データ分析を理解して戦略を立てる

適切で正確なデータの活用は、あらゆる企業の成功において極めて重要な役割を果たす。何千もの統計分析を活用することで、業界のリーダーは学び、適応し、克服し、そしておそらく最も重要なことであろうが、成長し続けることができる。

これを効果的に行うには、包括的なデータ分析戦略を策定し、企業全体で採用する必要があります。このガイドでは、データ分析のあらゆる側面を理解する方法、さまざまなアプローチの種類、企業にとってデータ分析が重要な理由、質の低いデータの脅威を回避する方法、自社に適した戦略の立て方について具体的に説明します。

データ分析の種類

生データの処理と分析に万能なアプローチはありません。個々のシナリオごとに、データのサイズ、性質、精度、そして最終的な成果に応じて、異なる方法が必要になります。ここでは、データ分析の最も一般的な方法をいくつかご紹介します：

記述的分析

このようなデータ評価は、主要な指標がどのような位置にあるかをインサイトするものです。例えば、異なる支店やグローバル・オフィスがどのようなパフォーマンスを見せているかなどのインサイトを提供します。

診断的分析

このタイプの分析では、単に結果がどうであったかということよりも、なぜ何かが起こったのかということに焦点が置かれる。診断の実行時には、より多様なデータが評価されるだけでなく、時には仮説を立てる必要もある。ポジティブか否かにかかわらず、予期せぬ結果が出たときに役立つツールである。

予測分析

ゲームの先を行く重要な方法の1つは、予測分析を活用することです。この分析ファミリーのサブセットは、過去の行動パターンを評価し、将来どのようになるかをよりよく理解することを可能にします。これは、季節キャンペーンの全体的な成功に大きな影響を与える可能性があります。

処方的分析

データは決して静止したものではなく、あなたのビジネスもそうあるべきではありません。アナリティクスのこの形態は、より良い結果を得るために既存のプロセスに変更を加える必要があるかどうかを評価するために、その瞬間に起こっていることに注目します。このような機会を見つけることが、利益か損失かの分かれ目になります。

データ分析に対するこれら4つのアプローチのうち少なくとも1つは、法人、会社、ビジネスに関する情報を収集・測定したいほぼすべての状況に適用できる。

なぜデータ分析が重要なのか？

データ分析は、企業全体の成功に大きな役割を果たします。正確で正しく処理されたデータを持つことで、企業に利益をもたらす方法は数多くあります。ここでは、データ分析アプローチの最適化を強く検討すべき最も重要な理由をいくつかご紹介します：

• 情報に基づく意思決定.中核となるデータセットの徹底的かつ詳細な統計的内訳を知ることで、意思決定プロセスのあらゆる面で自信を持つことができる。自分の選択がデータに裏打ちされた証拠に支えられていることを知ることで、貴重な安心感を得ることができる。

• 明確に定義された指標とKPI.正確なデータがあるということは、達成可能な企業目標を設定できるということです。これは、ビジネスを適切なペースで正しい方向に導くのに役立ちます。非現実的な目標を設定することは、法人会社、ビジネス、事業の方向性を誤って示すことになり、成長に悪影響を与える可能性があります。

• 予測精度.その成長の一端は、将来の姿をしっかりと理解することである。過剰なオーバーヘッドを発生させたり、必要以上に従業員を増やしたりしないためには、法人、会社、ビジネス事業の真の方向性を理解する必要がある。これは決して完全に確実なものではありませんが、データが正確であればあるほど、予測が真の成長を反映している可能性が高くなります。

• 過去から学ぶ.法人, 会社, ビジネス, 事業, 時には物事が計画通りに進まないことがある。問題の根源が明らかな場合もあるが、さらなる分析が必要な場合もある。このような問題を特定することで、失敗から学び、重要なことだが、失敗を繰り返さないようにすることができる。

