から実用的なインサイトを獲得し、レポート、ダッシュボード、可視化などで共有することで、ビジネス上の意思決定を支援します。


reporting

レポーティング: データアナリティクスで得た結果は、効果的に共有し、有益な知識を維持させていく必要があります。レポーティングとは、そうした知識や成果を整理し、分かりやすい形式に落とし込むことです。


optimization

最適化: 変数は時間の経過とともに変化するため、当初の目的を達成し続けたり、新しい入力内容や特性の変化に基づいて目的を進化させたりするには、モデルを最適化および改善する必要があります。

データアナリティクスのタイプ

Types of Data Analytics

データアナリティクスには、さまざまなタイプがあります。具体的には以下のとおりです。

  • 記述的分析: 「何が起きたのか」という質問に答えます (過去 1 週間の売上は ?)。
  • 診断分析: 「なぜ起きたのか」という質問に答えます (前週から売上が増加したのはなぜか?)。
  • 予測分析: 「何が起こるのか」という質問に答えます (ホリデーシーズンにおける同店舗の売上はどうなるのか?)。
  • 処方的分析: 「何をすべきか」という質問に答えます (在庫切れを回避するために、特定の製品の出荷数を増やすことを推奨します)。

記述的分析と診断分析では、データアナリストやリーダーは段階に応じて分析を行うことができます。また、これらの分析は、より高度なインサイトを得られる予測分析や処方的分析のための基盤となります。

成熟したデータアナリティクス基盤の構築

データはシステムや組織内のあらゆる場所に存在しています。多くのシステムや組織が、分析を活用して、プロセスの改善やインパクトのある成果を実現しており、データアナリティクスの重要性については、疑問の余地はありません。今日の組織では、リアルタイムのインサイトと未来を見据えた意思決定を可能にする、成熟したデータアナリティクス戦略の���築がますます重視されるようになっています。

最新の分析ソリューションには自動化が不可欠

データアナリティクスの実践においては、前述のデータ分析プロセスの各ステップやフェーズに対応する無数のポイントソリューションがあります。しかし、ポイントソリューションによるアプローチの主な問題は、エンドツーエンドのデータサイエンスや分析プロセスを容易に自動化できないことにあります。分析の自動化では、単一の分析ソリューションによる分析の全工程の自動化を基盤していることから、真のリアルタイム分析を実現できます。

データアナリティクスの自動化により、分析チームや組織は 1 つの分析ソリューションのみで、データの初期入力、クレンジング、エンリッチ化、データサイエンス、機械学習から、関連するアプリケーション、クラウドデータベース、BI プラットフォームへのデータの書き込みに至るまでの、分析プロセスのあらゆるパートを自動化できます。

現代の組織には分析のための中核的研究拠点が必須

現在のデジタル経済で競争力を発揮するためには、将来を見据えた迅速な意思決定が不可欠です。したがって、デジタルトランスフォーメーションを目指す今日のシステムや組織は、その取り組みの「主要な推進要因」となる最新のデータアナリティクス戦略を検討に入れる必要があります。

データアナリティクスのためのセンターオブエクセレンスの構築

センターオブエクセレンス (中核的研究拠点) は、分析主導の文化を組織全体に効果的に浸透・定着させることを目的とした、分析に特化した部門であり、全社規模での業務効率とプロセスの改善、インパクトのある意思決定の実現やリアルタイムでのビジネス成果の達成を最終目標としています。影響力のあるセンターオブエクセレンスを構築することで、社内主導のトレーニング、コンサルティング、ガイダンス、サポートを提供し、ベストプラクティスを促進し、分析モデルの作成手法のフレームワークを実装し、分析に対する投資の ROI を最大化できるようになります。

センターオブエクセレンスがうまく機能すれば、データ、分析、プロセス、人材をつなぐ架け橋にもなります。これらの 4 つの柱がしっかりとかみ合えば、組織全体でデータが民主化され、アナリストが市民データサイエンティストとして活躍するようになり、分析プロセス全体が自動化され、従業員のスキルアップが容易になります。

センターオブエクセレンスへの投資が効果的であることはデータによって裏付けられています。最近の調査では、データにアクセスして分析を行うためのツールや手法を全社的に統一することで、触媒効果が得られることが明らかになっています。こうしたことを正しく行う組織の割合は 26% にすぎませんでしたが、そのうちの 80% がビジネス目標を超える成果を達成していることにも注目が集まりました。また、データの活用方法について全人材がトレーニングを受けた組織では、88% がビジネス目標を上回っていたのに対し、トレーニングを受けた人材が少ない企業では 61% 程度となっていました。

最新のデータアナリティクスのユースケース

デジタルファーストの世界においては、データアナリティクスのユースケースは非常に多岐にわたります。たとえば、オムニチャネルインタラクションに基づく顧客行動の予測や、自然災害によるサプライチェーン内の変化の予測などです。各業界の最も一般的な例をいくつか見てみましょう。


サプライチェーン

CPG/小売

ヘルスケア

公共部門

財務部門

電子書籍
E-book
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データ準備のための必須ガイド | Alteryx

自動分析を陰で支えるデータチャンピオンにも、多少の援護が必要な時期が来ています。組織を次のレベルに引き上げるためには、周囲のサポートが不可欠です。
ただし、時間と労力の節約につながるとわかっていても、変革を起こすことは難しいものです。だからこそ、この電子書籍を信頼できる仲間にして、同僚やステークホルダー、マネージャーに以下をデモンストレーションしてみましょう。
自動化の導入により、ワークフローをいかに効率化できるか 手作業でのデータ準備、クリーニング、変更の手間がなくなり、退屈な仕事からどれほど解放されるようになるか より良い意思決定を促す、より大規模なインサイトをすばやく獲得して、どれだけの時間を節約できるか チームメンバーがどれほど人気者になれるか(後々感謝されること間違いなしです)

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