データ分析基盤の目的とは？必要性からビジネス上の価値についてわかりやすく解説

データ分析基盤の目的は次の3点に集約されます。

1. リアルタイムな事実認知による意志決定の質の向上
2. データの統合と一元管理による業務効率の向上
3. 競争優位性の強化

以下に詳しく掘り下げていきます。

データ分析基盤を導入することで、リアルタイムに状況を認知でき、リスクもすぐに把握できるため、意思決定の質を向上させられます。

データ分析基盤を使うことで、データをリアルタイムで収集し、加工できることで、迅速な意思決定を行えます。

たとえば、市場の変動や顧客行動の変化を瞬時に捉え、これを基にした迅速な意思決定が可能となります。

人力では収集の手間や時間から収集が困難です。しかし、ビッグデータや未加工の生データを、データウェアハウス（DWH）やデータレイクを活用することで効率的に処理できます。

その結果、意思決定のためのタイムリーなデータ分析を実現することが可能です。

リアルタイムデータ分析によって、リスク管理の質も向上します。データ分析基盤が提供する詳細なデータセットと高度な分析ツール（BIツール、機械学習プラットフォーム）を活用することで、様々なシナリオのリスク評価を行い、より確実なリスク管理戦略を策定できます。

たとえば、財務データのリアルタイム分析により、予算オーバーや資金の流れの問題を即座に検出できるため、短い時間で適切な対策を講じることが可能です。

データの統合と一元管理は、社内の業務効率を大幅に向上させる重要な戦略です。異なる部門間でデータを共有し、連携させることで、コミュニケーションの最適化を図ります。

データ分析基盤を通じて、マーケティング部門と販売部門など別々の部門で、共通のデータを使用して戦略を立案することが可能です。

同じデータレイクから得られる一貫した情報を基に、部門ごとに必要な情報をデータウェアハウス（DWH）に蓄積し、各部門がアクセスしやすい形で一元管理、抽出ができます。サイロ化（情報が共有できていない状態）になりにくく、認識の食い違いも生じにくいことがメリットです。

全体の業務プロセスが効率化され、業務のスピードアップやコスト削減が実現します。データドリブンな意思決定を促進します。

データ分析基盤の導入は、企業が競争優位性を持続的に強化するためのカギとなります。リアルタイムでのデータ分析を通じて、市場のトレンドや消費者行動の変化を迅速に把握し、これを基に戦略を迅速に調整することが可能になるためです。

高度なデータ分析を通じて、未来の市場の動向を予測し、未来のニーズにいち早く対応した製品開発やマーケティング戦略の展開ができます。

データ分析基盤によって情報の可視化や効率的な分析ができることで、業務プロセス改善だけでなく、全社的な戦略的意思決定を支援できます。

データ分析基盤は、データ収集・加工・蓄積・分析を行うシステムの集合体です。データ分析基盤は4つの構成要素から、データを有効に収集・活用し、市場の需要予測や業務の最適化を図るために使用されます。

加工前のデータ（生データ）は非常に情報量が多いうえ、分析や可視化がしにくく、そのままの場合、経営判断に生かすのは困難です。データ分析基盤で具体的にどのような処理が行われているのか解説します。

それぞれのステップは、複雑かつ膨大なデータを扱う現代のビジネスにおいて、正確かつスピーディに情報を処理するうえで、重要な役割を果たしています。

ビジネスプロセスや外部ソースに散財している多種多様な生データを、未加工の形式で集める段階です。収集できるデータ例としては以下のものがあります。

• 販売管理など基幹システムのデータ
• Webサイトのアクセスログ

データ分析基盤では、IoTデバイスやWebなどのデータソースから、大量の情報を収集します。この収集プロセスは、膨大なビッグデータを効率的に処理するうえで大切な作業です。

収集されたデータは、分析がしやすい状態に加工する構造化や、不要データの削除や表記ゆれ調整、欠損値の修復などのクレンジングが行われ、データフローを一方向に統一した状態でデータウェアハウスに格納されます。データが構造化されることで、目的や用途に合わせたデータの収集を効率化させることが可能です。

収集された生データは、データレイクと呼ばれる（「湖:Lake」のようにデータを貯めておく）場所に収集・格納されます。加工前のデータは、そのままではただの情報の羅列に過ぎず、分析などに活用することは困難です。データ加工されたものは、効率的かつ正確な分析には欠かせません。

しかし、加工すると不可逆の処理をされ、元のデータに戻せないリスクがあります。データレイクにデータが残ることで、不可逆な処理をされても、データレイクからデータを再活用することが可能です。

データウェアハウス（DWH）は分析目的のため集められたデータの統合された格納場所になります。基本的に時系列で格納されます。

また、グラフ作成や特定の部門や用途に特化したデータはデータセットとよばれ、データマート(Data Mart)とよばれる場所に保管されます。データマートに保管されたデータは、目的に応じて細分化されており、高速での処理が可能です。

保存されたデータは、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを通じて分析され、わかりやすくまとまった状態で可視化されます。BIツールは、蓄積したデータの抽出・分析や、統合データの統合、グラフやチャートなどの生成などを行えるツールです。

