データ分析は専門会社に依頼するべき？メリットや依頼先の選び方を解説

ビッグデータとは膨大なデータの集合を意味し、それらを適切に分析することでビジネスの効率アップ、有益な情報の収集、生活の利便性の向上に貢献することができます。ただ、ビッグデータのなかには個人情報などの情報が含まれており、情報漏洩などのリスクを抱えているため慎重に取り扱う必要があります。

ビッグデータの分析を行うには、さまざまなリスクがあることを理解した上で行う、または専門スキルを持つスタッフや外注に任せるのが適していると言えるでしょう。データ分析は、自社で行う方法以外にデータ分析を専門とする会社に依頼する方法があります。そこで本記事では、ビッグデータの分析を専門の会社に依頼するメリット、サービスの選び方について解説します。

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データ分析会社が扱うビッグデータの種類

ビッグデータとは、大量の情報、または多方面にわたる情報を意味し、一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表しています。膨大なデータの集まりであるビッグデータは、大きく分けると3つの種類に分類されます。ビッグデータにおける3つの種類について、これから具体的に解説していきます。

個人情報や購買履歴を管理する「パーソナルデータ」

パーソナルデータとは、顧客の氏名や生年月日を意味します。また、共通ポイントカードや電子マネーにおける購買履歴なども当てはまります。パーソナルデータは個人情報であるため、個人が特定されない形でデータ管理、分析するなど情報漏洩しないように慎重に取り扱う必要があります。

事前予測やトラブル解決に用いる「産業データ」

産業データは、大きく「知のデジタル化」と「M2M」の2つに分けられます。知のデジタル化は企業のノウハウをデジタル化したものであり、トラブルの解決策を導くため、または事前予測などに活用されています。 M2Mは情報交換を行われるシステムで、自動販売機などに活用されます。 IoTが期待される今、注目されるシステムのひとつとも呼ばれています。

公にしている「オープンデータ」

オープンデータとは、自治体の人口、国や自治体がインターネット上で自由に閲覧できるように公開している情報など、公にされている情報が当てはまります。オープンデータは誰でも自由に使える利点があり、データ分析することで、新規事業の立ち上げ、企業における事業の効率化などに役立っています。

デバイスから得られる「ストリーミングデータ」

ストリーミングデータとは、多数のデバイスからネットワークを通じて得られるデータのことを表しています。現在では、インターネットにつながるIoTによって多くのデバイスがネットワークに接続され、そこから得た膨大な情報を詳細に分析することでビジネスに役立てることが可能となります。

なぜビジネスにビッグデータが有効なのか

ビッグデータにより解決できることのひとつに、必要な情報を利用しやすい形で取り出せることが挙げられます。膨大なデータを生成・収集・蓄積し、そのなかから判断に必要なデータをその都度アウトプットできれば、ノウハウのない人材、未経験者でも一定レベル以上の結果を出すことが可能となるでしょう。
またビッグデータ分析によって需要予測を行うことで競合に対する優位性が得られ、予想を上回る成果を上げるなどより良い結果を求めるための備えができるようになります。さらに需要予測によって、在庫の適正量の維持を実現し、商品在庫の余剰や不足問題の解消にも役立ちます。

専門会社にデータ分析を依頼するメリットは？

データ分析は自社で行うことも出来ますが、経験豊富なプロが在籍している専門会社に依頼した方がよい結果となる可能性が高いでしょう。データ分析の種類は豊富にあるため、目的に合わせた適切な方法で分析するとさらに効果を高めることができます。では、データ分析を外注すると企業にとってどのようなメリットがあるのでしょうか？専門会社にデータ分析を依頼する際のメリットについて、具体的に解説していきます。

正確に分析ができる

自社でデータ分析を行なったとしても、正しい分析ができなければ正確な需要予測ができなくなり、売り上げアップなどビジネスに役立てることはできません。ビジネスに役立てるには、膨大なデータを適切に取り扱い、正確に分析する必要があります。そこでプロのデータ分析会社に依頼することによって、正確なデータ分析が行えるようになります。

目的に合わせた分析ができる

データ分析は、目的によって取り扱うデータが異なります。知識を持っていない人物がデータ分析すると、どのデータを扱っていいか理解できず、適切なデータ分析ができなくなる可能性が高くなります。プロに任せれば、データ分析の依頼の際に目的を伝えることによって、適切で正確な分析を行ってくれるメリットがあります。

意思決定が早くできる

現代のビジネスにおいて、迅速な意思決定は業務効率化のために必要不可欠と言えるでしょう。専門の会社にデータ分析を依頼することによって、企業が抱える問題解決に関連したデータを素早く提供してくれるため、迅速な意識決定や判断が出来るようになります。

