ビジネスアナリティクス：データ主導の成功に不可欠なツール、テクニック、スキル

はじめに：ビジネスアナリティクスとは

多くの組織にとって、ビジネスアナリティクスは「何が起きているのか？」といった問いに答えるための頼れるツールです。「なぜそれが起きているのか？」、「次に何が起こりそうか？」、そして「それに対して何をすべきか？」ビジネスアナリティクス業務とは、データ、統計的手法、分析、テクノロジーを用いて、ビジネス上の意思決定に情報を提供し、業績を向上させるための知見を得る実践のことです。

従来の手法とは異なり、ビジネスアナリティクスは、記述的分析、診断的分析、予測分析、処方的分析を通じて、組織がビジネス上の問題を解決することを可能にします。この作業の中核となる要素には、データ分析、統計的手法、データ可視化、機械学習アルゴリズムが含まれ、生のデータを実用的な知見に変換します。

ビジネスアナリストは通常、以下を使用します。

• データソース: 売上、マーケティング、財務、サプライチェーン、運用、顧客データ。
• アナリティクスツール：ビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォーム、Excel、SQL、Tableau/Power BI、Python/R、CRM、ERP システムなど、組織がダッシュボードを作成し、ビッグデータから価値ある知見を得るためのツールです。
• 手法: データの可視化、統計、モデリング、実験。

現代のビジネスアナリティクスでは、ヒストリカルデータを収集・分析して、傾向の特定、将来の結果の予測、情報に基づいた意思決定を行います。機会とリスクを特定し、効率性と収益性を高め、戦略を実世界のデータと整合させ、意思決定の質を向上させるのに役立ちます。

ビジネスアナリティクスの4つの主要なタイプ

記述的アナリティクス：過去のパフォーマンスを理解する

記述的アナリティクスは、過去の情報を整理、集約、要約、可視化することで、生データを分かりやすいビジネス知見に変換します。「何が起こったのか？」を説明するために使用されます。データ集計、可視化、統計分析、データマイニングを使用してヒストリカルデータパターンを分析します。

Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシートのようなツールは基本的な記述的アナリティクスを可能にしますが、TableauやPower BIのような高度なビジネスアナリティクスおよびデータ可視化ツールは、ビジネスリーダーがデータを解釈しダッシュボードを作成するのに役立つ、より高度なデータ処理機能を提供します。データベース、データウェアハウス、SQLは、ヒストリカルデータを集約し、大規模なデータセットをグループ化、フィルタリング、要約するために使用されます。PythonやRのようなプログラミングおよびデータ分析ツールは、自動化された記述的レポート作成や、可視化前のより複雑なデータクレンジングに使用できます。

記述的アナリティクスは、一般的に売上レポート、ウェブサイト分析、ダッシュボード、平均応答時間の作成に使用されます。パフォーマンスに関する共通の理解を深め、パターンや異常を特定するのに役立ちます。

診断的アナリティクス：事象が発生した原因を発見する

診断アナリティクスは、データセットとデータポイントを分析してビジネスの成果を理解することで、原因、関係性、結果の背後にあるドライバーを探ります。レポーティングを知見に変え、チームが問題を修正し、成功を再現するのに役立ちます。

診断的アナリティクスは、統計的手法とデータマイニング技術を用いて、データアナリストが根本原因を特定するのに役立ちます。これには、ドリルダウン分析、比較、相関関係、セグメンテーションが含まれます。これは、優れたデータマネジメントの実践と、データを効果的に解釈するための分析スキルが交差する点に位置します。診断が可能になる前に、統合、クレンジング、標準化、ガバナンスといったデータマネジメントの実践によって、データの信頼性と有用性が確保されます。

リアルタイムアナリティクスは、迅速な意思決定のために即時の診断的知見を可能にします。組織は一般的に、ビジネスプロセスがなぜ期待以下の成果しか上げられなかったのか、あるいは成功したのか、なぜ売上が減少したのか、なぜウェブサイトのトラフィックが減少したのかを理解したいと考えています。

予測分析：将来のトレンドを予測する

予測分析は、machine learning、予測モデリング、統計分析を使用して、非構造化データとビッグデータの両方から将来の結果を予測します。データサイエンティストやアナリストは、回帰分析、予測モデリング、その他の統計的手法など、さまざまな手法を用いて、販売予測、需要・事業計画、リスク管理といった重要なビジネスアプリケーションをサポートする知見を生成します。予測分析ソリューションは、機械学習モデルを活用して、これらのユースケース全体で正確な予測機能を提供します。

