データ分析ってそもそも何？第1ステップのBIツールでのデータ可視化
現代のビジネス環境では、データが企業の成長において重要な役割を果たしています。膨大なデータをいかに効果的に分析し、意思決定に活用するかが、競争優位性を高める鍵となっています。この記事では、データ分析の基本的な考え方と、それを支えるBI（Business Intelligence）ツールについて解説します。また、最近の技術進展により、これらのツールがどのように進化しているのかについても触れていきます。
データ分析の基本
データ分析とは、収集したデータをもとに意味のある情報を抽出し、意思決定に活用するプロセスです。企業が提供する製品やサービス、顧客の行動、運営効率など、さまざまな要素に関するデータを収集し、それをもとにビジネス戦略を立てることが求められています。
「いい意思決定をする」ために「事実と数字で話すための道具」としてデータ分析を行います。
データ分析は以下の4つの段階に分けることができます：
- 記述的分析（Descriptive Analysis）： 過去に何が起きたのかを把握する分析です。売上データや顧客の購買履歴を用いて、過去のパフォーマンスを理解します。
- 診断的分析（Diagnostic Analysis）： 記述的分析で明らかになった事実に対して、なぜその結果が得られたのかを深堀りする分析です。例えば、売上が急落した原因を特定します。
- 予測的分析（Predictive Analysis）： 過去のデータを基に、未来の結果を予測します。次月の売上や顧客の購買行動の傾向など、未来に向けた予測を行います。
- 処方的分析（Prescriptive Analysis）： 予測的分析をもとに、最適なアクションを提案します。売上が予測より低下した場合に、どのような対策を取るべきかを示唆します。
過去を知り→理由を知り→未来を予測し→アクションを提案することで企業はよりデータドリブンな意思決定が可能になります。
実際BIを使用した簡易的なデータ分析の業務の流れは以下の資料のようになります。 ポイントは「現場が動ける分析をすること」と「データを”共通の言語”としてチームのコミュニケーションに役立てること」です。
BIツール：ビジネスにおける重要な支援ツール
BI（Business Intelligence）ツールは、企業が収集したデータを分析し、視覚的に表現するための強力なツールです。これにより、複雑なデータを迅速かつ効率的に理解することができます。
BIツールを使用することで、データを視覚的に可視化し、誰でも直感的に理解できる形で分析結果を提示することができます。たとえば、売上や顧客データを基に、ダッシュボードを作成し、企業のパフォーマンスをリアルタイムで監視できます。
BIツールは主に以下のような用途に使われます：
- データの可視化： 大量のデータをわかりやすいグラフやチャートに変換し、意思決定者が迅速に情報を把握できるようにします。
- データ分析の加速： 複雑なデータ分析を迅速に行い、ビジネスの状況をリアルタイムで把握します。これにより、すぐにアクションを起こすことが可能になります。
- 意思決定の支援： データに基づいた情報を提供し、企業の戦略的意思決定をサポートします。これにより、企業はデータに基づいた確実な判断ができるようになります。
代表的なBIツール3つ[PowerBI, LookerStudio, Tableau]を挙げてみました。特に「とりあえず一回BIを触ってみたい、どんなものなのかな？」という方には基本無料で使用できてスプレッドシートでダミーデータ等を用意すればすぐに触れるLookerStudioをおすすめします。
BIに統合された生成AIのデータ分析の進化
近年、BIツールは生成AIの技術と統合され、さらに強力な分析機能を提供するようになっています。生成AIは、大量のデータを高速で処理し、その結果から自動的にインサイトを生成する能力を持っています。これにより、従来のBIツールでは手動で行っていた分析のプロセスを効率化し、精度を高めることができます。
例えば、Tableau Pulseは、データの異常をリアルタイムで検出し、その原因を生成AIが分析する機能を持っています。これにより、ビジネスユーザーは問題が発生した際に迅速に対応でき、さらにはその原因をAIが自動で解説してくれます。
また、Databricks Genieのようなツールでは、生成AIがデータから深いインサイトを引き出し、診断的分析をサポートします。これにより、データサイエンティストだけでなく、ビジネス部門のメンバーもより迅速にデータから価値ある情報を引き出すことができるようになります。
データ分析を駆使する中で重要なのは、「どんな分析をするかを決める力」です。数字をただ並べるだけでは意味がありません。分析の目的、つまり「誰のために」「どんな行動につながるか」を明確にすることが重要です。
分析が自己満足に終わらないためには、まずはそのデータがどのようなビジネスの課題を解決するためのものかをしっかりと理解し、問いを立てて分析の方向性を決める必要があります。データをどのように活用するかによって、企業の競争優位性が決まる時代において、分析を適切に導く力がますます求められています。
まとめ
BIツールと生成AIの組み合わせは、企業にとってますます重要な役割を果たします。これらのツールは、従来の分析方法に比べて迅速で精度の高い意思決定を支援し、企業の競争力を高めます。データ分析スキルは今後さらに重要になり、BIツールと生成AIの活用は、業務の効率化や意思決定の迅速化に繋がります。
これらのツールを活用することで、企業はデータを効果的に分析し、戦略的な意思決定を迅速に行えるようになります。生成AIの進化により、データ分析はより直感的かつ効率的になり、企業の成長を強力にサポートします。データ活用の重要性は今後も増すため、これらのツールを理解し活用することが企業の成長に不可欠です。
