GRANVALLEY
データであなたの「ミチ」をてらす

GRANVALLEY

ブログBlog

入社2年目新人が学んだ「5分でわかるAnalytics」~Analytics知識編~

皆さま、初めまして。
私は、グランバレイに2018年に新卒入社した現在2年目のアソシエイトです。これから全6回に渡って、今まで学んだ仕事に関するテーマをブログで投稿していきます。今回のテーマは「入社2年目新人が学んだ『5分でわかるAnalytics』」です。

私たちグランバレイの社員は、データ利活用のプロフェッショナル集団として、ITを武器に日々世の中をより良くしていこうと奮闘しています。私自身、人が見ることのできない客観的なデータを分析することで、企業に対して新たな気づきや情報の価値を提供している部分に惹かれ、グランバレイに入社しました。

入社してからまず初めに知った言葉は「Analytics」と「Business Intelligence(BI)」です。Business Intelligence(BI)とはどんなものなのか、Business Intelligence(BI)のソフトウエアであるBIツールがなぜ導入され、どのように企業で使われているのかを理解したのは、お客様先での案件に参画してからでした。

今回、私が新卒入社の社員として1年過ごし、今までAnalyticsや企業におけるデータ分析など、学んだことを改めてまとめていきます。このブログを読んだ就職活動中の皆さんや、将来どんな仕事がしたいかまだ見つかっていない学生の皆さんに、 Analyticsに興味を持っていただき、グランバレイで仕事をしてみたいと思っていただければ幸いです。

第1回となるテーマ、「Analytics知識編」です。

Analyticsとは?

データ分析を行う上で欠かせない概念が「Analytics」です。では、「Analytics」とは何か、ウィズダム英和辞典※から引用してみます。

「Analytic – a:分析の;分析的な;論理的思考の b:《数》解析の」となります。

私たちが所属するコンピュータ業界での「Analytics」はデータを用いた分析および解析することを指します。では具体的に「Analytics」とはどういったことを指しているのでしょうか。

例えば、こんな話があります。アメリカのあるスーパーがレジのPOSデータを解析したところ、「おむつ」を買った人はセットで「ビール」も買っていくケースが多いことが判明しました。なぜ一見関係のないそのふたつの商品にそういった関係があらわれたのでしょうか。それは、「おむつを買ってくるようにおつかいを頼まれた父親がスーパーに出かけたついでにビールも買っていくことが多い」というストーリーが背景にあったのです。

この「おむつとビールはセットで購入されやすい」ことを明らかにし、情報として価値を与えるまでのフェーズが「Analytics」の土台になります。

※出典:『ウィズダム英和辞典 第4版』 三省堂書店。

Business Intelligence(BI)と Business Analytics (BA)の違い

前項ではコンピュータ業界におけるAnalyticsについてお話しました。そのAnalyticsを大別すると「Business Intelligence(BI)」「Business Analytics(BA)」の二つに分かれます。
BIとBA

まず「Business Intelligence(BI)」とはなんでしょうか。

「Business Intelligence(BI)」とは、企業内に散らばったあらゆるデータを収集・蓄積し、集計・分析を重ねて、データを可視化して情報として扱えるようにする技術や手法のことを言います。

これが、グランバレイが得意としている領域です。

企業というのは人が増えれば増えるほど、部署や事業部などの組織が増えていき、組織の中にたくさんの組織が、さらにその中に組織ができていきます。こうなると、企業の中でのつながりが部署ごとや事業部ごとの組織に留まっていき、その組織の中でしか持たないデータや情報が増えていきます。

こういった大きな企業のそれぞれの組織に散らばってしまっているデータをかき集め、情報として扱えるくらいまで集計したり、分析したりしながら可視化していくことで現状の原因や理由を見つけるのが「Business Intelligence(BI)」です。

では、「Business Analytics(BA)」とはなんでしょうか。

Business Intelligence(BI)では、企業にあるデータを収集・蓄積し、集計・分析をすることによってデータを可視化し情報として価値を持たせることでした。「Business Analytics(BA)」はさらに進んで、このデータからどんなことが読み取れるのか、どんな情報が隠されているのか、それらを明らかにしていくことです。ここで登場するのが、「統計解析」や「機械学習」です。定量的なデータをもとに、どんな傾向があるのか、このあとにどういった変化が訪れるのかを「統計解析」や「機械学習」を用いて分析していきます。

つまり、Business Intelligence(BI)は過去のデータをもとに企業の「現在」を、Business Analytics(BA)は企業の「未来」を明らかにしてくれる技術なのです。

Business Intelligence(BI)で何をもたらすのか?

ここからは、私が実際に1年間開発と運用に携わってきた「Business Intelligence(BI)」についてお話していきます。

「Business Intelligence(BI)」は企業の「現在」を教えてくれる技術や手法であることはお話しました。しかし、「現在」を知ってどうするのでしょうか。それは、「過去」と比較し「現在」を知ることで「未来」において何をすべきか、決めるためなのです。企業というのは半永久的に存在することに目的が置かれており、利益を追求するだけが目的ではありません。

では、企業が半永久的に存在するためにはどうすればよいのか。そのための一つの方法として、「企業がその時々に抱えている課題を明らかにして、対策をうっていくこと」があります。課題への対策をうつのが早ければ早いほど、企業はより長く繁栄していくことができますね。その「課題」の発見にBIは価値を発揮します。

「今日は商品Aがとても売れたのでよかった」ではなく、「今日は商品Aが売れたが、商品Bがあまり売れなかった。なぜ売れなかったのか」をグラフや表を用いて考察し、次のアクションに繋げる必要があります。そのためにBusiness Intelligence(BI)は存在しています。

「商品Bが売れなかった原因はなぜなのか。」
「商品Bを売るためにはどうすればよいのか。」
「商品Bをあきらめて商品Aだけを売っていくべきなのか。」
分析1

商品Bのデータだけを見てみると…
分析2

「今日は商品Aがとても売れたが、なぜ、昨日は売れなかったのか」と疑問を持ったとして、昨日は雨、今日は晴れだった場合、天候による来店数の変化があるのであれば、天気と来店数の因果関係を分析すれば次のアクションに繋げられるでしょう。

それらを考えるための材料を集める技術や手法がBusiness Intelligence(BI)なのです。

データを情報にしても、活用したい人たちがいなければ価値を持ちません。グランバレイの社員は、データ活用をしたい人たちのために日々頑張っています。

次回は、「Business Intelligence(BI)歴史編」です。