データ分析とは、データセットを分析して傾向を把握し、顧客の行動を理解し、実行可能な洞察や結論を導き出す一連の手法である。 その目的は、企業がより賢明な意思決定を行い、業績を改善できるようにすることにある。データを正しく理解し活用できる組織は、データドリブンな戦略と業務プロセスの最適化によって、その理解を実際の成果へつなげている。
データ分析とは何か
データ分析ツールやテクノロジーは、スタンドアロンのソフトウェアとして提供される場合もあれば、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）のような、オールインワンのデータ管理スイートの一部として組み込まれている場合もある。現在では、さまざまな業種の企業が、データに基づいてより的確な意思決定を行うためにこれらのツールを広く活用している。
データ分析を活用する企業は、収益の向上、業務効率の改善、マーケティング施策の最適化、カスタマーサービス対応の向上を、より効果的に実現できる。データ分析を組織に適切に組み込むことで、予測できない出来事や消費者動向の変化に迅速に対応できるようになり、競合との差別化にもつながる。
最新のデータ分析アプリケーションには人工知能（AI）や機械学習（ML）の機能が組み込まれており、従業員が手作業で行うよりも速く効率的にデータを収集・分類・分析できる。これにより、従業員はより戦略的な業務に時間を割けるようになる。
今日の経営層は、データを理解し高度な分析ツールで活用することが、収益に直結すると認識している。実際、経営幹部の74%が、質の高いデータは他社に対する競争優位をもたらすと回答している。
以下では、組織が意思決定の精度を高め、業績を改善するために活用している、データ分析の4つの主要な種類を説明する。
データ分析の4つの種類
データ分析には次の4つの種類がある。
- 記述的分析
- 診断的分析
- 予測分析
- 処方的分析
1. 記述的分析
記述的分析は、最も一般的で基本的な分析の種類である。記述的分析はレポーティングの基盤であり、次のような問いに答える。
- 何が起きたか
- どこで起きたか
- どのように起きたか
- いつ起きたか
記述的分析は、アドホックレポートと定型レポートの2種類に分けられる。
- 定型レポートは、単一のテーマについて定型化された形式で作成・配信されるレポートである。例えば、経営幹部に配信される月次のサイト指標レポートなどが挙げられる。
- アドホックレポートは、単発の目的のために作成され、スケジュールされていないレポートである。特定の問いに答えるために作成され、あるテーマについてより深い情報を得る際に使われる。
2. 診断的分析
記述的分析が「何が」起きたかに答えるのに対し、診断的分析は、あるデータセットを検証して「なぜ」それが起きたのかを理解するプロセスである。診断的分析では、データディスカバリーとデータマイニングによって傾向を調べ、変数間の相関関係を明らかにし、存在する場合は因果関係を特定する。
診断的分析は、検知とアラートによるもの、そしてクエリとドリルダウンによるものの2種類に分けられる。前者は問題が発生する前にユーザーへ通知し、後者はレポートから詳細なデータを取得するために使われる。
3. 予測分析
記述的分析が「何が起きたか」を、診断的分析が「なぜ起きたか」を問うのに対し、予測分析は「何が起こりうるか」を問う。予測分析は、過去のデータの傾向と業界動向を組み合わせて分析し、マーケターや事業担当者に将来のトレンドについての予測を提供する。これにより相関関係と因果関係を理解できるようになり、経営層は最も可能性の高いシナリオに基づいて戦略を立てられるようになる。今日、予測分析はデータ分析の中でも特に広く使われ、注目されている領域の1つになっている。
予測分析は、予測モデリングと統計モデリングの2種類に分けられる。
- 予測モデリングは、機械学習とデータマイニングを用いて、過去および既存のデータをもとに将来の結果を予測・見積もる統計的手法である。予測モデリングは、データを分析し、その学習結果を生成済みのモデルに反映させることで、起こりうる結果を予測する。
