データ分析基盤を知れば、企業経営の向上に役立ちます。しかしその定義を正確に知らない方もいるでしょう。近年は社内データを経営プランに活かす例があるため、分析基盤の知識は欠かせません。今回はデータ分析基盤の定義を踏まえ、その重要性や構築方法をまとめました。これを読めば基礎知識を学べます。

データ分析基盤の定義

データ分析基盤とは、データの収集や蓄積などを務める総合システム基盤です。以上を踏まえて、分析基盤の4要素を知ってください。ここでは基本的な意味をまとめました。

データの収集や蓄積、分析などの総合システム基盤
データ分析基盤とは、総合的なシステム基盤のひとつです。ここではデータの収集や蓄積、分析などをします。すなわちデータに関して、あらゆるコントロールができるシステムと考えてください。

一般的なデータ管理にはExcelなどがあります。しかしこのような表計算ツールだけでは、データ統合や増加への対応に苦慮するでしょう。専用の分析基盤導入により、従来よりも手軽にデータをコントロールできます。

データ管理も企業における重要業務です。これをスムーズに進めるためにも、分析基盤が欠かせません。

データ分析基盤の3要素

データ分析基盤には、主に次の3つの要素があります。

・データの保管
・データの整形や加工
・分析ツール実行に向けた管理

まずデータを貯めることを「データレイク」といいます。データベースや業務システムから集めたものを保管する行動です。情報保存の基礎といえます。

データレイク内の情報は、いかなる加工も受けていません。分析基盤では、データレイク内の情報をベースに、正しい形へ変換や加工を進めます。しかし万が一のエラーで、そうしたものが消えるかもしれません。再導入の手間を省くためにも、データレイクがバックアップの役割を果たすでしょう。

データの整形や加工は「データウェアハウス」と呼びます。こちらは内部の情報が、分析を受けやすいように加工してあるのが特徴です。加工済みのデータを収める専用スペースと考えてください。

利用者は、まずデータレイクのような特定ソースにある情報を抽出します。分析方法に合わせて加工を進め、データウェアハウスに格納する形です。必要とわかった時点で加工を済ませておくことで、短時間での分析ができます。

分析ツール実行に向けたデータ管理は「データマート」と呼びます。加工済みのデータだけを収める役割です。

データレイクのような特定ソースから取り出し、加工を受けた情報はすべてデータマートに保管できます。ここでは顧客行動分析や商品別売り上げのように、特定カテゴリーに応じてデータを小さく分けられる形です。データウェアハウスよりも細かい分析を進められ、小規模サイズにより管理コスト抑制も可能です。

活用場面に合わせてデータレイクやデータウェアハウス、データマートの3要素を使い分けてください。加工状況に合わせて保管先を変えるなどの工夫が大切です。適切な使い方で、企業の情報分析に役立てましょう。

データ分析基盤の重要性

データ分析基盤は、現代のビジネスに欠かせません。ソフトウェアやアプリによっては誰でも簡単に管理できるほか、活動環境向上などのメリットを望めるからです。ここではデータ分析基盤の重要性を3つ紹介します。

誰でも簡単に使えるツールがある

データ分析基盤には、誰でも簡単に使えるものがあります。PC用のソフトウェアに限らず、スマホアプリにもそのような便利なタイプが見られるのです。

効率的なデータ分析基盤は、組織内のあらゆる人物がアクセスできることが重要です。それに合わせたセキュリティ強化も見逃せません。誰でもアクセスできて、簡単な操作で管理できれば、データを柔軟に活用できます。以上から誰でも簡単に使えるデータ分析基盤は、企業の味方になるでしょう。

データから活動環境向上を目指せる

データ分析基盤のおかげで、活動環境向上も目指せます。分析基盤の構築によって、ITの知識がそれほどない人でも、簡単にアクセスできるからです。

たとえば全従業員がデータをチェックできる環境があるとします。データにもとづいて働き方を変えたり、商品開発の解決法を提案したりできるでしょう。このように最善のアイデアを生み出しやすい状況が整い、データドリブン組織への道になります。

