データ分析をクラウドで実行する手順｜AIを併用すればさらに便利に！

昨今のビジネスシーンでは、多くの現場でITツールが利用されています。それらを作業効率化のツールとして使うだけではなく、データをクラウド上で一元管理し、そのデータを活用することで、新たな課題やビジネスチャンスを発見することも可能です。ここでは、データ分析をクラウド上で実行するには、どのようなステップが必要なのかを解説していきます。

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クラウド上にデータ分析基盤を構築するメリット

クラウド上にデータ分析基盤を構築するメリットはどんなものがあるのでしょうか。以下ではそのメリットを紹介します。

データを一元化できる

クラウドでのデータ分析のメリットの一つは、データを一元化して管理できることです。さまざまな部署やシステムが収集したデータを集約することで、データ同士の接続性が向上します。複数のシステムで複数のデータを管理するよりも、データ分析の精度が向上します。また、データの信頼性や保守性向上にも繋がります。

拡張性が高い

クラウド型のデータ分析サービスは、オンプレミス型に比べて非常に拡張性があります。例えば、毎月の使用料金を担当者数やデータ使用量に応じて変更できます。また、ダッシュボードの仕様をカスタマイズできるものもあるため、自社の使用目的に応じた運用がしやすいです。オンプレミス型もカスタマイズは可能ですが、クラウド型に比べて時間と手間がかかります。

うまく使えばコストカットになる

クラウド型は、上手に活用すればオンプレミス型と比べて大幅にコストカットできます。クラウド型は開発が不要なためイニシャルコストが安く、サーバー等の維持費もかかりません。しかし、必ずしもクラウド型が常にオンプレミス型よりも安いとは限らないため、費用対効果の事前調査は必要です。

セキュリティを強化できる

データ保管において何よりも重視すべきことは「セキュリティ」ですが、クラウド型分析ツールなら自社開発よりも強固なセキリュティを持つサービスを簡単に導入できます。例えば、AWS（アマゾン ウェブ サービス）が提供しているデータ分析ツールには、これまでAmazonが開発してきたユーザーの情報を保護するための技術が搭載されているため、一定のレベルが保証されたセキュリティサービスの恩恵を受けることができます。自社の内部データや顧客情報はうっかり流出すると取り返しがつかないため、このメリットは軽視できません。

クラウドの特徴を活かすのが成功のポイント

クラウド型データ分析サービスの運用には、その強みを活かすことが欠かせません。実際に使い方を間違えると「大量のデータに大量のクエリを出したら請求金額がかさんでしまった」「想定よりもパフォーマンスが低い」といった問題に直面します。クラウド型のサービスを導入したのに、運用スタイルがオンプレミス型のままではうまくいきません。マネージドサービスやオートスケール機能を活用し、少ないコストで高いパフォーマンスの処理を行うなど、クラウド型の強みを活かした運用が成功のポイントです。

クラウド分析を提供している主なサービス

ここからは実際にクラウド分析を導入しようと考えている方のために、主なサービスをご紹介します。どれも著名な企業のもとに開発されたサービスなので、どれを選んでも一定の品質は保証されていると考えても差し支えありませんが、それぞれに異なった特徴を持っているため、自社の目的と照らし合わせながら検討してみてください。

AWS

AWS（アマゾン ウェブ サービス ）はAmazonが開発したクラウドサービスです。データの移動から、データストレージ、データレイク、ビッグデータ分析、機械学習など、幅広い機能を提供しています。また、AWSは暗号化やアクセス制御等のセキュリティ機能を搭載していて、他にもガバナンスや監査ポリシーを一元的に管理することで業界や地域の規制にも対応可能です。

Microsoft Azure

Microsoft AzureはMicrosoft社が提供するクラウドサービスで、Azureとも呼ばれます。Azureは200以上の製品とサービスで構成されていて、Adobeやコカ・コーラ、トヨタ自動車など、指折りのグローバル企業も導入しているサービスです。ITインフラやIoT、ブロックチェーン、AIや機械学習など、データ分析に留まらない可能性を提供しています。

Google Cloud

Google Cloudは、Google が提供するクラウドサービス群の総称です。このサービスではGoogleが社内で運用しているテクノロジーやITインフラを利用できます。主要な機能にはビッグデータを解析する「BigQuery」、Googleのインフラ上でウェブアプリケーションの作成・実行・管理ができる「Google App Engine」、手軽に機械学習モデルを構築できる「Cloud Machine Learning Engine」があります。

クラウド分析を実行する手順

データ分析はただ闇雲にデータを分析にかけるだけでは望む結果は得られません。以下ではクラウド型サービスでデータ分析を行うための手順を解説します。

1.データを収集・蓄積する

まず始めにデータの収集・蓄積が必要です。良質なデータはより良い分析結果を得るためには欠かせない条件になるため、まずは下準備が大切になります。良質なデータが収集できたら、次はその中からビジネスに有用な情報を発掘する「マイニング」を実行します。また、データを整理する「データクレンジング」の工程も大切です。

2.データ分析を実行する

データが収集できたら、分析にかけます。分析された情報は経営戦略の立案や意思決定に役立ちます。この場合も、自社の目的に合わせたデータ分析サービスを導入しておけば、あまり人的リソースを必要とせず、効率的に作業が進められるため、積極的にツールを活用しましょう。

3.分析結果を可視化して応用する

最後に忘れてはいけないのが、分析結果を可視化することで実際の経営判断や意思決定の材料にすることです。PDCAサイクルを意識し効果検証を行うことは、収益最大化に欠かせません。また、もしこのステップで想定外の結果が出た際には、元となるデータにエラーがあったりノイズが含まれていたりする可能性もあるため、データクレンジングが適切かなど、エラーの詳細も検証しましょう。

クラウド分析とUMWELTを併用すればさらに便利に

データ分析にはいくつか注意すべき点がありますが、それを解決するためには分析ツールの導入が効果的です。しかし、分析ツールは先に紹介したもの以外にもさまざまな種類があり、どれを選べばいいのか頭を抱えている担当者の方もいらっしゃるかと思います。そこでおすすめしたいツールが、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTです。

データ分析の結果をビジネスに反映できる

UMWELTのAIは、現在運用中の自社システムや各種データソースに連携することで分析結果を集約できます。クラウド型であるため、開発コストもかかりません。

データクレンジングにかかる手間を削減できる

先述したように、効果的なデータ分析には有用なデータの収集「マイニング」とデータを取捨選択する「データクレンジング」のプロセスが大切です。UMWELTにはデータクレンジング機能が初めから搭載されているため、このプロセスを正確且つスピーディーに進めることができます。

導入・運用にかかるコストが低い

分析ツールの導入における大きなハードルの一つはコストですが、UMWELTは3つの料金プランを用意したサブスクリプションで購入できるため、コスト削減に向いています。短期間で成果を出したい企業担当者様にこそ使って頂きたいサービスです。

まとめ

情報化が進行の一途を辿る現代において、データ分析は会社の明暗を分けるほど重要な手法となります。Amazon、Google、Microsoftがデータ分析機能を搭載したAIツールを提供している事実は、その重要性を証明していると言えます。クラウド型やオンプレミス型に関わらず、どの分析ツールを導入するべきかは自社の状況や解決したい課題によって変わります。もしAIを搭載したクラウド型データ分析ツールに関心のある方は、TRYETINGまでお問い合わせください。