分析に必要なデータ収集とは？特徴や収集方法を紹介！

データ分析ツールを取り入れ、自社内のシステム分析・解析を進めている企業が増加しています。情報化社会という言葉が世の中に浸透してから長い月日が経ち、多くのデータが蓄積された現在では、その分析はもはや人力だけでは不可能な領域となりました。データの有用性は疑う余地もありません。
しかし、多くの企業から聞かれる悩みの一つは「データ収集や活用の方法がわからない」といったものです。この記事では、最新のデータ活用に必要には欠かせないデータ収集の詳しい特徴やその方法を紹介します。

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分析に不可欠なデータ収集とは

データ収集は、データ分析には欠かせません。基礎となるデータが不足していたり、課題や目的に即しないデータを使って分析を行うことは、良い結果にはつながりません。以下では、そのようなデータ分析を避けるべく、データ収集とは何かを順番に解説していきます。

データ収集とは？

データ収集は、その言葉の意味の通りデータを集めることです。ここでは、データ分析のいちプロセスとしてのデータ収集について述べていきます。まずデータ分析のサイクルは以下のとおりです。

• 課題設定・仮説立案
• データ収集・準備　◀この段階です。
• 探索
• データ加工
• モデル開発
• モデル検証
• モデル配置
• 精度評価・モニタリング

このサイクルは「アナリティクス・ライフサイクル」と呼ばれるもので、この循環を繰り返すことでデータ分析を高めることができます。

分析のためにデータが必要な理由

データ収集後のデータ分析や、課題発見や顧客理解に繋がる点で、企業活動において欠かせない要素です。近年では、データドリブンマーケティングと呼ばれる、データ活用を主軸としたマーケティング手法が大きな注目を集めており、データ収集の重要性は一段と高まっています。

データ収集を行う方法

次に具体的にデータ収集を行う方法を解説します。データ収集の方法は一つではなく、この記事で紹介できる方法以外にもあります。自社の課題や分析の目的に照らし合わせながら、適切なものを選んでください。

Webページからデータをダウンロードする

最も手近な方法はWebページから公開されているデータファイルをダウンロードし、エクセルやCSVで管理するものです。この方法の最たるメリットはWebスクレイピングなどのプログラミングスキルがなくても簡単にデータファイルが手に入る点です。

このようなデータが収集できるサイトには、日本政府管理下の国勢調査や家計調査などの統計を無料公開している「e-stat」や、博報堂が消費者の意識調査データを公開している「生活定点」があります。

APIを利用する

APIとは「アプリケーション・プログラミング・インターフェース」の頭文字を取った略語です。ソフトウェアやプログラムとWebサービス等のアプリケーションの間をつなぐインターフェースを指します。

データカタログサイトやネットショッピング、各種SNSなどで公開されているウェブAPIを活用して対象のWebサービスからデータを収集できれば、市場や消費者のニーズの動向を簡単に分析できます。しかし、Web上で公開されているAPIには無償のものと有償のものがあり、注意が必要です。

IoT機器を活用する

IoTは「インターネット・オブ・シングス」の略で、「インターネットに繋がるさまざまなモノ」を指します。原義として広範な意味を持っているため、少しわかりにくい言葉ではありますが、具体的にはインターネットと接続された家電製品やセンサーなどが挙げられます。

例えば、IoT機器を導入した農家などでは、温室内のセンサーから得られた温度や湿度といった情報から作物の適切な生育環境を管理しています。

データ連携ができるツールを活用する

データ連携ツールを使えば、社内のデータベースやデータウェアハウス、ファイルサーバーからも収集可能になります。有名なデータ連携ツールにはEmbulkやAsteriaなどがあります。統計学に関する専門的な知識がなくても使えるツールもあります。

収集したデータを管理する方法

データの収集が終われば、次はデータを加工する段階に入ります。しかし、集めた膨大なデータを人力で管理することは非効率。ここでは、収集したデータの管理方法について解説します。

