【入門編】データ分析とは?ビジネスへの導入方法と活用事例

【入門編】データ分析とは?ビジネスへの導入方法と活用事例

情報システムが発達した今日、ビジネスで勝ち続けるためには、大量のデータを効果的に活用し続けなければなりません。多くの企業がデータの有効活用を目指し、データ分析に明るいデータサイエンティストの人材育成に尽力しています。
それでは、データ分析とはどのようなものなのでしょうか。活用事例を踏まえて見ていきましょう。

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目次

データ分析とは

データ分析の定義

データ分析は、膨大で雑多なデータの中から、目的に沿った情報を抽出することです。 ITの発展により、アクセスできるソーシャルデータ(ソーシャルプラットホームから取得できるユーザーに関するデータ)が急激に増加しています。ところが、収集されたそれぞれのデータは関連性を持って存在したり、分類されたりしているわけではありません。
そのため、企業活動あるいは個人の目的に有益なデータとして活用するには、乱雑に存在する情報を組織的かつ系統的に整理し、分析する必要があります。

データサイエンティストの職業

データ分析の専門家として活躍する人々のことを、データサイエンティスト(URLつき)と呼びます。彼らはデータ分析から得られた有用なデータを基に、ビジネスでの問題解決や状況改善のための施策立案も担っています

データサイエンティストが活躍する分野は、「ヘルスケア」「EC」「広告」「アパレル」「電力」「金融」「Web」「IT」など広範にわたります。特にマーケティングに関わる企業、コンサルティング会社などではデータサイエンティストのニーズはより高いと言われています。

「データ分析」と「統計学」と「機械学習」の違い

データ分析について調べたことのある方は、統計学・機械学習(URL)との違いやその意味を混同したことがあるのではないでしょうか。

データ分析とは、収集したデータの整理、分析を通じて、有用な判断材料を得ることを言います。そうすることで、組織の現状判断や次の企業活動の予測を立てることができるのです。 一方、統計学と機械学習は、データ分析のための具体的な手法を指します。

統計学とは、すでに蓄積したデータの集まりを基に、ある特徴や性質を明らかにする学問手法です。具体例としては、一学年全員の期末テストの結果から偏差値を算出することが挙げられます。
機械学習は、既存のデータ群から得られた特徴や性質を基に、新たに入手するデータの予測・分類を行う手法です。
統計学と機械学習に共通しているのは蓄積されたデータから、共通する特徴を見つけ出すという点です。しかし、機械学習は、さらにその先の、今後入手するデータの予測や分析まで行えるという点が統計学との違いといえます。

なぜ今データ分析が必要なのか

ビジネスにおけるビッグデータのトレンド

ビジネスにおけるビッグデータのトレンド

ビジネスにおいて、SNSやモバイルネットワークで発信された大量のソーシャルデータなど豊富な情報源は利益追求の手掛かりになります。ところが、膨大な量であるがために個々のデータそのものの価値は以前と比べて小さくなっています。そのため、核心に迫る情報を抽出するためにも、企業がデータ分析の精度や質を高めることがビジネスの成功に欠かせません。

データ分析活用事例

実際にデータ分析を駆使して大きな成果を上げている企業のうち、いくつかの事例をご紹介します。

【楽天】Eコマースで検索精度を改善

楽天ではインターネットでのおすすめ機能(レコメンド機能)にデータ分析を活用しています。その結果、ユーザーが求める商品を適切に表示できるようになりました。単なる顧客データや販売データのみならず、社会的なニュースや世間一般に広まっている知識も判断材料として反映しています。また、商品検索の際の、漢字ミスや商品名の省略などの分析を行い、検索精度の改善につなげることで、さらに売り上げを伸ばしています。

【ソフトバンク】データ分析を通じて繋がりやすい回線を実現

ソフトバンクが提供するデータ通信には、一部の地域で通信が繋がりにくいという課題がありました。そこで、その地域を特定するため、スマートフォンから位置情報や接続状況などの個人情報を除いたデータを分析しました。単なる位置情報だけでなく、どの時間帯にどこで接続状況が悪かったのかをデータ分析から明らかにすることで、大幅にスマートフォンの接続状況を改善しています。

【スシロー】ICタグ導入で、新鮮なお寿司を無駄なく提供

回転寿司チェーンであるスシローでは、新鮮なお寿司の提供と、無駄な廃棄の削減のためにデータ分析を活用しています。お寿司一皿ごとにICタグが取り付けることで、レーンに流れるお寿司の鮮度や売り上げ状況を管理しました。これにより、効率よく新鮮なお寿司を提供できるようになりました。また、売れ筋を明確に把握できるようになったことで、無駄なくお寿司を提供することにも繋がりました。その結果、年間で億単位となるお寿司の廃棄コストの削減に成功しています。

データ分析に必要なスキルと学習方法

データ分析に必要なスキルと学習方法

データ分析を通じてビッグデータを活用するために、求められることとは何でしょうか。 それはプログラミングスキルです。
なぜならデータ分析以前に、分析を行える環境作りとしてITシステム構築や運用といったスキルも必要になってくるからです。そしてITシステム開発を行うスキルは、基本的なプログラミングスキルを基としています。つまり、IT初心者の方であれば、第一にプログラミングスキルの習得を目指すほうがよいでしょう。

それでは、全くのIT初心者の方がデータ分析の習得を目指す場合、どんな学習方法がおすすめなのでしょうか。

一つは大学でデータ分析を学ぶことです。実際のところ、日本ではデータサイエンティストが2020年に約29万人不足すると言われており、データ分析の専門家の育成が叫ばれています。
こうしたニーズを踏まえて、日本では、滋賀大学横浜市立大学武蔵野大学ではデータサイエンス学部が設置されたり、東京大学や広島大学などではデータサイエンス研究科が増設されたりしています。

一方でWeb・ITの専門スクールに通うのも一つの手です。IT初心者の方であれば、基本的なプログラミングスキルの学習から、実践で使えるITスキルの活用まで学べることが強みです。また、企業が求めるデータ分析に関わるスキルとは、データ分析そのものだけではなく、分析を行うのに必要なITインフラの開発も含まれるため、幅広いITスキルを身につけたい方にオススメです。

おわりに

インターネット・アカデミーでは、データ分析をはじめとする実践的なITスキルの習得を全面的にサポートする、Web・IT専門スクールです。 母体がWeb制作会社であるため、そのノウハウが還元されたカリキュラムで、実践的なITスキルを習得することができます。また、企業様のご要望に合わせたIT人材教育を実施することも可能です。 。数多くの企業研修やITコンサルティングを担当する講師陣が最適な研修プランをご提案いたします。
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参考

Ablert「データ分析とは」 AMBI produced by en「データサイエンティストを目指す!ビッグデータ時代到来、高まるデータサイエンティストの需要。募集業界の傾向は?」 EnterpriseZine「あのソフトバンクのNo.1の裏にはビッグデータを分析したインテリジェンスがあった」 アシスト「ビッグデータの高速分析で、隠れていた課題や問題点を可視化 回転寿司業界のNo.1を支える迅速な経営判断と店舗オペレーションを実現」 株式会社豆蔵「データ分析の事始め~統計学と機械学習の違い~」 マイナビニュース「拡大するデータサイエンティストの需要」 流通BMS.com「楽天の執行役員がビッグデータでEコマースの売上げを急伸させた秘策を公開」

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