ビジネスアナリティクス：データを基点で業務を分析
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デジタル化が進む現代社会では、データの重要性は日に日に高まっています。デジタルトランスフォーメーションは、業務プロセスの改革を目指すもので、ビッグデータを活用したビジネスモデルの変革が求められています。しかし、データの価値を最大限に引き出し、成功を収めている企業はまだ一部に過ぎません。このブログでは、データを基点として業務を分析する「ビジネスアナリティクス」の概要や重要性について解説します。
ビジネスアナリティクスとは？
ビジネスアナリティクス（ビジネス分析）は、データを活用して業務プロセスを分析し、データに基づいた意思決定を導くための方法です。ビジネスアナリティクスの目的は、データから洞察を抽出し、それに基づいた業務改善施策を計画し、実行することです。
企業が直面する課題や機会を特定し、それらに基づいて戦略を立てる過程で、ビジネスアナリティクスは重要な役割を果たします。例えば、顧客の購買履歴データから、顧客が特定の製品やサービスへのエンゲージメントが高まる条件を発見し、適切な新商品の品揃えを提供したり、製品やサービスのプロモーションを行うことができるようになります。ビジネスアナリティクスは、データを通じてビジネスの「現在地」を理解し、将来の方向性を示すコンパスのようなものです。組織がよりデータ駆動型の意思決定を行うための基盤を提供し、競争優位性を確保するための重要なツールです。
なぜビジネスアナリティクスが必要なのか？データ利活用に関する企業の課題とは？
データは、現代ビジネスの不可欠な資源であり、その潜在的な価値を引き出すことは、企業にとって大きな挑戦です。多くの企業がデータを効果的に活用することに苦労している主な理由には、データの質やアクセス性の問題、データ分析スキルの不足、そして組織内部のサイロ化があります。これらの課題は、特に業務部門におけるデータ活用のリテラシーの向上とその定着において顕著です。ビジネスアナリティクスは、これらの課題に対処し、企業内のデータドリブンな文化を促進するために極めて重要です。
データ活用定着化に向けた課題
リソースの逼迫
全社を支援する分析部門がデータの分析と整備の両方を担当している場合が多く、リソースは常に限られています。これにより、個別の業務部門からの要求に対してタイムリーに応じることが難しくなります。この状況は、素早くビジネスの意思決定を実施する業務部門にとって、データ活用を妨げる大きな障壁となっています。データ活用の目的化：データを分析すること自体が目的化し、業務部門が自分たちの課題解決にデータをどのように活用すべきかについての明確なビジョンを持ちにくくなっています。結果として、データを活用した業務改善が企業文化として定着しにくくなっています。
ビジネスアナリティクスの役割
ビジネスアナリティクスは、これらの課題を克服するための鍵となります。具体的には、以下のような役割を果たします。
業務部門のリテラシー向上
ビジネスアナリティクスを通じて、業務部門の従業員は分析結果の読み解き方を理解し、自部門の問題解決にデータをどのように活用できるかを検討することができます。これにより、データに基づいた意思決定が各業務部門で自然と行われるようになります。
データドリブン文化の定着
業務を目的としてデータを活用した施策を検討することで、企業全体にデータドリブンな文化を根付かせることができます。データからインサイト（洞察）を得て、それを基に行動を起こすことが、組織全体の新たな標準となります。
ビジネスアナリティクス、ビジネスインテリジェンス、データサイエンス
ビジネスアナリティクス（BA)、ビジネスインテリジェンス（BI）、そしてデータサイエンスは、企業がデータに基づく意思決定を行う上で重要な役割を果たしますが、それぞれのアプローチと目的には違いがあります。
ビジネスインテリジェンス（BI)
ビジネスインテリジェンスは、業務データを可視化し、業務を定量的に見える化することで、ビジネスアナリストやキーステークホルダーが経験や勘ではなく、データに基づいた客観的な議論を行えるようにします。BIは、過去のデータと現在の状況を明確にすることに重点を置きます。
データサイエンス（DS)
データサイエンス、或いは予測分析は、機械学習技術を活用してデータからパターンを抽出し、将来の予測モデルを構築します。これにより、データに基づく予測を活用して業務の自動化や最適化を図ることが主な目的です。
これらの分野の関係性と役割については、後続のブログでさらに詳しく掘り下げる予定です。
ビジネスアナリティクスのステップ
ビジネスアナリティクスを進めるには、以下の5つのステップがあります。
ステップ1：目的の設定
具体的なビジネス課題を特定し、解決策のアイデアを検討します。この際、ビジネス課題を分析の目的変数として定義します。
ステップ2：データの見極め
分析に必要なデータを特定し、そのデータ項目の意味を確認します。その後、データを分析環境に読み込み、目的変数を作成します。
ステップ3：分析の実行
データから傾向やパターンを見つけ出すための仮説を立て、特徴量を作成します。その後、特徴量と目的変数の関連を分析します。
ステップ4：結果の考察
業務に意味のあるパターンを特定し、データの事実に対する業務上の解釈を行います。結果はレポートにまとめ、共有・議論します。
ステップ5：施策の実施
ビジネス課題と施策のアイデア、抽出したパターンをもとに、業務改善施策を検討し実施します。施策の効果を測定し、改善のループを回します。
ビジネスアナリティクスを通じて、企業はデータを活用した業務改善を実現し、競争力の向上を目指すことができます。データドリブンな意思決定は、より効率的で効果的なビジネス運営への鍵となります。
dotDataは、企業の「データを分析するスキル」よりも、「データを基にビジネスを分析する能力」を育成するためにビジネスアナリティクス人材育成サービスを提供しています。ご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。
dotData Insightによるビジネスアナリティクス
dotData Insightは、業務部門を主体としたビジネスアナリティクスを可能にする革新的なデータ分析プラットフォームです。このプラットフォームは、AIによって発見されるデータ内の隠れたパターン（特徴量）を、直感的かつ使いやすいインターフェイスを通じて提供します。これにより、業務部門は自らデータからインサイトを引き出し、迅速かつ効果的なデータドリブンの意思決定を行うことができます。dotData Insightを利用することで、企業はデータの潜在的な価値を最大限に引き出し、ビジネスの成長を促進することが可能です。
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ビジネスアナリティクスのブログシリーズ
パート1：ビジネスアナリティクス：データを基点で業務を分析（このブログ）
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