データ分析のスキルを磨こう！必要な能力やスキルアップ方法を解説

今やデータ分析の業務は、ビジネスシーンに欠かせないものです。ビッグデータを分析することで、多くの企業は市場の動向から経営戦略の立案やリスク管理が可能となりました。また、マーケティングの領域においても、データの活用は非常に有効だとされています。この記事ではそんなデータ分析のスキルを磨くための方法や、ビジネスで運用するために必要な能力を紹介します。

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データ分析のスキルアップを目指そう

データ市場の規模は年々増大傾向にあり、データ分析を学ぶための方法も同じように増えつつあります。しかし、なぜデータ分析はそれほどまでに価値のある手法だとされているのでしょうか？まずは、データ分析の概要とその必要性を理解しましょう。

データ分析とは

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です。顧客の属性や各地域における売り上げデータ、従業員の勤怠データ、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・解析することで得た有用な判断材料から、新しいアプローチ方法や課題の抽出、改善方法を発見できます。

データ分析の必要性が高まっている

情報化の加速によってさまざまな要素を数字で分析可能になった現代では、データに基づいた施策の実施・改善は大きな効果を発揮しています。データ活用はさまざまなビジネスシーンにおいて用いられていますが、中でもマーケティングにおいて、データ分析の導入は大きな効果をあげることができます。データドリブンのマーケティングによって、精度の高い意思決定が可能になったのです。

データ分析はさまざまな仕事で使われる

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。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。そこから新しいアプローチ方法や課題の抽出、改善方法を発見することが可能です。

データ分析に必要なスキル：技術編

実際にデータ分析をビジネスに導入する場合、どのようなスキルが求められるのでしょうか。以下では、必要なスキルをいくつか紹介します。

プログラミング

PythonやR言語など、データ分析にプログラミング言語は欠かせません。オープンソースであるPythonは​​統計・機械学習・データ分析などのライブラリが充実していて、データサイエンティストとっては欠かせない言語です。また、R言語も同様にデータ解析・統計プログラミング言語として用いられます。

分析手段

実際データ分析にはさまざまな方法があり、適切な手段は目的によって変化します。具体的には、因子分析や主成分分析、クラスター分析などがありますが、それぞれに特徴と長所短所があります。分析方法は一種のフレームワークのようなもので、あらかじめ複数の手法を頭の中に入れておき、必要に応じて適切なものを引き出すことが肝要です。分析方法を一から自身で考えることは単なる非効率に陥ることも多いため、事前に学習しておきましょう。

バックエンド

バックエンドの開発技術も、データ分析に必要なスキルの一つです。バックエンドとは、サーバーサイド（Webサーバーなど）やデータベースのシステムなど、一般的にユーザーの目に触れない部分を指します。ここでは主にユーザーが入力した文字や操作などのデータの保存や、検索結果の出力が行われます。バックエンドの開発にはJavaやJavaScript、PHP、Python、Rubyなどのプログラミング言語が用いられ、同時に専用のフレームワークも活用します。

データ分析に必要なスキル：ビジネス編

データ分析のためには、技術的なスキルだけでなく、ビジネススキルも必要です。そこで、データ分析をスムーズに行うためのビジネススキルをご紹介します。

コミュニケーションスキル

コミュニケーションスキルは、データ分析に限らずあらゆるビジネスシーンにおいて重要です。コミュニケーションスキルを活かし、業務に必要な情報を正確に伝達することで、チームとしてより大きな課題を解決することができるでしょう。データ分析の結果をアクションに落とし込む際や、そのアクションに社内の人々を巻き込む必要がある場合など、内容説明や実際の運用について伝える能力は必要不可欠です。

専門分野の知識

分析の結果から得られた知見を実際のビジネスに活かすためには、専門のビジネススキルが必要です。分析を行うのは機械ですが、その結果をビジネスに活かすようなアイデアや施策を考え、実行するのは人間です。そのため、分析結果とビジネスをしっかりと橋渡しできるようなスキルが求められます。同時に、分析結果をもとに考えたアイデアを周りの人に伝えられるコミュニケーション能力も大切です。

論理的な思考力

論理的な思考力とはすなわち、情報を客観的・構造的に捉えるスキルです。データ分析は課題の解決に必要な情報やその集計方法、処理の手順・方針に一貫性がなくては成功しません。そのため、物事の背景を正確に読み取り、課題に対して妥当な仮説を立て、それを検証するための的確な方法を組み立てられる思考力が求められます。

データ分析のスキルを磨く手段

データ分析に必要なスキルには様々なものがありますが、どれもすぐに身につくものではありません。スキルを磨くには、どのような手段があるでしょうか。

独学で勉強する

現代では、豊富な書籍や動画を活用し、独学でデータ分析を学ぶことが可能です。この方法は、自分の関心や理解度に応じて学習内容を選択できる他、書籍を購入すればデータ分析に必要なフレームワークやコードなどをいつでも参照できる点で優れています。一方で、他の方法に比べて学習の効率がやや劣る点はデメリットです。

スクールに通う

近年ではオンラインの学習サイトの利用もメジャーな方法になってきています。無料・有料のものがあり、内容もさまざまなので、現状で自分に必要だと思われるものを自ら選択できる点がメリットです。初心者向けの内容は無料であることも多いため、まずはデータ分析の初歩から学びたい方におすすめです。

AIツールを活用する

AIツールを活用し、実際にデータ分析を行いながら学ぶ方法もあります。この方法は、AIツールを使って実際にデータ分析業務を行うことで学んだ理論を体験できるため、学習効率がアップします。データ分析というと、どうしても専門的なイメージがありますが、実際にツールを介して触れてみることでビジネスに活用することはそれほど難しくないことが理解できるはずです。

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まとめ

企業活動におけるデータ分析の重要性は益々高まっています。一方で、データサイエンティスト人材の不足は大きな課題となっています。UMWELTは、自社内にデータ分析人材がいないような場合でもAIによるデータ分析が可能です。ご興味のある企業担当者様は、この記事を機会にぜひTRYETINGまでお問い合わせください。