処方的アナリティクス：最適なアクションの推奨

処方的分析は、ヒストリカルデータ、統計的手法、ビジネスアナリティクス、AI、機械学習を組み合わせて、将来起こりうることを予測し、ビジネスの成果とパフォーマンスを向上させるための具体的なアクションを推奨します。

ヒストリカルデータ分析はパターンと過去の傾向を特定するのに役立ち、統計モデリングと機械学習機能は、高度な処方的アナリティクスアプリケーションを強化して確率予測を行います。

予測分析は、ビジネスプロセスの改善、リスクと機会の定量化、サプライチェーン業務の最適化、そして積極的なビジネス上の意思決定に情報を提供するのに役立ちます。一般的に、売上の予測、顧客離反の予測、将来のウェブサイトトラフィックの推定、リードの特定、在庫需要の予測などに使用されます。

ビジネスアナリティクスのツールとテクノロジー

スプレッドシートから高度なアナリティクスプラットフォームまで

組織は、個別の分析のための手作業によるExcelのスプレッドシートモデリングから、自動化され、スケーラブルで、協調的な意思決定を可能にする高度なビジネスアナリティクスツールへと進化してきました。Excelの手動データ入力は、データ量、バージョン管理、自動化、ガバナンスに制限があり、チーム全体での拡張が困難です。

データ量が増加するにつれて、組織にとってExcelでは不十分になります。より大規模なデータセットに対応するため、データはリレーショナルデータベースやデータウェアハウスに移行し、SQLがより高速な集計とセグメンテーションのための言語となりました。最新のデータツールは、複数のデータセットからの構造化データと非構造化データの両方をサポートしており、一元化されたデータは分析においてより信頼性が高くなります。Excelは、クエリーで取得したデータのフロントエンドとしてよく使われるようになりました。

今日のアナリティクススタックは単一のツールではなく、統合されたエコシステムです。ビジネスインテリジェンスプラットフォームは、データウェアハウジング、データマネジメント、データ可視化の機能を統合し、AI搭載のBIダッシュボードは、組織がデータを可視化し分析する方法を変革します。これらは、毎月の Excel レポート、手動でのグラフ作成、単発のアナリストへのリクエストを、自動化されたダッシュボード、ドリルダウンとフィルタ、標準化された KPI、ロールベースのアクセス、ほぼリアルタイムのレポート作成に置き換えました。

可視化およびレポート作成機能

データ可視化ツールは、複雑なデータ分析を、明確で、インタラクティブで、実用的な知見に変換します。ユーザーはチャート、グラフ、ダッシュボード、レポートを通じて複雑なデータセットを提示できるようになり、パターン、トレンド、異常をより簡単に理解し、伝えることができるため、ビジネスリーダーはトレンドを特定し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

可視化ツールは、データベース、データウェアハウス、レイクハウス、ストリーミングデータソース、API、クラウドプラットフォームに直接接続し、即時のビジネスインテリジェンスのためのリアルタイムデータ分析をサポートします。データレイクハウスアーキテクチャは、アナリティクスとAIのための統一された基盤を提供します。lakehouseは、スキーマ強制、ACIDトランザクション、データガバナンスとセキュリティ、そして高性能なクエリを適用しながら、生データ、半構造化データ、構造化データを単一の中央集権的なプラットフォームに保存し、複数のアナリティクスワークロードが同じ信頼できるデータ上で動作できるようにします。

ウェブアナリティクスツールとデータマイニングツールは、行動の詳細、規模、リアルタイムのシグナル、より深いパターンの発見を追加することで、従来のビジネスアナリティクスツールを拡張および強化します。行動の詳細はビジネスメトリクスにコンテキストを追加し、データマイニングは隠れたパターンを明らかにします。これらのツールは共に、記述的、診断的、予測的、処方的アナリティクスの全範囲をサポートします。

