データ分析の歴史を紹介！ビッグデータ時代へ至るまでの歩みをチェック

昨今、あらゆる業界において「データ分析」という言葉を耳にするようになりました。これが現代のビジネスにおいて必要不可欠な技術になりつつあることは、もはや疑いようがありません。この記事では、そんなデータ分析の歴史を紹介するとともに、ビッグデータ時代へ至るまでのあゆみを紹介します。

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データ分析とは？

データ分析を専門に行う職業「データサイエンティスト」も現れ、データ分析の技術はますます専門性を高めています。しかし、基本的なことを理解しておけば、データ分析はそれほど難解極まる手法ではありません。まずはその定義から解説していきます。

データ分析の意味

データ分析とは、必要な情報や数値、文字などを集め、収集したデータの中から目的に沿った情報を抽出することを言います。ビジネスにおいては、顧客の属性や各地域における売り上げ、従業員の勤怠、商品・サービスごとの問い合わせ件数といったデータを整理、解析することで判断材料を得ます。そして新しいアプローチ方法や課題の抽出、改善方法の発見につなげるのです。

データ分析の重要性

データの分析によって現状の把握や新たな発見・洞察が可能になり、それは施策や戦略の効果検証にも役立てられます。そのため、データ分析をしてその中から有益な情報を抽出することは、非常に価値あるプロセスです。そして膨大なデータからビジネスとして利用価値の高い情報を得るためには、企業が独自にデータ分析の精度や質を高めることが重要になります。

データ分析のメリット

データ分析を行うことは現状把握や新しい価値の創出に大きく役立ちますが、具体的にどんなことが可能になるのでしょうか。データ分析のメリットを解説します。

精度の高い状況分析や将来の予測が可能

データ分析は現状の分析や将来の予測を可能にします。データを収集すれば、これまで人力で行っていた自社の市場でのシェア率の把握や、今後の市場の動向や売上推移の予測を、精度を高めて実行できます。データを収集し関連性や因果関係を分析することで、より確実性の高い結果を得られ、今後の施策に活用できます。

客観的に課題や新たな可能性を検討できる

見落とされていた自社の問題点や課題を発見できることも、データ分析を導入するメリットです。従来は経験豊富なスタッフがそれらを発見していましたが、人力では特定のスタッフの能力や技術に依存してしまうため、業務の属人化や客観性の欠如などの問題がありました。データ分析を導入し、社内に蓄積されているあらゆるデータを収集・分析すれば、複雑な要素からも簡単に新たな洞察を得られます。

迅速な意思決定に貢献する

データ分析によって得られた知見は、企業の意思決定のスピードを高めます。意思決定は現在の自社の状況から他社の状況、さらには市場の全体の動向までさまざまな要素が複雑に絡みあうため、非常に時間がかかることが一般的です。しかし、データ分析を導入すればそれらの情報を素早く処理できるため、結果的に意思決定のスピードを高めることができます。

データ分析の歴史

現在では幅広い分野で運用されているデータ分析ですが、この手法はどのように発達してきたのでしょうか？以下では、データ分析の歴史を紹介します。

かつては統計学に基づいたデータ分析が主流だった

かつて、データ分析は統計学の専門的な知識をもった人々にしか運用できないものでした。そのため、一般の人たちは専門家の計算した結果を信じるしかなく、統計結果を算出するまでの過程はブラックボックス化されていました。

パソコンの発達がデータ分析を身近な存在にした

統計学やデータ分析が一般の人々にとっても身近な手法となったのは、パソコンが発達した近代からです。現代では、データを入力すればソフトウェアなどが分析を実行してくれるため、専門的な知識を持たないビジネスパーソンにとってもデータ分析は身近な技術になりました。

データマイニングが本格化した1990年代

1990年代に入ると、パソコンの発達とともにデータマイニングが本格化しました。データマイニングは大量のデータをビジネスや研究に役立てる手法です。従来の方法では、経験豊富なスタッフなどが経験や勘を根拠にマーケティングを行う手法が一般的でしたが、この時代から、徐々にデータを根拠にした手法が評価され始めました。

2010年ごろからビックデータの時代

現在のビックデータの時代は2010年ごろから始まったとされています。NoSQLやHadoopといった技術が開発され、ビッグデータ技術が飛躍的に進化しました。NoSQLは、一緒のデータベースで、膨大なデータを高速で処理できる技術です。また、Hadoopは分散処理技術と呼ばれるもので、オープンソースでの開発が可能な点が大きな特徴です。