- 統計モデリングは、統計分析をデータセットに適用するプロセスである。統計モデルは、観測されたデータを数学的に表現したものだ。統計モデルをデータセットに適用することで、組織は情報をより戦略的に理解・解釈できるようになる。生データを個別に確認する代わりに、統計モデルを使えばマーケターは変数間の関係を特定し、予測モデリングを用いて将来のデータセットを予測し、そのデータセットを可視化できるようになる。
4. 処方的分析
予測分析が「明日何が起こりうるか」を問うのに対し、処方的分析は「次に何をすべきか」に答える。データドリブンな意思決定を実現したいマーケターや経営層は、処方的分析のソフトウェアを導入する。処方的分析は、過去・現在・将来予測のすべてのデータを踏まえて、実行可能な洞察とガイダンスを提示する。処方的分析はAIと機械学習を活用した技術によって結果を予測し、次に取るべき最善の行動を特定する。
処方的分析を使えば、正しい変数を検証し、より良い結果につながる可能性の高い新しい変数を提案できる。
PoC（概念実証）から始める
データ分析ソフトウェアは大きな投資である。導入前にPoC（概念実証）で試すことが欠かせない。
PoCとは通常、大規模な開発を行わずに、そのアイデアが実務上成立することを示すための、小規模なパイロットプロジェクトである。大規模なソフトウェア導入でPoCを実施すれば、それが自社の現在および将来のニーズに合っているかを確認できる。PoCから始めることで、投資が今後何年にもわたって無駄にならずに済む。
今後の展望
現代の経営層は、データとデータ分析が事業戦略の基盤であると理解している。
企業はデータとデータ分析をより賢く活用し、それを全体の業務にいっそう効果的に組み込むようになっている。Treasure AI（旧Treasure Data）の調査によれば、小売業のリーダーの63%が、顧客データを商品戦略に反映させていると回答している。また、『CX Experience 2022』によれば、事業リーダーの65%が、一貫したデータエコシステムの構築とデータ収集の標準化を目標に挙げている。
データドリブンな組織を目指す経営層にとって、データ分析とそのすべての形態を活用することは、より賢明な意思決定と業績改善につながる。
自社に最適なカスタマーデータプラットフォームの選び方をさらに詳しく知りたい方には、CDP評価・選定プロセスの主要なステップを解説する無料ガイドがある。検討すべき機能から、ベンダーに確認すべき質問まで、適切な意思決定を行うためのポイントをまとめている。ガイドはこちらから入手できる。
FAQ
「データ分析」と個々のデータの分析作業の違いは何か？
個々のデータの分析作業とは、特定のデータセットを検証・整理・モデル化して結論を導き出す一回限りの作業を指すのに対し、データ分析（データアナリティクス）とは、大規模なデータを継続的に検証するためのツールや手法、プロセス全体を指す、より広い概念である。 データ分析には記述的分析・診断的分析・予測分析・処方的分析という4つの手法すべてが含まれ、専用のソフトウェアやAIによる自動化に支えられていることが多い。
なぜデータ分析はビジネスにとって重要なのか？
データ分析は、直感に頼るのではなく根拠に基づいた意思決定を可能にし、収益・業務効率・顧客満足度の向上につながる。 データ分析を活用する組織は、市場動向をより早く見抜き、マーケティング予算を最適化し、顧客体験をパーソナライズし、競合の動きにも迅速に対応できる。経営幹部の74%が、質の高いデータは競合に対する優位性をもたらすと回答している。
予測分析と処方的分析の違いは何か？
予測分析は過去のデータや統計モデル、機械学習を用いて将来の動向（顧客の解約や需要の変化など）を予測するのに対し、処方的分析はその予測をさらに一歩進め、AIと最適化アルゴリズムを用いて次に取るべき具体的な行動を提案する。 両者は、分析の成熟度モデルの中でも最も高度な段階に位置づけられる。