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。
データアナリティクスのタイプ
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構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
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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。а
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
- レポーティングによる効率化:
Alteryx + Daimler Trucks North America - 安全在庫最適化:
v顧客の動画: Amway - オムニチャネル物流:
Seko Omni-Channel Logistics 社
CPG/小売
- プロモーションインサイト:
7-Eleven 社 - 顧客心理の予測:
Mayborn 社 - 商品配置のための AB テスト:
Barnes & Noble 社
ヘルスケア
- COVID-19 の医療研究による人命救助:
Castor + The Information Lab, Países Bajos 社 - リスクの軽減:
Kaiser Permanente 社 - セルフサービスによるメンバーシップと請求処理:
Blue Cross Blue Shield North Carolina (BCBS NC) 社
公共部門
- 重要な需要とリソースのシナリオ:
Integratis 社 - 構造的損傷の程度の予測:
FEMA - 接触追跡:
公共部門向けインフォブリーフ
財務部門
- 詐欺、浪費、不正使用の削減Réduction de la fraude, du gaspillage et des abus:
Aprio 社 - 会計、税務、財務プロセスの自動化:
Capitalize 社 - 複雑なエンティティ構造の精度向上:
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