現代ビジネスにおいて、データは企業の成長を左右する重要な資産です。
今やどんな企業でもデータ活用が当たり前に行われており、企業が生き残るためデータ分析、データ活用が必須の時代となりました。
まだデータ活用していないなんて企業があればそれは非常に遅れていると言って過言ではないでしょう。
しかし、ただデータを収集しているだけでは宝の持ち腐れ。データを効果的に活用し、ビジネスに役立つ「知見」を引き出すためには、データ分析基盤 が不可欠です。
この記事では、データ分析基盤の全体像から構築ステップ、メリット、成功事例までを徹底解説します。

データ分析基盤とは

データ分析基盤とは、データを収集・蓄積・加工・分析し、ビジネス上の意思決定に役立てるためのシステム全体のことです。
企業のデータ活用を促進するための土台となる存在であり、様々な要素が組み合わさって構築されます。

データ活用の全体像

データ活用には、大きく分けて以下の要素が存在します。後述の記事を理解するためにも簡単にインプットしておきましょう。

データ基盤では、様々なデータソースから事前処理を施した後、データレイクでデータソースと同じ形式を記録し、データウェアハウスで汎用化、データマートで用途別に特化した加工を施します。
データ活用の方法は事前に具体化することが重要です。

①データソース・事前処理

顧客データ、売上データ、Webサイトアクセスログ、センサーデータなど、企業が保有する様々なデータ。このデータを分析しやすい形にデータを整え、質の高い分析結果を得るため、転送処理・クレンジング処理することで次のプロセスに進むことができます。
データ転送処理とは、様々なソースから収集したデータを、データウェアハウスやデータレイクなどのデータ分析基盤に移動・統合するプロセスでクレンジング処理とは、データの品質を向上させるための処理のことを言います。

②データ収集・保管・加工

データソースからデータを収集し、一元的に蓄積するための仕組み。データベース、データウェアハウス、データレイクなどが利用されます。
蓄積したデータを分析しやすい形に加工・変換するプロセス。データクレンジング、データ変換、データ統合などが行われます。ETLツール (Extract, Transform, Load) が利用されます。

③データ活用

分析結果をわかりやすく可視化し、理解を深めるためのBIツール (Business Intelligence) が利用され、ダッシュボード、グラフ、レポートなどが作成されます。
加工されたデータを分析し、ビジネスに役立つ知見を導き出すプロセスで統計分析、データマイニング、機械学習などが利用されます。
分析結果に基づいて、具体的な施策を実行し、ビジネス上の成果に繋げます。経営判断、マーケティング、商品開発、顧客サポートなど、様々な分野で活用されます。

最初は軽く頭に入れておく程度で良いので、目を通したら次はデータ分析基盤の種類を確認しましょう。

データ分析基盤の構成要素

データ収集は、構築方法や目的によって、いくつかの種類に分けられます。
ここでは代表的な3つの階層について説明します。

データレイク

データレイクは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、あらゆる種類のデータを 生の状態 で格納できる巨大なデータ格納庫です。
従来のデータウェアハウス (DWH) が、分析用に構造化されたデータを格納するのに対し、データレイクは データの形式や構造を問わず 、あらゆるデータを格納できる点が大きな違いです。

データレイクの特徴

スキーマオンリード

データを格納する際に、事前にスキーマを定義する必要がありません。データを読み込む際にスキーマを定義するため、柔軟性が高く、様々な形式のデータを格納できます。

多様なデータソース

データベース、ソーシャルメディア、センサーデータ、ログファイルなど、様々なソースからのデータを格納できます。

スケーラビリティ

必要な容量に応じて、容易に拡張することができます。

コスト効率

クラウドストレージを利用することで、低コストで運用することができます。

データレイクのメリット

データのサイロ化を防ぐ

企業内に散在するデータを一元的に管理することで、データのサイロ化を防ぎ、全体像を把握することができます。

将来の分析ニーズに対応

あらゆるデータを保存しておくことで、将来、必要になった時に分析に活用することができます。

柔軟な分析

スキーマオンリードのため、様々な分析手法を適用することができます。

データ活用の促進

データへのアクセスが容易になることで、データ活用を促進することができます。

データレイクは、大量のデータを効率的に管理・分析するための強力なツールです。しかし、導入には計画と準備が必要です。
上記の情報を参考に、自社のニーズに合ったデータレイクを構築してください。

データウェアハウス (DWH)

データウェアハウスは、企業の意思決定を支援するためのデータベースの一種です。
企業内の様々なシステムからデータを収集し、分析しやすいように整理・統合して格納します。

