データ分析とは?その目的やゴールについて

 2020.07.29  Marketing Intelligence

日本では欧米企業に比べてまだデータ分析が日常化していない風潮があるのかもしません。「データ分析」と聞いて皆さんはどのようなことを想像しますか?人や置かれている立場によってその定義は異なるかもしれませんが、多くの企業において、これからのビジネスにはデータ分析が重要ということは分かっているのではないでしょうか。しかし、環境が整っていなかったりしてデータ分析に足を踏み出せないというケースも多々あるかと思います。

そして、データ分析ができる環境になったとしても、データ分析の本質を理解していないとデータをうまく活用することはできません。本記事では、データ分析の基本的な部分である「目的」や「ゴール」についてご紹介します。今後、本格的にデータ分析へ取り組むきっかけとしていただければと思います。

data-analysis

データ分析とは?何を分析するの?

データサイエンティスト、データアナリストなる職業が人気を集める中、ビジネスにおけるデータ分析の重要性が年々増しています。彼らはデータ分析を通じて何を分析し、何を得るのか?分析するものとはもちろん「データ」です。ただし、「分析」に含まれる意味の解釈が少し異なっているケースが多いでしょう。

データ分析と聞くと目の前にあるデータを入力として、ある分析アルゴリズムに流し込むことであると考える方は多いかもしれません。しかし、それはあくまで「データの処理」です。それだけでデータを分析したことにはなりません。

データを加工して、処理して、その結果から洞察を得て、今ある問題を解決するのに何が必要なのか?ここまで考えて初めて「データを分析した」と言えます。

このため、日本ではデータサイエンティストやデータアナリストと呼ばれる人々の多くが、実際は「データを処理しただけ」で終わっているという実情があります。これも、国内でのデータ分析に対する理解が進んでいないと言われる理由かもしません。

データ分析は何のためにあるのか?

ビジネスシーンでは至る所でデータ分析が重要だと声高々に叫ばれています。あなたの会社に、「データ分析を通じてビジネスを躍進させませんか?」と話を持ち込むセールスマンが訪れることもあるでしょう。なぜそこまでデータ分析は重要だとされているのでしょうか?

統合的マーケティング・アナリティクス戦略に必要な7つのステップ
マーケティングインテリジェンスを統合する、トラベルテクノロジーのグローバルカンパニー

これを理解するには、データ分析が何のためにあるのかを知る必要があります。簡単に言えば、データ分析は「意思決定を促すインテリジェンスを作ること」が大きな目的です。ビジネスとは日々の意思決定の積み重ねによって最終的な結果が現れます。1つ1つの意思決定がより良い未来に繋がっているわけですから、それを疎かにするわけにはいきません。

しかし、全ての人は「何が正解か?」という情報を持ち合わせていないため、100%の意思決定はあり得ないわけです。そこで欠かせないのがインテリジェンスの存在です。インテリジェンスとは「意思決定に必要な情報を体系的にまとめたもの」であり、インテリジェンスをうまく活用している企業は、正確な意思決定を下すための準備が整っていると言えます。

インテリジェンスを形成するにはデータ分析を通じてデータの加工・処理・洞察のプロセスを経て、その情報を体系的にまとめます。すると、現時点での経営状況や過去の情報から得た未来の推察などをインテリジェンスとしてまとめることができ、結果的に素早く迅速な意思決定を促すきっかけとなります。

日本企業は意思決定が苦手であり、企業規模が大きくなるほどそのスピードは鈍化します。そこには「失敗したくない」「リスクが高い・不明確」「成功の前例がない」などの心理的原因があり、新しいことへのチャレンジに臆病になりがちです。しかしそこにインテリジェンスがあれば、成功の可能性を知り、リスクを把握し、対策を立てながら新しいビジネスにもチャレンジしていくことができます。このため、データ分析は現代の日本企業にこそ必要なものであり、インテリジェンスを形成するためにとても大切です。

 

なぜデータ分析をするのか?を明確にすることが大切

データ分析をビジネスで広く活用するにあたり、最も大切なのは「なぜデータ分析をするのか?」を明確にすることです。実は、このコンセプトが無いままデータ分析(というよりデータ処理)に取り組み、「データは分析したけれど、この後どうする?」といったようにデータを処理した後を考えていない企業多いのです。

これはデータ分析における大問題です。前述のように、データ分析とはデータの加工・処理を経て、その結果から洞察を得て、今ある問題を解決するのに何が必要なのか?まで考えることと説明しました。つまりデータ分析を最後までしっかりとやり切るためには、「なぜデータ分析をするのか?」というコンセプトを明確にしなければなりません。

また、データ分析のコンテプトがはっきりとしていない状況では、どのデータを分析すべきかが曖昧になってしまいます。本来は解決したい経営問題があり、データ分析を通じて何を解決したいかを意識し、データ分析のコンセプトを明確にすることで初めて分析すべきデータも見えてくるのです。

「データ分析がビジネスのトレンドだから」と目の前にあるデータをただ分析(処理)しても、そこから得られるものはありません。

ですから、もしも皆さんがこれからデータ分析へ取り組むのならば、必ずデータ分析のコンセプトを都度決定してください。それさえ明確にすれば、正しいデータ分析をもとに企業成長に貢献できる道筋はできるでしょう。

 

データ分析へ積極的に取り組みたいのならば、データ分析をもっと評価すること

日本企業は海外企業に比べて、データ分析を得意とする人材が育ちにくい環境にあると言われています。その最大の原因は、「経営層がデータ分析をあまり評価していないこと」です。多くの日本人経営者は過去の経験や感などに頼る傾向にあります。それに対して欧米企業ではデータ・ドリブンな経営が基本になっています。おそらく欧米企業の経営者たちは、データ分析を通じて獲得できるインサイト(洞察)がビジネスを決定的に左右すると考えているのです。

このことから、日本企業がデータ分析へ取り組みにあたってはまずデータ分析そのものをもっと評価する必要があるでしょう。

本記事でご紹介したのは本当に基本となる概念的な部分なので、これからデータ分析へ取り組もうとしている方は、参考文献などに色々と目を通し、実際にデータ分析に取り組みながら試行錯誤を繰り返して独自のデータ分析を積み上げていただければと思います。

マーケティングインテリジェンスレポート

RECENT POST「マーケティング分析」の最新記事


データ分析とは?その目的やゴールについて
統合的マーケティング・アナリティクス戦略に 必要な7つのステップ

RANKING人気資料ランキング

RECENT POST 最新記事

ブログ購読のお申込み

RANKING人気記事ランキング