データ収集と管理の基礎

戦略的なデータ収集アプローチ

戦略的なデータ収集により、組織は目的を持ってデータを収集し、不要な複雑さやリスクを回避しながら、より優れたアナリティクス、より強力なインサイト、より賢明な意思決定を行うことができます。データ収集は、その関連性、品質、倫理性を確保し、ビジネス目標と整合させるために、意図的な計画と実行を必要とします。これには、売上データ、顧客行動、財務データ、サプライチェーンのソースからのデータ収集が含まれる場合があります。

成功している組織は、ビジネスプロセスを改善するために体系的にデータを収集します。それはビジネス目標から始まり、データがサポートする意思決定を定義します。財務諸表、ヒストリカルデータ、社内外のリアルタイムデータソースなど、複数のソースからのデータを統合します。

戦略的なデータ取り込み戦略により、大規模で効率的かつ自動化されたデータ収集が可能になります。これらは、正確性、一貫性、プライバシー、倫理、コンプライアンスを優先します。これには、目標の変化に応じた定期的な監査と調整を伴う、継続的な評価と最適化が含まれます。

データマネジメントのベストプラクティス

優れたデータマネジメントは、データ分析活動のためのデータの品質、セキュリティ、アクセシビリティを保証します。データ管理の実践では、取り込み時にデータを検証し、定期的にデータをクリーンアップおよび正規化し、自動チェックでデータ品質を監視する必要があります。一貫した命名規則を使用し、KPIとメトリクスを明確に定義することで、誰もが同じようにデータを解釈できるようにします。

ビッグデータはアナリティクスに強力な機会をもたらしますが、同時にデータの収集、管理、分析、解釈の方法に影響を与える大きな課題ももたらします。ビッグデータには、複数のデータソースから高速で更新される構造化データと非構造化データの膨大なデータセットが含まれるため、ストレージ、処理、クエリがより複雑になります。

データアーキテクチャの基礎は、ビッグデータ時代における効果的なデータマネジメントのための構造を提供します。増大する非構造化データとビッグデータ分析をサポートするには、データアーキテクチャで、スケーラブルなストレージおよび処理プラットフォームを使用するデータウェアハウス、データレイク、またはレイクハウスにデータを一元化し、更新される自動データパイプラインを有効にして手動でのデータ処理を削減する必要があります。統合されたデータシステムは、複数のソースからのデータを整理・保存し、組織全体で効率的なプロセスの自動化とデータ分析を実現できます。

ビジネスアナリティクスに求められる必須スキル

技術スキルと分析スキル

ビジネスアナリティクスでは、データを実用的なビジネス価値に変えるために、技術スキル（データ処理、ツール、システム）と分析スキル（思考、解釈、コミュニケーション）のバランスが必要です。

技術スキルには、データマネジメントとデータ準備、SQL/Pythonとデータベースのスキル、データ可視化とBIツールの習熟、アドホック分析のためのExcelの数式とPower クエリーが含まれます。コンピュータサイエンスの知識は、データ処理や機械学習アルゴリズムを扱うことを可能にします。

中核となる分析スキルには、統計分析、データマイニング、データ解釈、問題解決とクリティカルシンキング、ビジネスとドメインの知識、そしてコミュニケーションとストーリーテリングが含まれます。ビジネスの基礎とデータサイエンスの能力を組み合わせることで、バランスの取れたデータアナリストが生まれます

データアナリストのトレーニングは、不可欠な分析能力と技術的能力を育成します。

コミュニケーションと戦略的スキル

ビジネスアナリストは、技術的な分析とビジネス戦略の橋渡しをする必要があります。複雑なデータ分析を実用的な知見に変換するためには、コミュニケーションスキルが不可欠です。複雑なデータ分析を行動に移すには、分かりやすいストーリーテリング、オーディエンスを意識したメッセージング、強力なビジュアル、実用的な推奨事項が必要です。そのためには、ビジネスのコンテキストを理解し、ビジネス目標に沿って分析を構成することが必要です。ビジネスに焦点を当てたストーリーテリングは、データの調査結果を成果、リスク、機会に結びつけます。

戦略的なデータコミュニケーションは、聞き手を意識し、明確さと簡潔さ、そして適切な可視化を重視して、ビジネスリーダーに知見と次のステップを提供し、ビジネス上の意思決定に情報を提供します。戦略的な意思決定スキルには、ビジネス上の問題を効果的に解決するために、ビジネス感覚、問題の枠組み作りと問いの設定、そしてステークホルダー管理と信頼関係が含まれます。