データウェアハウス (DWH)の特徴

目的別

業務処理ではなく、分析用に特化して設計されています。

統合

複数のシステムからデータを収集し、一貫性のある形式に統合します。

時系列

データを時系列で蓄積することで、過去のトレンド分析などが可能になります。

非更新

データは基本的に更新されず、追加される形で蓄積されます。

大量データ

大量のデータを効率的に処理できるように設計されています。

データウェアハウス (DWH)のメリット

データの一元化

各システムに散らばったデータを一元管理することで、全体像を把握しやすくなります。

分析の効率化

分析に必要なデータが整理・統合されているため、分析作業を効率化できます。

精度の高い分析

データの品質が担保されているため、精度の高い分析結果を得られます。

迅速な意思決定

必要なデータをすぐに取り出せるため、迅速な意思決定を支援します。

データウェアハウス (DWH)は、企業のデータ活用を促進し、データに基づいた意思決定を支援するための強力なツールです。
しかし、導入にはコストや運用負荷がかかるため、導入前にしっかりと検討する必要があります。

データマート

データマートは、特定の部門や業務、テーマに特化した小規模なデータウェアハウス（DWH）です。
DWHが企業全体のデータを包括的に扱うのに対し、データマートは特定の用途に絞り込むことで、より迅速かつ効率的なデータ分析を可能にします。

データマートの特徴

特定の部門や業務に特化

例えば、営業部門用、マーケティング部門用、顧客分析用など、特定の目的のために構築されます。

小規模

DWHと比べてデータ量やユーザー数が少なく、小規模なシステムで運用できます。

構築が容易

DWHよりも構築が容易で、短期間で導入できます。

アクセスしやすい

特定のユーザーが利用することを想定しているため、データへのアクセスが容易です。

データマートのメリット

迅速な分析

必要なデータが絞り込まれているため、DWHよりも迅速に分析できます。

効率的な意思決定

 特定の部門や業務に必要なデータにすぐにアクセスできるため、効率的な意思決定を支援します。

コスト削減

小規模なシステムで運用できるため、DWHよりもコストを抑えることができます。

ユーザーフレンドリー

特定のユーザー向けに設計されているため、操作が簡単で使いやすいです。
データウェアハウス (DWH)は、企業のデータ活用を促進し、データに基づいた意思決定を支援するための強力なツールです。
しかし、導入にはコストや運用負荷がかかるため、導入前にしっかりと検討する必要があります。

データマートは、特定の部門や業務のニーズに特化したデータ分析基盤として、多くの企業で活用されています。
DWHと組み合わせて利用することで、より効果的なデータ活用が可能になります。

以上3つの種類のデータ分析基盤について、概要やポイントを理解できたら、実際に構築する際のステップを見てみましょう。

より詳しく知りたい方はbizdataに相談いただくことも可能です。

データ分析基盤構築のメリット

ここまで、データ分析基盤の基本情報についてご説明しました。
ここからは、実際にデータ分析基盤を構築した際にどんなメリットが得られるのかいくつかのメリットをご紹介します。

迅速な意思決定

リアルタイムにデータを収集・分析・可視化することで、最新のビジネス状況を把握し、迅速な意思決定を支援します。
市場や顧客の変化に機敏に対応し、競争優位性を確保することができます。

コスト削減

業務の効率化や無駄の排除、リスクの低減などにより、コスト削減に貢献することができます。
例えば、在庫管理の最適化、不良品の削減、顧客離反の防止などに役立ちます。

KPI管理の改善

ダッシュボードなどを活用し、KPIの達成状況を可視化することで、進捗状況を容易に把握できます。
また、KPIの推移を分析することで、問題点を早期に発見し、迅速な対応が可能になります。施策実施後のKPIの変化を分析することで、改善策の効果を測定し、PDCAサイクルを回すことも可能です。
KPIの達成状況を共有することで、従業員の目標意識を高め、モチベーション向上に繋げることもできるためKPI管理を向上させると言えるでしょう。

競争優位性の確保

データ分析基盤を活用することで、市場や競合の分析、顧客ターゲティング、商品開発など、様々なビジネス戦略を効果的に実行することができます。
データに基づいた迅速な意思決定により、競争優位性を確保し、持続的な成長を促進することができます。

上記はデータ分析基盤の構築メリットのほんの一部です。
データ分析基盤構築のメリットは多岐に渡り、企業のデータ活用を促進し、ビジネスの成長を加速させるための重要な要素となります。
上記のようなメリットを理解し、自社の課題やニーズに合わせてデータ分析基盤を構築することで、大きな効果を得ることが期待できます。

導入前後の違い

ここまでデータ分析基盤構築のメリットをお伝えしてきました。
では実際にデータ分析基盤を構築した際、企業の業務ではどのような変化があるのでしょうか。
以下の表は導入前後の具体的な変化を、様々な業務シーンごとにまとめたものです。

