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データ分析コンサルティングとは?必要性や分析の流れを解説

記事の監修

代表取締役村越 聖人

2006年からエンジニアよりデジタル業界でのキャリアをスタート。
大小様々なWebシステム開発およびシステム運用保守を経験。

フルスタックエンジニアとして上流から下流工程まで一連の業務を担当するとともに、サーバー設計、構築、運用設計などのサーバー管理者業務も兼任。

近年は、顧客折衝を含む提案型営業からDMP絡みのデータ分析業務をはじめ、プロジェクトの全体統括・SEなど業務要件に合わせたポジショニングで顧客ニーズの最大化を図るサービス提案を実施。

新規事業で立ち上げた自社サービスにて、発明者として特許取得。

2019年5月 株式会社glorious future 設立。

2006年からエンジニアよりデジタル業界でのキャリアをスタート。
大小様々なWebシステム開発およびシステム運用保守を経験。

フルスタックエンジニアとして上流から下流工程まで一連の業務を担当するとともに、サーバー設計、構築、運用設計などのサーバー管理者業務も兼任。

近年は、顧客折衝を含む提案型営業からDMP絡みのデータ分析業務をはじめ、プロジェクトの全体統括・SEなど業務要件に合わせたポジショニングで顧客ニーズの最大化を図るサービス提案を実施。

新規事業で立ち上げた自社サービスにて、発明者として特許取得。

2019年5月 株式会社glorious future 設立。

この記事では、データを活用してビジネスを成長させたいと思っている方に向けて、データ分析・活用の基本的な流れと、専門家によるコンサルティングを受けるメリットについて解説します。

この記事はこんな人におすすめ
  • 自社のデータを活用してビジネスに繋げたい人
  • 膨大になったデータをどう扱えば良いか悩んでいる人
  • DX推進のためにデータ分析を行う必要がある人

データ分析コンサルティングとは?依頼することで得られるメリット

はじめに、データ分析コンサルティングについて紹介します。これは、データを分析して活用したいが、その技術がなく困っている企業が、外部の専門家に支援を依頼するものです。介入の程度はさまざまですが、豊富な経験に基づき、依頼企業の課題解決を支援します。

コンサルティングサービスを利用することで、データに基づく業務効率化や新規ビジネスの立ち上げを推進することができます。

データ分析の必要性が高まっている理由

近年、中小企業から大企業まで、データを分析・活用することが求められています。その背景と理由を紹介していきます。

分析可能なデータが増えてきている

まず、ビジネスのデジタル化に伴い、企業の内外に分析して活用できるデータが増えていることがあります。また、データの量に加え種類も増加の一途を辿っています。総務省の情報通信白書では、企業がより多くの種類のデータを分析に使用していることが示されています。特に、Webサイトのアクセスログやセンサーデータ (IoT)、GPSデータなどシステムから取得できるデータの割合が高まっています。

DX化推進の時流にあっている

ビジネスにおいてデータを活用しようという経営方針は、2010年代前半の「ビッグデータ」ブームから継続しています。その中で、近年注目を集めているのがDX (デジタルトランスフォーメーション) です。これは、データ分析だけでなく、さまざまな業務プロセス、そしてビジネスそのものをデジタル化することで生産性と競争力を高めようというものです。

DXを実現するためには、ビジネスを取り巻く状況をリアルタイムに把握し、最適な意思決定を行わなければなりません。そのために、データ分析が求められているのです。

データ分析を成功させるための流れを紹介

次に、データを活用してビジネスの成長につなげる典型的なパターンを紹介しましょう。例えば以下のような事例があります。

  • 売上情報を収集、分析することで今後の変化を予測し、事業決定や戦略企画を行うことが可能になった
  • 販売データと関連するデータを組み合わせて需要予測を行い、生産数や出荷数の調整が可能になった
  • 顧客データや販売データ、SNSのコメントを分析して顧客ニーズや、企業へのイメージを知ることが可能になった
  • データを分析し、分類を行うことで、データを正確に、効率的に管理できるようになった

中小企業と外部コンサルタントが協働して実現した具体的な事例が、経済産業省のWebサイトで紹介されています。

データ分析の流れを紹介

ここから、データ分析・活用を成功させるための全体的な流れを紹介します。参考になる標準的なプロセスとして、IPA (情報処理推進機構) が公表しているフロー図があります。