表計算ソフトで管理する

最も手近な方法は、エクセルなどの表計算ソフトで管理することです。この方法の最大のメリットは、導入コストや手間がかからない点です。使い方も簡単で、自社の運用目的に合わせてアレンジも可能です。一方で、多くの表計算ソフトは相互データのやりとりが難しく、入力の手間が削減できません。また、自動配信メール等の機能もありません。

データ管理ができるシステムで管理する

管理システムを導入すれば、多様なデータも一括で管理できるようになります。相互入力に対応しているシステムを選択することで社内の共有スピードもあがり、入力の手間も減らせます。データ管理システムは、表計算単体のシステムよりも圧倒的に対応できる業務の幅が広い一方で、初期コストや運用コストがかかります。

データ収集で抱えやすい課題と対策方法

データ収集を使った戦略立案には、さまざまな技術が必要になりますが、いかなる技術も万能ではなく、運用の上では必ず想定外の問題に直面するものです。以下では、データ収集をする際によくみられる一般的な課題と、その対策方法を紹介します。

【課題1】必要なデータを収集できない

まず、データ収集を始める段階で直面しやすい課題は「必要なデータが収集できない」「必要なデータが何かわからない」ことです。データ分析の経験がないと、手元にあるデータから結果を想定することは難しいものです。なぜなら、適切な分析手法やその手法に対して必要なデータ、所要時間、データの信頼度など、複数の要素を考慮しながら戦略を立てることは決して簡単ではないからです。そのため、多くの企業では、データ分析業務を専門のコンサルティング会社に発注するケースが見受けられます。

【課題2】データの品質が低い

次に考えられる課題は、データの品質が低いことです。データ収集の要件定義が曖昧だったり、管理方法が雑多になっている場合に多いです。これらを防ぐためには、マニュアル化や一元管理できるデータ取得システムの導入が必要になります。

【課題3】データ収集や管理にかかるコストが大きい

データ収集を内製化する場合、それに伴う人件費やサーバー維持費もかかってきます。業者に外注する場合も、同様にコストがかかってきます。コストをかけずにデータ収集や管理をすることはできないため、費用対効果を見積もることも大切です。

データ分析ツールを導入するメリット

人力で膨大なデータを人力や表計算ソフトだけに頼って分析することは至難の業。専用のデータ分析ツールの導入も検討してみましょう。ここでは、ツール導入のメリットを述べていきます。

基幹システムのデータが扱いやすい

既存の基幹システムからデータを取り込めるデータ分析ツールがあれば、データ収集にコストをかけることなく既存の保有データを分析することができます。組織規模が大きければ大きいほど、基幹システムに眠っているデータ量は膨大であり、こうしたデータを経営資産に変換できる点で、データ分析ツールの導入メリットは多くあります。

膨大なデータであっても迅速な分析ができる

日々増え続ける情報を適切に処理し活用することは、企業の成長速度に直結します。人力では不可能な量を迅速に処理するためには、データ分析ツールはもはや必要不可欠と行っても過言ではありません。はじめからツールでの処理を前提とする組織設定にしていれば、データ収集が効率化でき、分析や戦略意思決定に時間を使うことも可能です。

UMWELTでデータ収集や分析を効率化しよう！

データ収集ができるAIツールをお探しの企業様には、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTなら、導入コストを最小限に抑えた上でデータクレンジングやデータ結合・変換、ファイル取得など、多彩な分析内容を可視化することができます。既に大企業やスタートアップまで、幅広い導入実績があり、需要予測や在庫管理の面で高いパフォーマンスを発揮しています。

まとめ

データ収集の詳しい特徴やその方法を紹介してきました。データ収集は、アナリティクス・ライフサイクルを回すための要素の1つ。ただ集めれば良いわけではなく、土台となる目標設定が重要となります。データ分析ツールで失敗しないためにも、自社にあったツール選びをおすすめします。その際は、ぜひUMWELTもご検討ください。

参照文献

e-Stat 政府統計の総合窓口
https://www.e-stat.go.jp/

生活定点1992-2020｜博報堂生活総研
https://seikatsusoken.jp/teiten/

Embulk
https://www.embulk.org/

ASTERIA Warp

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