ビジネスアナリティクスの専門知識を深める

ビジネスアナリティクスの専門知識を身につけるには、まず、記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析を理解するために、分析の基本的な構成要素に焦点を当てます。プログラムの要素には、データ分析、統計・解釈手法、データ可視化、機械学習を含める必要があります。

データツール（SQL、Excel、BIツール、Python、R）に関する実践的なスキルを身につけましょう。実際のビジネス上の問題に取り組み、ビジネスとドメインの知識を強化しましょう。分析スキルを構築し、フィードバックとイテレーションから学ぶには、データセットとビジネス上の問題に関する実践的な経験に勝るものはありません。

ハーバード ビジネス スクール プログラム、大学のコース、オンライン コース、専門資格を通じて継続的な学習に参加しましょう。Databricks 認定プログラムは、ビジネスアナリティクスとデータサイエンスの専門知識を証明します。

実世界での応用とキャリアにおける価値

各セクターにおける業界アプリケーション

さまざまなセクターにおいて、データ分析は組織が直感に基づいた意思決定から証拠に基づいた戦略へと移行することを可能にし、パフォーマンス、効率、成果を向上させます。各セクターは、その目標とデータに合わせて調整されたアナリティクスを使用します。たとえば、

• 製造会社におけるサプライチェーン管理アナリティクスは、予測分析とデータアナリティクスを用いて、ダウンタイムの削減、効率の向上、コストの削減を実現します。
• 金融サービスでは、リスク管理、不正行為の検出、アルゴリズム取引、顧客収益性分析のためにビジネスアナリティクスを活用し、コンプライアンスの向上とパーソナライズされた金融サービスの提供を実現しています。
• 小売組織は、売上データ、顧客行動分析、顧客セグメンテーションとパーソナライゼーション、需要予測、価格分析、推奨システムを組み込んだ小売分析ソリューションを使用して、ビジネスの成果を促進します。
• 医療施設は、アナリティクスを用いて病気とリスクを予測し、リソースを最適化し、患者の治療結果と不正請求を分析して、ケアを改善しコストを削減します。

まとめ

ビジネスアナリティクスは、データドリブンな知見を通じて組織がビジネス上の意思決定を行う方法を変革するために、高い需要があります。ビジネスアナリティクスをうまく導入した組織は、ビジネスの成果を向上させるための貴重な知見を得ることができます。

実務者は、包括的な分析フレームワークを構成する 4 種類のアナリティクス (記述的、診断的、予測的、処方的) を理解する必要があります。ビジネスアナリティクスに不可欠なスキルには、技術的スキル、分析スキル、コミュニケーション スキル、ビジネスの基礎が含まれます。成功するには、技術的なデータ分析能力と戦略的なビジネス理解を組み合わせることが必要です。ビジネス インテリジェンスとアナリティクスでは、これらの分野が互いにどのように補完し合うかを明確にしています。

専門家が使用するツールは、Microsoft Excel から、あらゆる規模のデータ分析を可能にする高度なビジネスインテリジェンス プラットフォームまで多岐にわたります。そして、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析が可能性を広げるにつれて、この分野は進化し続けています。

よくあるご質問

• ビジネスアナリティクスは何をするのですか？ ビジネスアナリティクスは、記述的、診断的、予測的、処方的な手法を通じてデータを分析し、ビジネス上の意思決定に情報を提供し、業績を向上させ、ビジネス上の問題を解決するための知見を提供します。
• ビジネスアナリティクスにはどのような4つのタイプがありますか？4つのタイプとは、記述的分析（過去のパフォーマンスを理解する）、診断的分析（事象が発生した原因を発見する）、予測分析（傾向を予測する）、そして処方的分析（アクションを推奨する）です。
• ビジネスアナリティクスにはどのようなスキルが必要ですか？不可欠な分析スキルには、統計分析、データマイニング、データ可視化、コミュニケーションスキル、ビジネスの基礎、そしてMicrosoft Excelや高度なプラットフォームなどのビジネスアナリティクスツール（ビジネスアナリティクスツール）の習熟度が含まれます。

ビジネスアナリティクスのキャリアには価値がありますか？はい、組織が業績向上のためにデータドリブンな意思決定への依存度を高めているため、ビジネスアナリティクスのキャリアには、大きな成長機会、競争力のある報酬、高い需要があります。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事