データ分析の最終的な目標は、企業がより賢い意思決定を行い、ビジネスパフォーマンスを向上させることです。 データを理解し、適切に活用できる組織は、データ駆動型の戦略と組織プロセスの最適化により、業績を向上させることができます。
データアナリティクスとは？
データ分析とは、データセットを分析して傾向を特定し、顧客の行動を理解し、実用的な洞察と結論を導き出すプロセスです。 データ分析ツールやテクノロジーは、スタンドアロンパッケージであれ、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）のような広範なオールインワンデータ管理スイートの一部であれ、データに基づくより詳しい意思決定を行うために、さまざまな商業ビジネスで広く利用されるようになってきています。
データ分析を活用する企業は、より効果的に収益を上げ、業務効率を向上させ、マーケティングキャンペーンを最適化し、顧客サービスのレスポンスを向上させることができます。 データ分析を組織に適切に組み込むことで、予測不可能な出来事や消費者トレンドに素早く対応し、競合他社との差別化を図ることができます。
最新のデータ分析アプリケーションは、人工知能（AI ）や機械学習（ML）の機能を備えており、従業員が手作業で行うよりも迅速かつ効率的にデータを収集、分類、分析することで、より戦略的な業務に従業員を解放することができます。
今日のリーダーは、データを理解し、高度な分析ツールでそれを活用することが、収益にとっていかに重要であるかを強く認識しています。 実際、C-suiteエグゼクティブの74%は、質の高いデータが他の企業に対する競争優位性をもたらすと考えています。
では、組織がよりスマートな意思決定とビジネスパフォーマンスの向上に役立てるために利用しているデータ分析の主な4つのタイプは何でしょうか。 以下はその内訳です。
データアナリティクスの4つのタイプとは？
データアナリティクスの4つのタイプは、以下の通りです：
- 記述的分析（Descriptive Analytics
- ダイアグノスティック・アナリティクス
- プレディクティブ・アナリティクス（Predictive Analytics）、および
- プリスクリプティブ・アナリティクス
1.記述的分析（Descriptive Analytics
記述的分析は、最も一般的で、基本的な分析の種類です。 記述的分析はレポートの基礎となるもので、次のような質問に答えます：
- 何があったんですか？
- どこで起きたことなのか？
- どうしてこうなったのか？
- いつごろの話ですか？
記述的分析は、2つのカテゴリーに分けられます：アドホック・レポートと定型レポートです。
- 定型文は、1つのテーマについて書式を整えて納品します。 例えば、サイトメトリクスのパフォーマンスレポートを毎月上級役員に届けるなどです。
- アドホックレポートは、単一の目的のために設計され、スケジュールされていません。 特定の質問に答えるために作られたもので、特定のテーマについてより深い情報を得るために使用されます。
2.ダイアグノスティック・アナリティクス
記述的アナリティクスが「何が」起こったかという問いに答えるものだとすれば、診断的アナリティクスは「なぜ」何かが起こったのかを理解するためにデータセットを調査するプロセスである。 診断アナリティクスは、データ発見とデータマイニングを行い、傾向を調べ、変数間の相関関係を確立し、因果関係が存在する場合はそれを判断します。
診断アナリティクスは、「発見とアラート」と「クエリーとドリルダウン」の2つに分けられる。 発見とアラートは、潜在的な問題が発生する前にユーザーに通知し、クエリーとドリルダウンは、レポートからより詳細な情報を引き出すために使用します。
3.予測型データ分析
記述的アナリティクスが「何が起こったか」、診断的アナリティクスが「なぜ何かが起こったか」を問うとすれば、予測的アナリティクスは「何が起こるか」を問います：”何が起こるかもしれないのか？” 予測分析では、データの過去の傾向を分析し、業界の動向を調査することで、マーケターやビジネスユーザーが将来の傾向を予測します。これにより、相関関係と因果関係を理解し、最も可能性の高いシナリオに基づいて戦略を立てることができるようになります。 今日、予測分析は、データ分析の中でも最もよく使われ、話題になるカテゴリーの1つになっています。
予測分析は、「予測モデリング」と「統計モデリング」の2つに分類されます。
- 予測モデリングとは 、MLやデータマイニングを用いた統計的手法で、過去や既存のデータを用いて、将来起こりうる結果を予測・予測することです。 予測モデルは、データを分析し、学習した内容を生成したモデルに投影することで、起こりうる結果を予測する仕組みです。
- 統計モデリングは、データセットに統計分析を適用するプロセスである。 統計モデルとは、観測されたデータを数学的に表現したものである。 データセットに統計モデルを適用することで、組織はより戦略的に情報を理解し解釈することができます。 統計モデルは、生データを選別する代わりに、マーケターが変数間の関係を特定し、予測モデリングを使用して将来のデータセットについて予測し、そのデータセットの視覚化を提供することを可能にします。
4.プリスクリプティブ・データ・アナリティクス
予測分析が明日起こるかもしれないことを問うなら、処方分析ではこう答えます：「次にすべきことはこれです。データ駆動型の意思決定を真に取り入れたいと考えるマーケターや経営者は、処方的アナリティクス・ソフトウェアを導入しています。処方的アナリティクスは、過去、現在、未来の予測で収集したすべてのデータを考慮し、実用的な洞察とガイダンスを提供することになります。プリスクリプティブ・アナリティクスは、AIとMLを搭載したテクノロジーを使用して、結果を予測し、次に取るべき最適なアクションを特定するのに役立ちます。
処方的分析では、正しい変数をテストし、ポジティブな結果を生み出す可能性が高い新しい変数を提案することができます。
ルックフォワード
現代の経営者は、データとデータ分析がビジネス戦略の基礎となる要素であることを知っています。
企業はデータとデータ分析の活用をより賢くなり、全体的な業務に効果的に統合するようになっています。トレジャーデータによると、小売業のリーダーの63％が、商品提供に影響を与えるために顧客データを活用していると回答しています。 また、「CX Experience 2022」レポートによると、ビジネスリーダーの65%が、結束力のあるデータエコシステムを構築し、データ収集を標準化することを目標としていると回答しています。
データドリブンを目指す現代のエグゼクティブにとって、データアナリティクスとそのあらゆる形態を取り入れることは、よりスマートな意思決定を行い、ビジネスパフォーマンスを向上させることにつながるでしょう。
