データアナリティクスとは：包括的ガイド

強力なデータアナリティクス戦略は、ビジネスに変革的な効果をもたらし、組織の成功している部分と改善すべき部分を可視化します。知識と実践のギャップを埋めることで、チームは効率と顧客満足度の最適化を実現できます。 
 

1.情報に基づいた意思決定

推測や憶測は不要です。履歴データのセットで見つかった証拠やパターンに基づいてデータドリブンな意思決定を行うことで、より正確で信頼性の高い結果を得られます。
 

2.業務効率の向上

状況の把握が勝負の半分を決定すると言われています。データアナリティクスは、組織全体の業務の非効率性、ボトルネック、改善の機会にスポットライトを当てられる実用的なインサイトを提供します。これにより、企業はプロセスの合理化、コストの削減、生産性の向上、成功していない戦略の排除や改良に必要な情報を得られます。
 

3.リスク軽減

不正は進化し続け、その頻度は増え続けています。そのため、組織は悪意のある行為に対して常に注意を向ける必要があります。データアナリティクスにより、プロアクティブな脅威と異常の特定が可能になるため、組織はAIと機械学習を使用して標的を絞ったリスク緩和戦略を簡単に策定できます。
 

4.顧客理解の強化

データアナリティクスは、企業が顧客体験のパーソナライゼーション、製品やサービスの改善、顧客満足度とロイヤルティの向上を実現するために必要となる、重要な顧客データとインサイトを提供します。このことは、顧客維持だけでなく、新規顧客の獲得や企業の全体的な成長も改善する、大きな競争優位性につながります。

豊富なデータは素晴らしいものですが、生データの状態から、有意義で実用的なインサイトを提供できる状態に移行するには、まずステップを踏む必要があります。一般的なデータアナリティクスプロジェクトでは、目標の定義、データの収集、データのクリーニングと準備、分析というデータアナリティクスのライフサイクル全体を通して作業を進めます。 
 

1.目標の定義

御社のチームは、収集しているデータから何を抽出したいと考えていますか？どのようなプロセスや運用を最適化しようとしていますか？どのようなキャンペーンをサポートしていますか？明確な目標がなければ、大量のデータの収集に時間とリソースを費やしても意味がありません。達成目標の概要を整理し、データ要件とデータのグループ化と分離の方法を決定します。
 

2.データの収集

求めているものが正確に把握できたので、データアナリストは目標を裏付ける関連データを収集できます。たとえば、一定期間のサイトへのトラフィック、顧客調査、ソーシャルメディアのエンゲージメント統計、トランザクションデータ、リスクスコアリングなどが考えられます。
 

3.データのクリーニングと準備

データをスクラブして、データセットの信頼性と使い勝手に影響するエラー、不整合、外れ値がないか精査します。次に、分析しやすいように整理します。スプレッドシートは小規模なデータセットには理想的ですが、大規模なデータセットを扱う場合には遅くなり扱いにくくなります。ビジネスインテリジェンス（BI）ツールはデータの可視化とダッシュボードに最適ですが、データベースとデータウェアハウスは非常に大規模なデータセットに必要です。
 

4.データの分析

準備されたクリーンなデータセットを取得できました。これで、ロジックと統計手法を使用してパターン、関係性、トレンドを発見できるようになりました。先ほど説明したデータアナリティクスの種類を思い出してください。データアナリストは、こうした手法を使用してデータの内容と理由を把握し、次のステップを計画します。 

BIツールのスプレッドシートや無料バージョンは、小規模なデータセットを分析するための一般的なリソースです。通常は、専任のデータアナリストもいない小規模なチームに使用されます。エンタープライズレベルでは、クラウドサービス、ビッグデータ処理フレームワーク、およびクラウドサービスは、中程度から非常に大規模なデータセットを処理しますが、多くの場合、フル機能のBIプラットフォームと組み合わせて包括的なレポート作成と可視化を実施します。

大まかに言うと、データアナリティクスの技術は教師あり学習と教師なし学習のカテゴリーに分類されます。教師ありテクニックはラベル付きデータから学習して予測を行い、教師なしテクニックはラベルなしデータからパターンを見つけます。
 

リグレッション分析

これは、1つ以上の独立変数に基づいて連続する数値を予測するために使用される、教師あり学習技術です。言い換えると、従属変数と1つ以上の独立変数の関係を、データに直線や曲線をフィッティングして理解するための統計的手法です。どの変数が影響を与えるかを判断するのに役立ちます。