データから課題解決法を見つけるのが得意なら、分析基盤で活動環境向上を目指してみませんか。

消費者のニーズに合うヒントもわかる

データ分析基盤活用により、消費者のニーズもとらえやすくなります。お客さんに多い年齢層や、人気商品などのデータ収集により、売上アップの作戦を考えやすいからです。

たとえばデータ分析アプリを使って、お客さんから興味のある商品分野の回答を集めたとします。この場合は、回答の多かったジャンルに応じて、主力商品を選ぶのがセオリーです。そうしたものに力を入れることで、業績を伸ばす可能性があります。

データから消費者の考えがわかれば、商品のヒットや業績向上につながるかもしれません。

データ分析基盤の構築方法

データ分析基盤の構築には、主に5段階があります。まずは利用目的と目標を打ち合わせてください。推進チームを作ったのち、データ分析基盤の設計および構築を済ませましょう。また運用中も必要に応じた改善が大切です。以下で5つの段階を確かめてください。

まずは利用目的と目標を打ち合わせる

データ分析基盤を活かすには、利用目的と目標の明確化が大切です。分析基盤は複数のシステムを持っていますが、企業によって重要視する機能が違うでしょう。以上を踏まえて、利用目的や目標の入念な打ち合わせは欠かせません。

たとえばオフィスや実店舗のように、役立てたい場所を示してください。そこでの達成目標や課題解決方法などを定めてから、分析基盤導入を考えてください。利用目的がわからないと、分析基盤の使い方がわからず、導入コストを無駄にしてしまいます。

データ分析には専用の推進チームが必要

データ分析には推進チームが大切です。パソコンやスマートフォンだけでなく、特殊なソフトウェア、アプリなどを使うからです。誰でもアクセス可能な分析基盤もあります。しかし不測の事態に備える意味で、デジタルに詳しい人でチームを組むのが賢明です。

推進チームは特定部署だけで完結させないようにしましょう。特定部署しか使えないと、情報共有ができず、業績向上に向けた意思疎通ができません。社内定着させる意味でも、プロジェクトマネージャーを中心に経営陣、現場担当者、データ管理担当などで構成してください。部署の垣根を越え、バランスのとれた推進チームを組みましょう。

技術的な設計

ここからデータ分析基盤の技術設計に入ります。主に次の3つの作業を進めなければなりません。

・データ使用目的の把握
・データ更新プロセスの決定
・データの格納構造を定義

分析基盤を不自由なく使うには、少なくとも以上の3つはこなしてください。以上によってデータの保存や更新プロセスがわかり、ビジネスへの活かし方も確立できます。ここでの作業は分析基盤活用の基礎になるので、しっかりと進めましょう。

分析基盤の構築

データ分析基盤の設計をもとに、データシステムの本格的な構築を進めていきます。ここでは主に、以下の作業を進める形です。

・自社保有データのデータレイクへの移行
・加工済みデータをデータマートに保存
・データ分析基盤の構成要素であるシステムやツールの連携

このようにデータの移動や管理がメインになります。必要に応じてデータ構築基盤を支えるツールやシステムの調整も必要です。使用目的に合わせて基盤構築を済ませてください。

運用中も必要に応じて改善を

データ分析基盤の運用が始まったあとも、必要に応じた改善が必要です。新しいシステムを使う以上、不便な機能が見つかったり、トラブルへの対応が必要だったりします。問題があった場合はすぐに対応しないと、適切なデータ活用ができません。

たとえばデータ分析基盤が、希望どおりに機能していない可能性があります。これに備えて定期的な検証を進め、不具合があれば修正や修理を進めてください。

またとくに不具合がなくても、分析基盤の設計を見直す必要があります。社会情勢や経営状況、顧客のニーズなどの変化に対応するためです。このように状況に応じて、分析基盤の改善やブラッシュアップが重要になります。

まとめ

以上データ分析基盤の意味や使い方を示しました。現代社会ではデータを味方につけ、経営方針やアイデアを決めていくスタイルが欠かせません。これから事業を始める方も、まずはデータ分析基盤の使い方を学んでみましょう。

近年の分析基盤では、従業員なら誰でもアクセスできるように、便利なタイプがリリースされています。活用目的を明確化したうえで、それに合うデータ分析基盤を導入しましょう。