MENU CLOSE

CONTACT TRY TRYETING

COLUMN コラム

データ分析・解析

データ分析のコンサルティングとは?分析の流れや成功のポイントを解説

AIや機械学習という単語が、もはや日常的に聞かれるようになった現代のビジネスでは、データ分析はその重要性を日増しに高めています。しかしデータ分析は「複雑で難解そう」、「専門的な知識がないと歯が立たない」といった先入観を持たれることが多く、敬遠されがちです。データ分析は、コツさえ分かれば専門的な知識を持たない人でも運用できるようになります。この記事ではデータ分析の流れや成功のポイントについて解説します。

▼更にデータ分析について詳しく知るには?
データ分析とは?分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

article-banner-umwelt

データ分析の重要性は増している

近年、ビッグデータの活用によるデータドリブン経営は非常に重要になっており、多くの企業でデータ分析技術が積極的に導入され始めています。では、なぜデータ活用はその重要性を高めているのでしょうか。ここからは、その背景を解説します。

企業でDXが推進されている

DXは「Digital Transformation ( デジタルトランスフォーメーション)」の略称で、発達したIT技術を取り入れることで、日々の生活をより快適で便利に変革する考え方を意味しています。この考え方は技術の発達につれて、多くの企業で採用されるようになりました。具体例には、新幹線や映画のチケットをインターネット上で購入可能にしたり、ネットバンキングで金銭の取引を可能にしたりなどが挙げられるでしょう。

ビッグデータが注目されている

現在、「ビッグデータ」という言葉はITの専門家以外にも広く知られるようになりました。ビッグデータの定義にはいくつかの見解がありますが、基本的には「巨大なデータ」を指します。ビッグデータは「Variety」(多様性)、「Velocity」(頻度)、「Volume」(量)という3つのVから構成されています。

データ分析の活用場面が広がっている

データ分析を活用することで、将来予測や潜在的な問題の発見、データドリブン経営の強化など、さまざまな観点から企業の可能性を広げることができます。そしてそれに伴い、データ分析コンサルティングの必要性が高まっています。

データ分析コンサルティングで業務を改善

ビッグデータを活用したデータ分析を使えば、従来では不可能だったレベルでの現状分析や業務の改善が可能になります。しかし、大規模なデータ分析は全ての企業にとって簡単に実現できる手法ではありません。その場合におすすめしたいのが「データ分析コンサルティング」です。

データ分析コンサルティングとは

データ分析コンサルティングは自社のデータ分析を外部委託する方法です。自社内にデータ分析のノウハウや設備が存在しない場合など、外部のデータ分析コンサルティングサービスに依頼すれば「キュレーター」と呼ばれる専門家が最新の環境でデータ分析を代行してくれます。

コンサルティングを依頼するメリット

コンサルティングを依頼するメリットには「他業種の知見を取り入れることができる」、「専門家を活用できる」などが挙げられます。データ分析のノウハウの多くは、異業種でも活用できるなど汎用性があるため、自社で行うよりも外部から専門家を招く方が効率的です。また、データ分析の専門家を活用することで、自社の教育コストや業務負荷を軽減することもできます。

データ分析コンサルティングの主な流れ

データ分析を外部委託することはさまざまなメリットを生み出します。しかし、実際にそれを行う場合、どのようなオペレーションになるのか、具体的に想像することが難しい方も多いのではないでしょうか。そこで以下では、データ分析コンサルティングの主な流れを紹介します。

目的を設定する

データ分析の際には、あらかじめ「目的」を明確にしておく必要があります。目的を定めないままではデータ分析の進め方を間違え、大幅に遠回りをしてしまう可能性があります。まずは現状の問題点を洗い出した上で、「売上状況を知りたい」、「部署の成績を知りたい」など、達成したい目的をはっきりさせておきましょう。もし最初から目的を明確化することが難しいならば、一旦「売上増加」などの漠然とした内容に設定し、徐々に目的を明確にしていきましょう。

データを収集する

データ分析に用いる材料となるデータは、様々な情報源から収集する必要があります。そもそも、基となるデータがなければデータ分析は出来ないため、データ収集は分析にとって必要不可欠と言えるでしょう。主なデータ収集例には、販売管理システムからデータを取り出す方法や、Webサイトに関する情報のうちアクセスログを取り出す方法があります。

データ分析を実施する

データ収集ができたら分析に移りましょう。このステップでは収集したデータを分析に使えるように加工する必要があります。データの形式を統一したり、ヒューマンエラーなどのノイズを減らす「データクレンジング」を実施することも分析精度を高めるために必要です。

改善案を提示する

データ分析の結果浮き彫りとなった課題に対し、改善策を策定し提示します。データ分析の大きなメリットの一つは、数値に隠された自社の現状を可視化できることです。適切な目的のもとに正確な現状が把握できれば、改善案は自ずと見えてきます。

実行支援を行う

コンサルティングのサービス内容によっては、改善案の実行支援サービスを実施する場合もあります。データ分析があくまで課題や問題を解決するための手段であるため、大切なのは分析結果を基にしたアクションの実行です。そのための支援を受けることで、PDCAサイクルをよりスピーディーかつ効果的に回すことができます。

データ分析コンサルティングを成功させるポイント

コンサルティングサービスを利用したデータ分析の精度を上げるためには、いくつかのコツを知っておくことが重要です。ここからは、データ分析コンサルティングの活用を成功させるためのポイントを解説していきます。

目的を明確にする

まずはコンサルティングサービスを活用してどのような目標を達成したいのかを明確にしましょう。売れる新商品の開発や顧客満足度の向上などが好例です。自社の利益を最大化するために目標設定が重要なことはもちろん、外部委託の効果を検証するためにも明確な目的は欠かせません。

得意分野を調べる

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、現状は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ます。そのため、データ分析を行う業者は、これら3種類の中から選ぶことが基本となります。

役割分担を明確にする

自社とコンサルタントがそれぞれ何を行うか、役割分担を明確にしましょう。自社の役割を理解することは当然ですが、コンサル会社がデータ分析のプロセスをどこまでカバーするかもしっかりと確認する必要があります。先に紹介した、実行支援の可否なども一つの確認事項となります。

情報を共有する

コンサルタントがタイムリーに決断を下すためには、自社との素早い情報共有が大きな鍵となります。そこで、ITツールなどを活用して効果的に連携するようにしましょう。社内外に適切な情報共有体制を敷き、コンサルタントが常に情報を把握し、企業も必要に応じていつでもその内容を精査できるようにします。そうすることで、最適な結論を素早く出せるようになるでしょう。

AIを活用したデータ分析ならTRYETINGの「UMWELT」にお任せ!

AIを活用したデータ分析を行うならTRYETINGの「UMWELT」 がオススメです。UMWELTはAI構築に必要な機能を幅広く提供しており、AIデータ分析の工数の8割を占めるデータの前処理を簡単にする機能が搭載されています。また、アルゴリズムも多数搭載されており、それらをレゴブロックのように自由に組み合わせることで 「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」アルゴリズムを構築することが可能です。

まとめ

データ分析は専門業者に任せることで効果を発揮します。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、依頼後の流れや分析結果の納品時期、継続的な依頼の可否など、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。専門人材採用・システム開発不要のAI搭載型データ分析ツールをご検討の際は、TRYETINGのUMWELTをぜひご検討ください。

UMWELTのサービスページをチェックする(下記画像をクリック)

article-banner-umwelt

WRITING BY

TRYETING

公式

TRYETING公式です。
お知らせやIR情報などを発信します。