• 異なるページに取り組むチーム.明確に定義された展望がなければ、組織内の異なるチームや部門が、キャンペーンの現状、次の最善の行動方針、プロジェクトのどの要素を変更すべきかについて、さまざまな信念のもとで活動していることに気づくかもしれません。データ分析を活用することで、法人, 会社, ビジネス, 事業の真の位置づけを明確かつ簡潔に示すことができ、誰もが同じ理解に基づいて仕事をすることができます。このような全社的な結束力は非常に貴重であり、コストのかかるミスを回避するのに役立ちます。

データ分析の手法にはどのようなものがありますか？

組織,企業のデータ分析へのアプローチは、流動的で、適応性があり、徹底したものでなければならない。そのため、可能な限りあらゆる分析手段を評価することが適切です。利用可能なさまざまなデータ分析手法を理解することで、成長の機会を最適化し、どの戦略が最も効果的かを詳細にインサイトすることができます。

回帰分析

回帰分析は、企業が独立変数（組織,企業内に既に存在する要因）が従属変数（測定しようとする結果）に影響を与えるかどうかを評価するのに役立つ。例えば、マーケティング支出は、銀行における新規口座オープンとともに評価され、この流れにさらなる資金を吸い上げる必要があるか、あるいは資金を奪い取って別の場所で活用する必要があるかを評価することができる。

データマイニング

このプロセスでは、企業が大規模なデータのサブセットからパターンや異常を探し出し、成長、収益増加、さらには顧客との関係や維持の機会を特定するのに役立てる。これは、一連のアルゴリズムと機械学習によって、一貫性や異常性を浮き彫りにするものである。データ内の矛盾データマイニングは、企業の重要な要素をより正確に把握するのに役立つ。例えば、保険業界がデータマイニングを利用して、顧客に正確で競争力のある保険料を提供するような例である。

クラスター分析

その名が示すように、クラスター分析では、組織,企業が関連性のある独立したデータのサブセットをグループ化し、より的を絞ったアプローチを可能にする。これにより、主要なデータを一元化することができ、いくつかの中核的なビジネス指標に対して、より簡潔で使いやすい情報を提供することができる。マーケティング会社では、特定のデモグラフィックの人々をクラスター化するかもしれないし、地質学者は、地震を予測するために、この形式の統計分析を使うかもしれない。

自然言語処理 (NLP)

AI学習のこのサブフィールドは、組織,企業のあまり技術に精通していないメンバーが、より効果的にデータを管理するために利用されるようになってきている。NLPは、従業員が静的なデータと流動的なデータの両方と対話し、反応することを容易にし、その結果、法人や会社、支店の複数の人々がマーケティング戦略や販売戦略に実用的な影響を与えることを容易にする。

因子分析

大規模なデータのサブセットがあり、それをどのように活用するのが最善かわからない場合、要因分析アプローチを使用することができる。これは、大規模なデータのサブセットをより一口サイズの塊に凝縮するのに役立ち、隠れたパターンを引き出したり、有利に利用できる相関データを見つけたりすることができます。何万件もの回答があるアンケートの場合、これを利用して、より細かく顧客をグループ分けし、評価することができます。

センチメント分析

大量のテキストデータが存在する場合、必要なものを素早く引き出すのは難しい。センチメント分析は、質的データの真価を見極め、組織,企業がこのデータのサブセットが何を語っているのかの核心に即座に到達することを容易にします。これには3つの方法がある：

• きめ細かなセンチメント分析- これは、顧客レビューや継続率など、極性（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルな結果）に重点を置くものである。

• 感情検知- NLPと機械学習を利用して、大量のテキストから複雑な感情表現を検知する。そして、組織,企業のニーズに応じて分類することができます。

• アスペクトベースのセンチメント分析- を使用することで、データの詳細に焦点を絞ることができます。たとえば、あるキャンペーンのプロモーションがうっとうしいと感じた場合、このような性質の回答はグループ化されます。