データ分析基盤によってデータが整えられていることで、膨大なビッグデータを効率的に分析・可視化できます。

なぜデータ分析基盤が必要なのか、目的の「1．リアルタイムな事実認知による意志決定の質の向上」「2．データの統合と一元管理による業務効率の向上」についてもう少し詳細を掘り下げます。

データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートなど情報の加工度合いに合わせて、散在する生データを一元的に保管し、統合することを可能にし一元的に管理できます。

データレイクに集められた情報がデータウェアハウスに保存される際には、データの重複や表記揺れが修正され、より正確なデータを保管可能です。

また、データ1つに集約して管理することで、データ・ガバナンスを強化し、データ漏洩のリスクを軽減できます。

データ分析基盤を使うことで、データ収集から分析まで大部分の工程を自動化でき、スピーディーかつ効率的なデータ分析が可能です

データ収集から加工・分析まで対応でき、BIツールや機械学習プラットフォームを通じて、人の手をほとんど入れずに作業ができます。また、人の手が入らないため、属人化するリスクも回避可能です。

これにより、市場の変動に迅速に対応した意思決定が行えるようになり、企業の競争力を強化し、市場での優位性を確保しやすくなります。

高品質なデータの蓄積と効率的な分析基盤は、データドリブンな戦略を推進する上で核となる要素です。製品開発、マーケティング戦略、顧客体験の改善といった多岐にわたる領域で活用できます。

データ分析基盤が整っていない場合、正確なデータ収集ができず、収集する時間もかかる点が問題です。

間違いなく、スピーディな経営判断をするためにも、データ分析基盤は欠かせません。

「1．リアルタイムな事実認知による意志決定の質の向上」「2．データの統合と一元管理による業務効率の向上」により「3．競争優位性の強化」が実現します。ここではビジネスの価値についてもう少し詳細を掘り下げます。

データ分析基盤により、従来手動で行われていたデータ処理作業を大幅に自動化することが可能です。

データクレンジング、統合、分析などのプロセスが自動化されることで、これらを手動で集計作業などを行うときに、必要となる時間と労力が削減されます。

データ分析基盤のテクノロジーを利用することで、大量のデータを迅速かつ正確に処理し、業務のスピードアップとコスト削減が可能です。その結果、人的資源をより戦略的な業務に再配置でき、会社全体の運用コストを低減します。

確かにデータ分析基盤の導入にはコストがかかりますが、中長期で見れば有意義な投資となりうるでしょう。

データ分析基盤を活用することで、リアルタイムでのデータ分析をマーケティングに生かすことで、売上向上も期待できます。

データ分析によって、顧客情報を基によりパーソナライズされた顧客体験など、より最適化されたマーケティングが可能です。

データドリブンなアプローチにより、新たなビジネスチャンスの発見や商品やサービスの改善を図ることもできます。

データ分析基盤を活用した戦略は、顧客の満足度を高めると同時に、売上の増大に直結します。

データ分析基盤の導入によって、企業は顧客満足度の向上、顧客基盤の拡大、そしてイノベーションの促進という三つの重要なビジネス価値を実現します。これらの要素は、組織の成長と持続可能な競争力を支え、売り上げをあげるためには欠かせません。

データ分析基盤は、顧客データをリアルタイムで処理・分析し、個々の顧客のニーズと行動を深く理解することを可能にします。

例えば、顧客の購買履歴やWeb上の履歴から行動分析をすることで、よりパーソナライズされた商品やサービスを提供することが可能です。例えば、ECサイトでの商品のレコメンド表示などがわかりやすいでしょう。

データ分析基盤によって、パーソナライズされたサービスを受けることで、顧客の満足度を向上させるだけでなく、長期的な顧客関係の構築にも寄与します。

データ分析基盤を活用した効果的なデータ分析により、マーケティング戦略上効果的な顧客セグメントの特定や、未開拓市場の発見が容易になります。

データ分析基盤を使用して市場のトレンドを捉え、これに基づいてターゲティング戦略を調整することで、より広い顧客層に向けてのアプローチが可能です。また、既存顧客からのインサイトを活用して新たな顧客を引きつける施策を実施することもできます。

データ分析基盤を活用することで、新しいビジネスモデルや製品、サービスの開発などのイノベーションを促進します。データから得られる洞察に基づき、市場のニーズに応じた革新的なソリューションの開発が可能です。

例えば、以下のようなイノベーションが実現できます。

• 消費者行動の分析を通じて顧客の課題を発見し、新たな顧客体験を創出する
• 効率的なサプライチェーン管理を実現する新技術を導入できる

これらのイノベーションが実現できれば、企業は市場での先行者利益を享受できます。

データ分析基盤は、企業がビジネスにおける戦略的意思決定をサポートするために導入するシステムです。企業は効率的なデータ処理と分析を通じて、迅速で正確な意思決定を行うことができます。データ分析基盤は、業務の効率化、コスト削減、売上向上、顧客満足度の向上など、多くのビジネス価値を提供します。データ分析基盤の導入は、企業の成長と持続可能な競争力を支える重要な要素です。

ただし、データ分析基盤の導入は簡単ではなく、専門知識も要求され、自社の人材だけで実現するのは難しいです。まずは、データ分析の現状や課題を専門家に相談することから、始めてみてはいかがでしょうか。