データ分析を活用するために必要なもの

データ分析を活用する際に必要なものは、その目的です。分析が正しかったかどうかは、その結果が目的に合っていたかで判断できますが、そのためにはいくつかあらかじめ理解しておくべきことがあります。

分析課題への理解

まず初めに大切なことは、分析課題をしっかりと理解しておくことです。なぜデータを分析するのか、その理由や問題点を理解しておくことで正しい分析方針を出すことができます。データをどのように取得し、前処理を行うかによって有益な結果を得られるかは大きく変化します。よって、分析の担当者は、分析課題への深い理解が求められます。

分析手法への理解

分析手法への理解も欠かせません。統計ソフトや分析ツールなどを使えば、簡単に分析は可能ですが、分析手法への正しい理解がないと間違ったデータ処置や異常動作に気がつくことができません。それを避けるためには、ソフトを使って分析をするにあたっても分析手法をあらかじめ深く理解しておくことが大切です。

分析結果への判断能力

分析結果への判断能力を持つことで、結果をもとにどのようなアクションを起こすかを素早く決められます。予想通りの分析結果を得ることができれば、あらかじめ考えておいたアクションに移行できますし、予想と異なる結果が出た場合にも、結果への判断能力があればそれに対してどんなアクションをとれば解決できるのかがわかります。問題に対し、柔軟な対応ができるかどうかは、その理解度に依存します。

データ分析の活用事例

データ分析はビッグデータや機械学習など、さまざまな最新技術と連携して大きな価値を創出できる技術ですが、その活用方法は幅広く、私たちの生活にも大きく関わっています。以下では、データ分析の活用事例を紹介します。

小売業

小売業では、店舗で得られるさまざまなデータを分析し、ビジネスに生かしています。会員情報などから得られる顧客情報を蓄積し、マーケティング戦略を立てることで、顧客満足度の向上や顧客体験の創出に繋がります。またECサイトなどでも、ユーザーの動きや決済手段なども、重要な情報の一つです。

製造業

製造業では、工場内のデータを分析することで、業務効率の改善や生産性の向上に生かしています。具体的には、設備のセンサーを設置することでさまざまなデータを収集し、工場内の要素を数値に変換することで、故障やトラブルの予測に役立てたり、生産ラインの無駄を削減できます。

農業

農業でも、データ分析は活用されています。IoT機器などの導入により、農地やハウスなどにセンサーを設置することであらゆる事象をデータに変換することが可能になりました。これにより、気候や土壌の情報を取得し、作物の管理をより効率化できます。また、データを活用し、無駄な作業を削減することで人員不足の解消にも役立っています。

医療/福祉

医療・福祉業界では、患者のデータを蓄積することでより良い医療につなげています。適切な治療を行うためには、患者のさまざまな医療データを収集し、分析することが重要です。CTやレントゲン画像、投薬情報などをAIが分析することで、病気の早期発見や効果的な治療計画の立案に役立てています。

飲食サービス業

飲食サービス業では、顧客の属性や来店日時といった情報と同時に、立地や天候などのデータを収集・分析することでそれらに相関関係を見つけ出し、より効果的な店舗運営につなげています。例えば、回転寿司チェーンなどでは、お皿にICチップをつけて、レーンを流れている時間を計測、分析することで適切な量を提供できるようにしています。

金融業

金融業においては、顧客一人ひとりにあったサービスや金融とITを組み合わせたフィンテックなどの分野において、データ分析が活用されています。顧客の属性を細かく分け、さまざまなデータの相関関係を分析することで、新しい金融商品の開発や顧客のニーズを発掘することができます。

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企業の経営拡大に大きな影響をもたらす可能性を秘め、積極的に取り入れられているデータ分析ですが、現場で実践するには統計やデータ分析に関する知識が必須となります。専門的な技術や知識を持つ社員の確保が難しい企業の場合、ツールの活用がおすすめです。

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まとめ

データを分析・適切に活用することで、ビジネスに有用な情報を獲得し、未来を予測、さらには従来では想像もつかなかった新事業を生み出す可能性も期待されます。自社でもデータ分析に取り組みたいとお考えの人は、TRYETINGのUMWELTをご検討ください。