データ分析フローについて解説！分析の種類やおすすめツールについても紹介

　
データが新たな価値を生み出し、企業戦略の方向性を決定する現代において、データ分析の重要性はますます高まっています。情報化社会の進展とともに、ビッグデータの活用がビジネスの成功を左右するキーファクターとなり、企業はデータに基づく意思決定を行うことが求められています。本記事では、データ分析の必要性から基本的なフロー、さらにはデータ分析を支援するツールの紹介まで、データ分析を取り巻く全体像を解説します。

データ分析を重要視すべき理由

データ分析の重要性が高まっている背景には、インターネットやIoTデバイスの普及による大量データの収集可能性、データ・ドリブン経営の効果の実証、およびグローバル競争の激化があります。これらにより、価値ある情報の効率的な抽出と、客観的な分析・意思決定に基づく経営、そして適切な戦略立案のためのデータ活用が、今日のビジネスにおいてますます重要になっています。ここではデータ分析を重視すべき理由を説明しましょう。
　

現状分析を客観的に行い、ビジネスに活用できる

データに基づく数値分析により、売上動向、顧客行動、市場動向など、ビジネスの現状を客観的に把握できます。主観が入る余地が少ないため、正確な実態把握が可能です。また、過去のデータから予測モデルを構築することで、将来の見通しを立てられます。これにより、確実性の高い意思決定ができ、リスクを適切に管理しながら戦略を実行できます。
　
そして、データ分析から、未充足ニーズや新規市場の機会などの新たなインサイトが得られる可能性があります。新商品・サービスの開発や、マーケティング戦略の改善につながります。
　

データに基づく根拠ある経営判断を可能にする

経営判断は企業の将来を左右する重要な意思決定です。従来は経営者の主観に基づく判断が中心でしたが、データ分析を取り入れることで、客観的根拠に基づく判断、すなわちデータ・ドリブン経営が可能になります。売上動向、コスト構造、市場動向などのデータを詳細に分析し、リスクや機会を冷静に捉えられるのです。
　
また、従来は手作業でまとめていたデータも、分析システムや自動化ツールにより短時間で処理できます。そのため、判断すべきタイミングを外さずに経営陣に情報提供できます。ビジネス環境の変化に対応するには、迅速な判断力が不可欠であり、その点でもデータ分析は大きな力を発揮します。
　

データでなければ見つけられない問題点を発見できる

データマネジメントによって、さまざまな場所に散在するデータを一元的に収集・統合します。これらを分析することで個別のデータだけでは見えなかった問題点を発見できる可能性があります。
　
例えば、製造現場の機械データ、従業員の勤怠データ、売上データなどを統合して分析すれば、製品の不具合発生と作業員の残業時間、売上減少との関連性が見えてくるかもしれません。部門ごとに分散していたデータを分析することで、組織の弱点が見つかる可能性もあります。このように、データの統合と分析は、深層にある問題点の発見や、将来リスクの予測に有効です。
　

適切なマーケティングが可能になる

データ分析を利用することで、顧客のニーズを正確に理解し、ターゲットに合ったマーケティング施策を計画し実行できます。たとえば、購買履歴やWebアクセスログ、アンケートデータなどを分析することで、顧客の好みや興味、満足度を把握し、性別や年齢、居住地などの属性データと組み合わせて、細分化された顧客セグメントの分析も行えます。これにより、商品やサービスの開発、メッセージやコンテンツの作成、プロモーションの実施、適切なチャネル選定など、マーケティング施策を最適化できます。さらに、施策実施後の効果検証もデータ分析によって行うことができ、その結果をもとにマーケティング戦略の更なる改善が可能です。

データ分析の基本的なフロー

データ分析には、「目的・目標を明確化」「仮説をからデータ分析の方法を決める」「データ収集・整理」「データ分析」という段階があります。それぞれの段階でどのようなことが求められるかを説明します。
　

1．データ分析の目的・目標を明確化する

データ分析の効率性と有効性を保証する上で重要なのが、データ分析の目的や目標を明確にすることです。目的が不明確な分析では、時間の無駄、不適切な分析手法の選択、誤った結論の導出といったリスクが伴います。目的を定めることにより、分析の焦点を絞り、適切なデータの選定、正確な手法の適用、そして有効な結果の解釈が可能になり、結果的にビジネス上の正確な意思決定をサポートします。
　

2．仮説を設定し、データ分析の方法を決める

データ分析において仮説を立てることは、分析の焦点を絞り、無駄な分析を避けるために重要です。仮説に基づく分析では、関連するデータに焦点を当て、効率的に目的に沿った結果を導き出せます。これにより、分析のプロセスが効率化され、結果の解釈も容易になります。
　

3．データを収集してまとめる

データ分析の目的・方法を決めたら、それに合ったデータを効率的に収集し、整理します。適切なデータ収集により、分析の精度と効率が向上し、目的に沿った有益な洞察を得ることができます。また、収集したデータをまとめて分析しやすい状態に整理することも同様に重要です。データが整理されていないと、分析作業が困難になり、時間がかかるだけでなく、分析ミスを引き起こす可能性もあります。
　　

4．データ分析を行う

目的と仮説に沿って収集・整理されたデータがそろったら、適切な分析手法を選択して分析を実行します。手法の選択は、分析の目的や利用可能なデータの種類、仮説によって異なります。例えば、顧客の購買行動のパターンを明らかにするためには「クラスター分析」を、売上予測を行うためには「ロジスティック回帰分析」などを選びます（各手法については後述します）。
　
分析を実施した後は、その結果を評価します。この段階では、分析結果が仮説を支持するものであるか、目的に対して有意義な洞察を提供しているかを検討します。分析から得られた知見が実際のビジネス環境や問題解決にどのように応用できるかも重要なポイントです。

データ分析の種類

いくつかの分析手法とその用途を紹介します。
　

データ分析にツールを利用するメリット

データ分析は、Excelなどを用いて行うこともできますが、効果を最大化したいなら専用のツールを使用することをおすすめします。データ分析にツールを使用するメリットを紹介しましょう。
　

分析をスピーディに行える

専用ツールはデータ収集から分析までの流れを自動化・効率化する機能を備えています。これにより、手動でのデータ整理や分析にかかる時間を大幅に削減し、迅速な分析が可能になります。
　

さまざまな分析を行えるようになる

たいていの分析ツールには、多様な分析手法やアルゴリズムを組み込んでいるため、一つのツール内で複数のアプローチを試すことができます。これにより、データを異なる角度から解析し、より深い洞察を得ることが可能になります。
　

大量のデータを簡単にまとめられる

専用ツールは大規模なデータセットも扱えるように設計されています。データの読み込み、処理、整理が効率的に行えるため、手作業では困難な大量データの分析も容易に実施できます。
　

データの共有がしやすい

分析結果やデータセットをチームメンバーや他の部署と簡単に共有できる機能を提供しています。共有されたデータは、常に最新版を提供することができ、派生した分析や意思決定の基盤として活用でき、組織全体でのデータ活用文化の促進に寄与します。

まとめ

データ分析を成功させるためには、データの収集だけでなく、事前の準備が非常に重要です。仮説を立て、必要なデータを集め、適切な分析手法を選択し、分析するには専門的なスキルが求められます。効果的なデータマネジメントを行いたいけれど、社内にデータ分析人材がいない場合は、専門家に相談することをおすすめします。また、目的に応じた適切なツールの選定についても、専門家の意見を参考にすると良いでしょう。