センチメント分析の核心は、企業が何千、何百万もの顧客やクライアントが本当はどう感じているかを素早く特定することです。

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データ分析戦略の立て方

データ分析とは何か、データ分析が企業にどのような影響を与える可能性があるのかをより明確に理解したところで、データ処理を最大限に活用するための最適な戦略を策定し、実行する方法を理解することが重要です。

そのプロセスはケースバイケースで異なるかもしれませんが、データ分析戦略を成功させるには、同様のプロセスを踏む必要があります。ここでは、データ分析戦略を立ち上げるための最も重要なステップをご紹介します：

1.法人、会社、ビジネス、事業戦略との整合性

アナリティクスキャンペーンに必要なインパクトを与えるためには、それをできるだけ広く企業の目標と密接に結びつける必要があります。あなたの目標は、データ戦略や分析戦略ではなく、データと分析を取り入れたビジネス戦略を策定することです。

データ分析戦略が企業の目標をサポートするものであれば、組織,企業の適切な部分に注意、時間、資金、リソースを集中させることができます。

データと戦略目標の整合性を確認する最善の方法には、次のようなものがある：

• データイニシアチブによってプラスの影響を受ける可能性のある、法人会社、ビジネス、事業の主要な推進要因を特定する。

• 各支店やオフィスの責任者に話を聞き、彼らが何を達成しようとしているのか、また日々の役割はどのようなものなのかを十分に理解する。

• 企業の各部門が運用する測定可能な指標を明確に理解する。

• 業界標準と比較して自社がどの位置にあるかを調べ、より大きなデータインサイトがどのような改善に役立つかを読み解く。

上記のことが明確になれば、データ分析が企業の大きな目標のどこに、どのように結びつくかを検討できるようになります。

2.データ分析の成熟度を評価する

すべての法人、ビジネス、事業が、包括的なデータ分析キャンペーンを即座に実施できるわけではありません。キャンペーンからどのような価値ある情報を引き出せるかを理解するためには、まず自社の戦略の現在の能力（成熟度とも呼ばれる）を把握する必要があります。

そのためには、以下のような、より広範な戦略を構成する一連の重要な要素を監査する必要がある：

• 自由に使えるツールと技術

• 現在導入しているデータの保存と収集システム

• 既存のデータインフラとアーキテクチャ

• データ分析戦略を管理・処理できる人材を確保する。

成熟度レベルをより深く把握すれば、どのような目標や指標を正確に測定できるのか、優先順位をつけることができるようになります。これにより、キャンペーンが軌道に乗る前に失敗するのを防ぐことができる。

3.使用するテクノロジーを選ぶ

次に、プロジェクトを遂行するためにどのようなテクノロジーに頼るかを絞り込みたい。これは、まったく新しいものに目を向けることを意味するかもしれないし、既存の技術が大きな目標をサポートできるかどうかを評価することを意味するかもしれない。

何を使うかを考える際には、以下の基本原則を念頭に置いてください：

関連性- 使用されているテクノロジーは、実際にターゲットに役立つ結果をもたらすものなのか？

アクセシビリティ- 処理されるデータは、それにアクセスする必要がある人々にとって、簡単に入手でき、吸収できるものでなければならない。

パフォーマンス-そのテクノロジーは、必要なレベルのアウトプットを提供しているか？目標を位置づける技術から、素早く適切な結果を得ることが肝要だ。

また、データ分析のライフサイクルの各段階で効果を発揮するテクノロジーを必ず導入してください。つまり

• 抽出

• ストレージ

• 統合

• クレンジング

• バリデーション

• プレゼンテーション

大雑把に俯瞰するのではなく、こうした個々のステージごとに、技術との関連性、アクセシビリティ、パフォーマンスを評価するのが賢いやり方かもしれない。そうすることで、アップグレードが必要なもの、必要でないものを正確に見極めることができる。