個々のプロセスについて、以下で紹介していきます。なお、これまでデータ分析・活用の経験がない企業の場合、独力でこのプロセスを進めることは難しいため、早い段階から専門のデータ分析コンサルタントの協力を得るようにするとよいでしょう。

データ分析の目的を設定する

はじめに、「データを使って何がしたいのか」を明確にしましょう。以下のような「5W1H」の観点に基づき、課題と取り組みの方針を決定しましょう。

  • なぜデータを活用したいのか (課題の明確化)
  • 誰が (プロジェクトメンバーの選定)
  • どこで (活用現場の特定)
  • 何のデータを (データの取捨選択)
  • どのように分析して (分析手法の選定)
  • いつまでに実現するのか (スケジュール)

要素を絞り、仮説を設定する

上記で設定した課題が「事業の成長」や「品質向上」など漠然としていると、具体的な作業に落とし込むことができません。
そこで、より小さな、「食品業界A工場のB生産ラインにおける不良 (異物混入) の低減」などと課題を設定し、その原因と考えられる仮説を検討しましょう。「材料の梱包が過剰」や「作業のミスが多い」など、可能性のあるいくつかの仮説を、現場からヒアリングしながら設定しましょう。この際、昔から品質管理 (QC) の分野で使われてきた特性要因図 (フィッシュボーンチャート) などが活用できます。

どの方法でデータ分析を行うかを決定する

仮説を設定したら、「その仮説を検証するためにはどのようなデータが必要で、どのように分析すればよいか」を検討します。
データ分析コンサルタントの力を借りて、具体化していきます。
データ分析の手法は数多くありますが、大まかには以下のアプローチのいずれかに当てはまります。

  • 確認: データを集計し件数のカウントなどを行う基本的な分析
  • 特徴の把握: 平均や中央値などの基本統計量を算出したり、グラフにすることで、データの特徴を理解する分析
  • 探索的分析: 複数のデータを組み合わせて集計したりグラフにすることで、データ間の関係性を理解する分析
  • 機械学習: データ間の関係をもとに、原因と結果の関係をモデル (式) であらわし、理解を深めたり予測を行う分析

まずは、データの確認からはじめ、徐々に高度な分析に取り組んでいくよう計画しましょう。

データを収集し、分析用データに変換する

分析に必要なデータがすでに取得できている場合と、必要だが存在しない場合があります。存在しない場合は、まずデータを収集する仕組みを作るところから始まります。機器にセンサーを取り付けたり、データベースを構築する作業が必要です。

また、収集したデータがそのまま分析できる状態になっていることは多くありません。そのため、データの整形や重複チェック、さまざまな加工を行います。

収集したデータを分析する

データが分析できる形になったら、実際に分析を行います。当初に設定した「5W1H」や仮説を踏まえて、ビジネスに活用できる結論を導き出せるよう、さまざまな角度から分析をしていきます。こちらも、専門知識が問われる部分ですので、コンサルタントの指導を受けながら進めていきましょう。

データ分析コンサルを使って業務を改善しよう

ここまで、データ分析・活用のプロセスについて紹介してきましたが、正確で効果的なデータ分析を行うには高度なスキルが必要です。
そのため、データ分析・活用にこれから取り組もうという場合、はじめは豊富な経験を有するデータ分析コンサルタントの支援を受けることが現実的です。

データ分析コンサルタントにも、専門とする業界・業種・テーマがあります。自社の現状や課題に合った、適切なコンサルタント会社を選定しましょう。

まとめ

この記事では、データを活用してビジネスを成長させたいと思っている方向けに、データ分析・活用の基本的な流れと、専門家によるコンサルティングを受けるメリットについて紹介しました。
データ分析・活用にお悩みの方は、ぜひ当社にご相談ください。

この記事のまとめ
  • データ分析コンサルティングとは、データ分析を外部の専門家に支援を依頼すること
  • ここ数年で分析・活用できるデータが増え、データ分析に基づいた経営が重要視されてきている
  • データ分析の流れは「目的設定→要素検出・仮説設定→データ分析方法の選定→データ収集・変換→分析」
  • データ分析には高度なスキルが必要なため、経験豊富なデータ分析コンサルタントの支援を受けることが現実的

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