リグレッション分析の重要な質問に対する回答は「どのくらいの量または数値か」です。どの要因が最も重要で、最も重要でないかを企業が判断するのに役立ちます。
 

分類分析

分類分析は、「どのクラスまたはカテゴリに帰属するか」という問いに回答するものであり、情報の意味を理解し、情報に基づいた意思決定を行うための強力なツールです。

この教師あり学習の技術は、分類モデルをトレーニングし、新しいデータを与えてどのカテゴリに属するかを予測することによって、データをグループに分類するために使用されます。本質的に、分類分析は、ラベル付けされた過去のデータを使用して、ラベル付けされていない新しいデータを正しく分類する方法をモデルに教えることを目的としています。
 

クラスタリング分析

前の2つの手法とは異なり、クラスタリング分析は、類似のデータポイントをクラスターにグループ化するために使用される教師なし学習手法です。事前定義されたラベルやカテゴリはありません。アルゴリズムがデータ内のグループを検出します。クラスタリング分析は、「このデータをグループ化するにはどうすればよいか」という問いに回答します。

本ガイドの冒頭で触れたとおり、あらゆる業界がデータアナリティクスのメリットを享受できます。また、あらゆる規模の企業が、自社のデータを活用して最適化、進化、成長を実現することで競争優位性を高めています。小売、ヘルスケア、金融の3つの業界について、ワークフローやプロセスにデータアナリティクスをどのように取り入れているかを見てみましょう。
 

小売
 

• 広告のパーソナライゼーション：小売企業は、購入履歴、デモグラフィック、行動データなどの顧客ごとに収集したデータを活用して、顧客に送信するEメールやソーシャルメディアのプロモーションをパーソナライズできます。カスタマイズされたショッピング体験は、ブランドロイヤルティとウォレットシェアの構築に役立ちます。

• オンライン小売在庫管理：オンライン小売企業は、在庫レベルが顧客の需要に対応できるよう、顧客の過去の購買行動、在庫レベル、サードパーティデータやパブリックデータを分析しています。デジタルシェルフの在庫を維持することで、顧客維持率が高まり、顧客が欲しいものを求めて他のサイトに離脱するのを防ぎます。

• 実店舗での安全性：実店舗にとって、顧客や従業員に危害を加える可能性のある危険を排除することは極めて重要です。インシデントレポートや安全トレーニング記録などのさまざまなデータポイントを分析し、4種類のデータアナリティクスを活用することで、インシデントの発生を低減するための従業員安全トレーニングの改善に役立てることができます。
   

ヘルスケア
 

• 疾病の予測：予測分析では、生活習慣、遺伝学、病歴などの患者データを使用して、特定の疾患を発症するリスクが高い患者を特定します。これにより、医師はパーソナライズされた治療計画を策定し、疾病を先取りした予防医療を開始できます。

• リソース割り当て：病院は、季節ごとの緊急治療室の入院などのデータを使用して患者の入院レベルを予測することで、患者のニーズに合わせて人員配置や供給を最適化し、待ち時間を削減して患者の満足度を向上させることができます。

• 不正検知：病院、薬局、保険会社は、データアナリティクスを使用して請求パターン、処方箋の使用状況、保険金請求を分析し、異常や不正なトランザクションを特定できます。
   

金融
 

• リスク管理：銀行は、支出習慣、収入の安定性、支払い履歴など、さまざまな顧客データを分析して、顧客の信用度を判断できます。

• 顧客チャーン予測：特定のデータ（最近の銀行活動がない、手数料が高いなど）で顧客が口座を閉鎖する可能性があることを示唆している場合、銀行は顧客を維持するためのサービスやインセンティブ（預金の特別利率など）をプロアクティブに提供できます。

• アルゴリズム取引と市場分析：高頻度の取引を行う企業は、複雑なアルゴリズムを使用して市場データを分析し、市場機会とトレンドを特定して数秒で取引を実行します。

• スプレッドシート：Microsoft Excel、Google Sheets
• ビジネスインテリジェンス（BI）ツール：Tableau、Microsoft Power BI
• プログラミング言語：Python、R、SQL

データアナリティクスは、実質的にあらゆる業界の競争優位性に不可欠です。データドリブンな意思決定は、内部プロセスの最適化、顧客体験のアップグレード、ブランドロイヤルティの向上、そしてヘルスケア業界の場合は患者のウェルネスの改善を通じて、有意義な効率を生み出します。 

データは驚異的なペースで増加し続けており、アナリティクスの課題は複雑化しています。同時に、AIの高度なアプリケーションを含むツールやテクニックは、データとの新たなインタラクション方法を提供し、価値の高いインサイトを引き出します。進化し続けるデータアナリティクスの分野は、デジタル時代において引き続き成功に不可欠な要素だと予測されます。