データ分析を依頼する会社の選び方

データ分析の会社を選ぶ時には、得意とするデータ分析、サポート内容を確認することが大切です。では、データ分析を依頼する際には、具体的にどのような点を意識して会社を選んだ方が良いのでしょうか？そこで、データ分析の会社の選び方について具体的に解説していきます。

データ分析の実績がある会社を選ぶ

失敗のない会社を選ぶには、十分な実績がある信頼性の高い会社を選ぶことが大切です。会社を選ぶ際には、過去のデータ分析の結果から、どれぐらいの売上アップに貢献したのかなどの実績もあわせてチェックしておきましょう。実績や成功経験が豊富であれば様々なノウハウを持っている可能性が高く、より良い結果となるでしょう。

データ分析の提案内容で選ぶ

データ分析には、さまざまな手法があるため、目的に適したデータ分析を提案してくれる業者を選びましょう。データ分析の種類には、潜在的なニーズを分析する因子分析、複数のデータを掛け合わせていくクロス集計分析、優先順位を決めるABC分析、共通点を導き出すクラスター分析、膨大な情報から傾向を調べるアソシエーション分析、同時購入されやすい商品を解析するバスケット分析などがあります。また、依頼時にデータが十分に集まっていない場合は、モニターやアンケート調査などデータ集めから依頼できる業者もあります。

サポート内容で選ぶ

データ分析を専門とする業者のサポート内容は、会社によって大きく異なります。業者の中には、データを分析してくれるだけではなく、データ分析に基づいて適切なアドバイスをしてくれるところ、またはデータ分析の方法をセミナーなどで詳しくレクチャーしてくれる業者もいます。必要なサポートが受けられる、なるべくサポート内容が充実している業者を選ぶと良いでしょう。

データ分析をする会社の種類で選ぶ

データ分析の外注には、主にコンサルティングファーム、大手Slerのデータ分析部門、データ分析用のソフトウェアを提供している企業の3種類があります。データ分析業務のみを引き受ける大手企業は殆どなく、７割以上の大手企業が、大規模なAIシステム業務の一環として、データ分析業務を行っているのが現状です。そのため、データ分析をする業者を選ぶには、これら3種類の中から選ぶのが基本となります。

費用対効果に優れた会社を選ぶ

データ分析は継続することが大切なため、データ分析をやめてしまうと元の売り上げに戻ってしまう可能性があります。ただし、データ分析の依頼には費用がかかるため、予算も合わせて考えておく必要があると言えるでしょう。
安心してサービスの継続利用をするためにも、費用対効果に優れた会社を選ぶことが大切です。データ分析で課題発見や業務改善ができるといった効果が見込めるなどの費用対効果の高い依頼先ならば、継続して依頼し続けるメリットは大きいと言えるでしょう。

データ分析をビジネス活用する際の注意点

外部にデータ分析を依頼することで正確なデータ分析ができるなどのメリットはあるものの、コストが高くなりやすいなどのデメリットもあります。「予算の都合で費用をかけられない」などコストダウンを考えるならば、自社でデータ分析をするのが望ましいでしょう。
ただし、膨大なビッグデータの中には個人情報など漏れると問題になるものも含まれています。自社でデータ分析をするためには、適切にデータ分析を行える人材を採用する、または実績のあるAIコンサルタントを利用するなどして、セキュリティ対策に努めましょう。

コストを抑えたデータ分析なら「UMWELT」

データ分析を外部の業者に依頼すると、費用がかかってしまいます。自社でデータ分析を行えばコストダウンは期待できますが、今度は技術者採用などの面で人件費コストがかかります。そこで、コストを抑えたデータ分析を行うならAIを用いて分析を行えるサービス「UMWELT」 がオススメです。
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まとめ

データ分析は、専門とする業者に任せることで効果を出すことができます。業者によってそれぞれサポート内容が異なるため、依頼する際にはどのようなサービスを提供しているのか調べておきましょう。さらに、依頼後どのような流れでデータ分析をしてもらえるのか、分析結果をいつ納品してもらえるのか、そのまま継続して依頼はできるのかなど、事前にサービス内容を詳しく確認しておくことが大切です。
ただし、データ分析を業者に依頼するとコストがかさむため、予算をあまりかけられない場合は業界最低水準 の費用で利用できるUMWELT などのAIサービスを用いるのがオススメです。データ分析のコストが抑えられるのであれば、継続もしやすくなります。また、データ分析を継続することによって、より高い効果が期待できるようになります。
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