4.データ分析チームを選ぶ

プロジェクトで最も重要なことは、適切な人材を適切なポジションに配置することである。これを効果的に達成するためには、プロジェクトで使用するオペレーティング・モデルのタイプを決める必要がある：

分散型モデル- この方法では、IT部門のような特定の部門だけでなく、会社全体で戦略に取り組むことになる。

集中型モデル- このモデルでは、1人の人間、チーム、または部署がすべてのオフィスでプロジェクトを監督するため、よりエグゼクティブなガバナンスが用いられる。

ハイブリッド・モデル- この例では、中央集権的な権威が存在するかもしれないが、企業全体からの貢献がある。

5.データガバナンスの確保

データを可能な限り効果的に活用するためには、データの品質、正確性、関連性を確保する必要があります。要するに、データの収集、保存、処理、廃棄が正確かつ安全に行われることを保証するために、社内データポリシーを設定することを意味する。

質の悪いデータがデータ分析戦略にどのような影響を与えるか心配な方は、質の悪いデータの影響に関するセクションにお進みください。

6.完全なロードマップの作成

すべての準備が整ったら、次はロードマップの作成です。中核となる目標を設定し、評価ツールとして使用する指標を決定し、役割と責任を分担し、最終的に戦略全体のスケジュールを描くのです。

この段階で考慮すべき重要な要素には、以下のようなものがある：

• プロセスの各段階で、どれだけの財政投資が必要になるか

• どのような会社のマイルストーンを持っていて、いつまでに達成するのが理想的か。

• 他の全社的な既存プロジェクトに支障をきたす可能性がある、または新しいデータ分析戦略からリソースを引き離す可能性がある。

• スタッフの能力と稼働率

それぞれの核となる部分を評価し、今後数カ月、あるいは数年の戦略を組み立てていく。

7.より広いチームが新しいアプローチを採用するようにする。

チームが納得しなければ、せっかくの努力も報われません。チームが納得していないのは、責任や期待の変化に戸惑いを感じているだけかもしれない。

トップレベルの行動としては、以下のようなものがある：

トレーニング.スキルを高め、従業員がデータへの新しいアプローチを最大限に活用する方法について理解を深める機会を設けるようにする。

予算.不測の事態でさらなる財政投資が必要になった場合に備えて、戦略のさまざまなセクションに予備の予算を割り当てる必要がある。

コミュニケーション.大きな変更はすべて、全体的なロードマップと同様に、関係者全員で共有し、オープンに話し合う必要がある。この透明性によって、全員が質問する機会を得るとともに、大局の中での自分の位置づけを明確に理解することができる。

チームがサポートされていることを示せば示すほど、彼らは新しい働き方に適応しやすくなる。

データ分析ツール

企業のデータ分析プロセスを効率化するツールはいくつか存在する。これらのツールは、この目的を明確に意図して作成されたものから、データ分析のパフォーマンスを活用するために使用できる一般的なオンラインツールまで多岐にわたる。

• スパーク.特にデータ分析を念頭に置いて作られたこの統合ビッグエンジンデータ処理システムは、オープンインターフェースを備えているため、企業の既存のテクノロジーと組み合わせて簡単に使用できます。大規模SQL、バッチ処理、ストリーム処理、機械学習のための主要なプログラムの1つであるSparkは、一度に複数のコンピュータでデータを迅速に処理することができます。

• タブロー.視覚的に魅力的で消化しやすい結果は、データ分析を支援するためにTableauを使用する主な利点の1つですが、それだけではありません。このプログラムは社内でホストすることも、Tableau Onlineシステム上でホストすることもできる。スケーラブルで効率的なこのエンジンは、Einstein Discovery AIにも依存しており、既存のシステムとの統合をシームレスに行うことができます。

• エクセル.このマイクロソフトのツールは、CEOから小学生まで、世界中の何百万人もの人々に使われている。その「データ分析」機能は、あなたのデータ分析アプローチに統合するための、最も迅速で透明性の高いツールのひとつであり続けている。エクセルは、データの要約、質問と回答のプロンプト、ランキングと傾向分析、さらには異常値の強調と同様に、既存のデータに基づいた提案を提供します。