部門	導入前	導入後	成果
営業部門	・勘と経験に基づいた営業活動 ・Excelを使った属人的なデータ管理 ・営業担当者ごとに情報やノウハウが共有されない	・データに基づいた効率的な営業活動 ・CRMと連携した顧客データの一元管理 ・営業担当者間での情報共有、成功事例の共有 ・データ分析に基づいた売上予測、ターゲティング	・受注率向上 ・顧客単価向上 ・新規顧客獲得
マーケティング部門	・効果測定が難しい、感覚的なマーケティング施策 ・広告効果の分析に時間がかかる ・顧客ターゲティングの精度が低い	・データに基づいた効果的なマーケティング施策 ・Webサイトアクセスログ、広告データなどを分析 ・顧客セグメント分析、パーソナライズ化 ・リアルタイムな効果測定、PDCAサイクルの高速化	・マーケティングROI向上 ・顧客エンゲージメント向上 ・ブランド認知度向上
人事部門	・採用活動の効率が悪い ・従業員のパフォーマンス評価が曖昧	・応募者データ分析による最適な人材採用 ・従業員のパフォーマンスデータ分析 ・人材配置の最適化、離職率低下	・採用コスト削減 ・従業員エンゲージメント向上 ・人材育成
経営企画部門	・経営状況の把握に時間がかかる ・将来予測の精度が低い	・財務データ、売上データなどをリアルタイムに分析 ・経営ダッシュボードによる可視化 ・精度の高い将来予測、リスク管理	・経営判断の迅速化 ・リスクの低減 ・事業計画の精度向上

このように、データ分析基盤を導入することで、様々な業務レベルで大きな変化をもたらすことができます。
各部門がデータに基づいた意思決定を行い、連携することで、企業全体の効率性向上、競争力強化、そして持続的な成長へと繋がるのです。

成功事例

ここで、データ分析基盤を構築した企業の成功事例についても見ていきましょう。
データ分析基盤構築を成功させた企業は、どのように導入を進め、どのような効果を得ているのでしょうか？
具体的な企業の事例を3つご紹介し、データ分析基盤構築の成功の秘訣を探ります。

事例1：N社　（家具メーカー、B to C）

導入経緯

顧客満足度向上と、より的確な商品開発、在庫管理、販売戦略を実現するために、データドリブンな経営を目指していました。
従来のシステムでは、POSデータ、ECサイトデータ、物流データなどが各システムに分散しており、全体像を把握することが困難でした。

導入ツール

Google Cloud Platform (GCP) を採用し、BigQueryをデータウェアハウスとして活用し、
データ可視化ツールとしてLooker Studio (旧Google Data Studio) を導入しました。

データ活用施策

・顧客の購買履歴、商品情報、Webサイトアクセスログなどを統合し、顧客セグメント分析、商品需要予測、販売戦略立案などに活用
・店舗ごとの売上分析、在庫状況の可視化、キャンペーン効果測定などにも活用

得られた効果

・顧客一人ひとりに合わせたOne to Oneマーケティングの実現
・需要予測に基づいた効率的な在庫管理によるコスト削減
・売上増加、顧客満足度向上

事例2：A社　（食品業界、B to C）

導入経緯

グローバルな食品メーカーとして、世界中の市場データ、顧客データ、生産データを統合し、経営判断のスピードアップと効率化を目指していました。
各国・地域で異なるシステムやデータ形式を統一し、グローバル規模でのデータ分析基盤を構築する必要がありました。

導入ツール

AWS (Amazon Web Services) を採用し、Amazon Redshiftをデータウェアハウスとして活用し、データ統合・ETLツールとしてAWS Glueを利用しました。

データ活用施策

・世界中の売上データ、顧客データ、生産データ、市場トレンドデータを統合し、グローバル規模での販売戦略立案、商品開発、需要予測などに活用
・各地域・市場における顧客の嗜好分析、競合分析、リスク管理などにも活用

得られた効果

・グローバル規模でのデータの一元管理と可視化
・データに基づいた迅速な意思決定による経営効率の向上
・新規市場開拓、商品開発の効率化

事例3：M社　　（フリマ業界、D to C）

導入経緯

CtoCフリマアプリの急成長に伴い、膨大なユーザーデータ、取引データ、商品データを効率的に分析し、サービス改善、不正利用防止などに活用する必要性が高まりました。
リアルタイムなデータ分析と、機械学習などの高度な分析手法に対応できるデータ分析基盤が求められました。

導入ツール

・GCPを採用し、BigQueryをデータウェアハウスとして活用
・データ処理基盤としてGoogle Kubernetes Engine (GKE) を利用
・機械学習プラットフォームとしてAI Platformを採用

データ活用施策

・ユーザー行動分析、商品トレンド分析、不正利用検知、価格予測、レコメンドエンジンなど、多岐にわたる分析に活用
・サービス改善、新機能開発、マーケティング戦略立案などに活用

