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データであなたの「ミチ」をてらす

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データ分析入門

近年、ビッグデータの分析がすべての業界の企業に対して無数の利益をもたらすということを持てはやす解説記事を多く見かけるようになりました。しかし「データ」と「分析」という考えが、それほど一般的になっていないのは何故でしょうか。それには理由があります。多くの人々にとってこの2つの考えは学校卒業後すぐに忘れられ、またビジネスでほとんど使われていないからです。

真に成功し、競争力を維持する方法を探すためには、分析を理解することはとても重要だということが明らかになりつつあります。

実際これらの考えについてはまだ疑問が残ります。データはとてもシンプルな考えによるものですが、将来的に成功か失敗かの大きな差を生むさまざまな知見を与えてくれます。同時に、分析には多くの基礎知識を必要とします。もっともデータ分析について何年も勉強する必要はありません。基礎から始めることで、より具体的なイメージ掴むことができるのです。

データとは?

簡潔に表すと、データはただの情報です。オンラインであろうとオフラインあろうとすべての会社や消費者が情報を生み出しています。人口統計、行動履歴、個人情報など特有なものでも、個々のデータが集まって大きなまとまりとなります。

FacebookやGoogleといった大企業は、一見意味のないデータも集めていますが、サービス改善のためにうまくデータを活用しています。従来のシステムではデータ量が多すぎて分析することができなかったため、この情報における新しく大きな流れが情報のグループ化に焦点を置いた「ビッグデータ」という領域を作りだしました。

データの中身を理解せずに活用しても、多くのことは発見できません。データの中身を理解するためには、管理し、解釈するための方法が不可欠です。この方法を用いることで、データに意味を持たせることになります。

分析とは?

「分析」とは、何千ものデータ要素をビジネスの過程において活用される有効な知見に変えたものです。今日では、分析はさまざまな分野で活用され、多くの会社の発展や成長戦略において中心的な役割を果たしています。なぜかというと、分析のおかげで改善箇所や成功戦略、そして将来のトレンドになりうるものの規則性をデータから発見することができるからです。

アナリティクスとは、さまざまな分野で使われている用語であり、高度なデータ分析ソフトウェアにより、すべての業界で利用できます。さらに機械学習やAIといった最新技術は、より多くの領域の分析を可能にし、統計における限界領域を広げました。

データ分析はどのようにしてビジネスを助けるか?

分析には元となるデータが必須です。そして、分類されていないものは役に立ちません。
データは適切に解釈され、活用できるように管理されなければなりません。
その方法としては、「役に立たないデータは削除すること」「論理的なグループ分けをすること」「規則性、洞察力、将来的な傾向を教えてくれる有益な情報を見つける」ために、データのそれぞれの要素を組み合わせることです。

多くのビジネスにとって、データ収集は製造から販売までのあらゆる場面において発生します。例えば、小売業者は製造業者・倉庫・売上・顧客満足度・サイトの閲覧者からデータを収集することができます。これらの情報は様々な知見を提供し、マーケティング戦略、顧客に合わせた販売促進、バリューチェーン戦略の改善、運用管理などの場面で使用されます。データ分析は、企業が自社のことをよりよく理解するのに役立ち、データを洞察し、その結果に基づいたより良い戦略を作ることができます。

ビジネスにとって、いくつかの重要な箇所の分析管理を実行することが大きな成功に繫がるかもしれません。多くの企業がデータ分析を検討する箇所の1つに自社の業務があります。企業は常に達成すべき目標、成果を定めています。しかし、すべての状況を確認することは簡単なことではありません。データ部門と事業部門に重点を置くことによって、業績指標を作ることができ、具体的な評価基準を持つことができます。

同時に、分析には顧客との関係やサービスを大きく改善させる可能性があります。
サービス、顧客の維持、取り決めは、顧客がその時点に何を欲しているかではなく、将来的に何が求められるのかを理解するという考え方に基づいています。分析のおかげでマーケティングは大きく発展する可能性があります。今後の活動での調査結果を実行する前に、サイト閲覧者の商品購入割合、広告クリック、ソーシャルメディアでの影響のような関連データを見ることによって成功率を把握しやすくなります。

分析の世界に入るために博士号は必要ありません。企業が生み出すデータを、分析、解釈するための適切なツールや基盤を見つけることによって、競争に打ち勝つ賢明な結論を下すことができるようになるでしょう。

 

 

 

 

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本記事は、Sisense社の許諾のもと弊社独自で記事化しました。
https://www.sisense.com/blog/beginners-guide-to-data-and-analytics/

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