• パイソン.Pythonコーディングは、欠損値の処理、フォーマット、正規化、データのビン化に使用できます。Panda、Scipy、Numpyなどのライブラリを活用することで、Pythonは分析技術を適用し、主要な指標を素早く引き出すことができる。このシステムは、回帰モデル、予測、意思決定の目的に最適です。

質の低いデータが戦略に与える影響

どのようなデータ分析戦略にも言えることだが、誤解を招く情報は大きな問題を引き起こす可能性がある。重要な意思決定に使用している情報に不正確なものがあると、窮地に陥る可能性がある。不正確なデータが与える影響には、以下のようなものがある：

• 不正確さ.なによりもまず貧弱なデータ分析キャンペーンが導き出す結論は、最終的に不正確なものになります。このような現実の誤認により、より広い企業目標にとって不利な意思決定や行動をとることになりかねません。

• チャンスを逃す.予測分析キャンペーンを実施した場合、データが悪いと、重要な市場トレンド、顧客インサイト、製品改良を見逃してしまうことに気づくかもしれません。

• 無駄な時間.データ分析キャンペーンは、人間が手作業で行うよりもはるかに短時間で膨大な量のデータに目を通すことができるため、その核心は時間の節約にあります。しかし、もしあなたの戦略が貧弱なデータや誤解を招くようなデータを基にしたものであれば、それは実りのないプロジェクトに費やされた膨大な時間を意味します。
  

• 士気の低下と従業員の定着率.何日もかけてプロジェクトに取り組んだにもかかわらず、頼りにしていたデータに最初から欠陥があったことに気がつくと、フラストレーションがたまるものだ。このような立場に置かれた営業チームやマーケティングチームのメンバーにとって、士気が下がるのは当然のことだ。リーダーシップへの信頼が損なわれ、その結果、他のチャンスに目を向けるようになるかもしれない。

ありがたいことに、データの正確性と有用性を維持するために講じることができる措置がある。最も重要なのは悪質なデータの前に立ちはだかる適切な方法である：

• データの監査とクリーニング.自由に使えるすべてのデータを把握することで、データの停滞や腐敗を防ぐことができます。そのためには、データ監査を実施することをお勧めします。データプロファイリングを行い、もしデータに不備が見つかった場合、それが法人、会社、ビジネス事業にどのような影響を及ぼすかを評価します。

• 質の高いデータの保存と収集を全員に徹底させる.データの収集と保存方法について標準化されたガイドラインと手順を持つことで、データが正しくフォーマットされることが保証され、重複を避けることができる。この普遍的なアプローチは、生データを扱う際に正しい行動が取られるよう、企業全体が理解し、行動する必要がある。

• ACCUTメソッドを使用する。データを扱う際には、可能な限り効率を最大化することが重要である。ACCUT "という頭字語を使うことで、誰もがそのための適切な原則に従っていることを確認することができる。つまり

精度- おそらく最も重要なことは、あなたが自由に使えるすべてのデータが正確であることを確認する必要があるということです。これは、組織,企業の年度末の利益のような重大なものから、データベースの顧客名のスペルが正しいかどうかという単純なものまで、何でもあり得る。

完全性- すべてのデータは完全にカタログ化され、タブ、列、セルにギャップや空白がない状態で保存される必要がある。

一貫性- 同じデータセットのコピーであるはずのものに違いがある場合は、正しい方を確認し、間違ったデータを削除すること。

独自性- 重複コピーも、誤解を招く結果につながります。収集したデータはすべて一意であることを確認する。

適時性- ほとんどのデータは一定期間しか関連性と有用性を保てない。データがある一定の年齢を過ぎたらアラートとなるような通知を用意する。この時点で削除することも可能かもしれない。