得られた効果

・ユーザー体験向上、不正利用防止によるサービスの信頼性向上
・データに基づいたサービス開発、マーケティング戦略による事業成長の加速

成功のポイント

これらの事例から、データ分析基盤構築を成功させるためのポイントが見えてきます。

• 明確な目的　　　　　　: データ分析基盤で何を実現したいのかを明確にする。
• 経営層のコミットメント: 経営層がデータ活用の重要性を理解し、積極的に推進する。
• 適切な技術の選定　　　: クラウドサービスなど、最新技術を積極的に活用する。
• 人材育成　　　　　　　: データ分析のスキルを持つ人材を育成する。
• 組織体制　　　　　　　: データ活用を推進するための組織体制を整備する。
• 継続的な改善　　　　　: データ分析基盤は、構築したら終わりではなく、継続的に改善していく。

これらのポイントを踏まえ、自社に合ったデータ分析基盤を構築することで、データドリブンな経営を実現し、ビジネスの成長を加速させることができます。

データ分析基盤構築のステップ

ここまでの記事を読み、データ分析基盤を本格的に導入していきたいと思われた方も多いのではないでしょうか。
そう思われた方もそうでない方もここでデータ分析基盤の基礎知識として、データ分析基盤の構築ステップにてついて理解しておきましょう。
データ分析基盤を構築する手順は以下の5つのステップに分けられます。

①目的・目標の設定

まず、データ分析基盤を構築することで「何を実現したいのか」を明確にしましょう。

• 経営課題の解決 : 売上向上、コスト削減、顧客満足度向上など、具体的な目標を設定します。
• KPIの設定　　　: 目標達成度を測定するための指標を明確化します。
• ターゲット　　 : 誰が、どのようなデータを使って、どのような分析を行うのかを明確化します。

明確な目的・目標を設定することで、必要なデータやシステム、分析手法などが明確になり、プロジェクトをスムーズに進めることができます。

②データの棚卸し

次に、自社が保有するデータ資産を把握します。

• データの種類　　: 顧客データ、売上データ、Webサイトアクセスログ、センサーデータなど、どのようなデータがあるのかを洗い出します。
• データの保存場所: データベース、ファイルサーバー、クラウドストレージなど、データがどこに保存されているのかを把握します。
• データの形式　　: 構造化データ、非構造化データ、半構造化データなど、データの形式を確認します。
• データの量　　　: データの量、質、更新頻度などを確認します。

データの棚卸しにより、データ分析基盤に必要な要件を定義することができます。

③要件整理

目的・目標とデータの棚卸しに基づき、データ分析基盤に求める要件を整理します。

• 機能要件　　　: データ収集、データ蓄積、データ加工、データ分析、データ可視化など、必要な機能を明確化します。
• 非機能要件　　: パフォーマンス、セキュリティ、可用性、拡張性など、システムに求められる品質を明確化します。
• 運用要件　　　: データ管理、システム監視、セキュリティ対策など、運用に必要な要件を明確化します。

要件整理は、データ分析基盤構築の基盤となる重要なプロセスです。

④アーキテクチャ設計

要件定義に基づき、データ分析基盤の全体像を設計します。

• データソース: どのデータソースからデータを取得するかを決定します。
• データ蓄積: データウェアハウス、データレイクなど、データの蓄積方法を決定します。
• データ加工: ETLツールなど、データ加工の方法を決定します。
• データ分析: 統計分析、データマイニング、機械学習など、データ分析の方法を決定します。
• データ可視化: BIツールなど、データ可視化の方法を決定します。

アーキテクチャ設計では、将来的な拡張性や柔軟性を考慮することが重要です。

⑤構築・実装

選定したシステムを導入し、データ分析基盤を構築します。

• 環境構築: サーバー、ネットワーク、ストレージなど、必要なインフラを構築します。
• システム導入: データベース、ETLツール、BIツールなどを導入し、設定を行います。
• データ連携: データソースとデータ分析基盤を連携させ、データの収集・蓄積を行います。
• テスト: 構築したシステムをテストし、問題がないことを確認します。

構築・実装段階では、計画に沿って着実に作業を進めることが重要です。
データ分析基盤は、一度構築したら終わりではありません。
継続的な運用・改善により、データ分析基盤の価値を高めることができます。

データ分析基盤構築は、多岐にわたるプロセスを含む複雑なプロジェクトです。
上記5つのステップを参考に、計画的に進めることで、成功の可能性を高めることができます。

より詳しく知りたい方はbizdataに相談いただくことも可能です。

ここまで成功事例を見てきてわかる通り、すでに時代はデータ活用なくして成功はなし、というところまで来ました。
本記事を読んでデータ分析基盤を構築したいとなった方で、とはいえ何からやればいいかわからない。
もっと詳しい話が知りたい、アドバイスがほしいといったご要望のお持ちの方は、ぜひ以下のフォームより我々bizdataにご相談ください。
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