データ活用

2021年8月7日

データ活用のツール導入における選び方とは?

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データ活用に役立つツールはいくつもリリースされています。ですが、数が多いゆえに、どれを選べばよいのか迷ってしまう経営者やIT担当者の方も少なくありません。そこで本記事では、データ活用ツールの導入を検討している企業へ向けて、ツール選びのポイントをご紹介します。

そもそも、データ活用とは

「データ(Data)」は主に「資料」や「情報」を意味し、企業におけるデータ活用とは、収集したそれらデータをビジネスに活かすことを指します。近年では、さまざまな業界でデータ活用が注目を集めており、本格的にビジネスへ活かそうとする企業も増えています。

一口にデータといっても、その種類は多岐にわたります。社員データや顧客情報、マーケティングデータ、人事データなどのほか、売上データやアクセス数、問い合わせ数、生産数や作業工数なども該当します。このように、企業は事業活動を継続する中で、さまざまなデータを取り扱っています。これらの情報を分析し、組織に利益をもたらすよう役立てるのがデータ活用です。

データの活用例

では、これらのデータは具体的に、どのようなことに利用できるのでしょうか。企業によってデータを活かす目的はさまざまですが、ひとつには戦略の立案が挙げられます。時系列の売上データを分析し、特定の時期に新商品を投入する、といった戦略の立案も可能です。

また、蓄積したデータは事業の拡大にも活かせます。事業拡大は企業に大きなビジネスチャンスを与えると同時に、リスクももたらします。やみくもに事業を拡大してしまい、赤字だけが膨らんでしまうケースも少なくありません。事前にきちんと必要なデータを分析しておけば、このようなリスクも回避できるでしょう。出店エリアにおける人口の男女比や年齢層などから、需要の有無をリサーチすることも可能です。

そのほか、社員にアンケートを実施し、その結果をもとに職場環境を改善する、といった活用の方法も考えられます。これも、立派なデータ活用のひとつといえるでしょう。

このように、ビジネスにおいてデータが利用されるシーンは多々あります。では、実際に企業がデータを活用するにあたり、どのような方法で進めればよいのでしょうか。アナログな方法でももちろん可能ですが、より効果的に活用したいのであればツールの導入をおすすめします。現在では、データ分析ツールやデータ集計ツールがたくさんリリースされています。次項では、具体的にツールの選び方を見ていきましょう。

ポイント①複数のデータを統合できるか

データ分析においては、複数の情報を掛け合わせて分析を行うケースが少なくありません。複数の情報を組み合わせることにより、知りたかったことが明確になることも多々あるからです。

具体例として、売上データと気象情報を組み合わせるケースで考えてみましょう。売上の数字だけでは、「いつ何がどれくらい売れたか」「トータルの利益はいくらか」といった程度のことしかわかりません。しかし、気象データと組み合わせて分析を行えば、単一データの分析時とは異なる事実が見えてきます。

たとえば、「晴れた日の土曜日は客足が伸びる」「雨の日曜午後に特定の商品が売れる」といったことなどです。このように、複数の情報を掛け合わせた分析結果をもとに戦略を立てていけば、ピンポイントで売上を伸ばせるでしょう。

このような分析をアナログな方法で行うことも可能ですが、相当な時間を要するおそれがあります。特に、情報量が多くなればなるほど、要する手間と時間は膨大なものとなるでしょう。複数のデータを統合して分析できるツールを利用すれば、スピーディに結果を導き出せます。

ここでご紹介したような、複数の要素を組み合わせた分析を実行したいのなら、 ETL 機能を備えたツールがおすすめです。「ETL」とは「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(格納)」の略語で、データの抽出や変換、加工、書き出しなどを行える機能のことです。この機能が備わっているツールなら、複数の情報を統合して分析を行えます。

また ETL 以外にも、「EAI(企業内アプリケーション)」や「MDM(マスターデータ管理)」などもデータの統合に活用できます。それぞれのツールで特徴があり、メリット・デメリットが異なることは覚えておきましょう。

ポイント②担当者のレベルやニーズに合わせて選べているか

分析ツールの市場規模は大きく、現在ではさまざまなツールがリリースされています。無料のものから有料のもの、高度な分析が可能なものなど、市場に流通しているツールは多種多様であるため、さまざまな部分を比較しつつ選ぶ必要があります。

選ぶときは慎重になるべきですが、特に重要なのは、担当者のレベルやニーズに合わせて選ぶことです。ツールによって、備わっている機能やできること、操作性や視認性などが大きく異なることを覚えておきましょう。

高度な分析が可能なものは、操作する人にも高度な知識・技術レベルを求める傾向があります。担当者にツールを扱えるだけのスキルがなければ、導入したところであまり意味はありません。使いこなせず、結局は別のツールを探すことになるかもしれません。

また、どのようなデータを扱いたいのかによっても、選ぶべきツールが違ってきます。「膨大な数の多種多様なデータを分析したい」といったケースもあれば、「少量のデータの分析に使いたい」という企業もあるでしょう。大量のデータを扱いたいのなら、できるだけ高速処理が可能なツールを選ぶと安心です。一方、そこまで多くの情報を扱わないのであれば、ハイスペックな処理能力は必要ないでしょう。

ツールの導入を考える前に、目的を明確にしておくことも大切です。目的によっては、ツールを導入する必要がないケースも考えられるからです。まずは目的を明確にしたうえで、導入によりそれを実現できるかどうか、目的達成のため本当にツールが必要かどうかを考えましょう。

とはいえ機能性や操作性、視認性、目的に合っているかどうかなどは、実際に使ってみないことにはわかりません。リリースされているツールの中には、期間限定で無料利用できるものもあります。気になるツールに無料期間が設定されているのなら、実際に試用したうえで導入の是非を検討してみるのもおすすめです。

ポイント③想定されるデータ規模に対応できるか

データ規模に関する話は先ほど少し触れましたが、さらに突っ込んだ話をしましょう。ツール選びにおいては、想定されるデータ規模に対応できるかどうかも、チェックすべきポイントです。企業が事業活動により蓄積したデータは、ときに膨大な量となることも珍しくありません。そのようなデータを扱う場合、ツールのスペックが重要です。

膨大な量のデータを集計速度の低いツールで扱うと、処理に相当な時間がかかるおそれがあります。担当者が手持ち無沙汰になってしまうばかりか、業務効率の面から考えてもよくありません。ビジネスに活かすためのデータ分析で、業務効率を低下させてしまっては本末転倒です。このようなことにならないよう、扱うデータ量に合わせてツールを検討しましょう。規模の大きなデータを扱うのなら、高速処理が可能なものを選ぶと安心です。

一方、データ規模が小さい場合ですが、このケースでは分析ツールを使わなくて済む可能性があります。データが少量かつ統合の必要もないのであれば、 Excel でも対応できます。普段から Excel をオフィスで使用している企業は少なくないでしょう。使い慣れたツールなら、特別なスキルを新に習得しなくても容易に扱えます。 専用ツールの導入となれば、相当な出費を覚悟しなくてはなりません。一方 Excel なら、パソコンにインストールさえされていれば、余計なコストをかけずに済みます。データ規模が小さい場合は、 Excel での分析も検討してみましょう。

まとめ

分析ツールを導入して上手く扱えば、より効果的なデータ活用を実現できます。ツール選びで特に着目すべきポイントは、「複数のデータを統合できるか」「担当者のレベルやニーズに合っているか」「データ規模に対応できるか」の 3 つです。これらのポイントを意識しつつ、操作性や機能性、視認性なども比較しながらベストなツールを選びましょう。

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