[Column] データ分析の始め方

2018.12.4

これからデータ分析を始めようとする方向けに説明する機会がありまして、これを機に、データ分析の始め方についてまとめたいと思います。

「データ分析」というと、機械学習や統計学を思い浮かべ、自分には難しいと感じる方がいらっしゃいますが、
目的を明確にすれば難しいことはありません。

当社がサポートするデータ分析は、
事業を立ち上げたい、事業を成長させたい、効率よくユーザーを獲得したい など、ビジネスの目標に対するデータ活用をサポートすることを目的としており、
ビジネスの目標に合わせた分析設計を支援しています。

仮説は無いが何かを発見するような、またはディープラーニングのような、「分析のための分析」を職業とするプロフェッショナルもいますが、
多くの方は、目の前にあるビジネスの課題をどう解決すべきか、
溜まっているデータをどう活用するか、というような、より現実的なデータ活用の課題に直面しています。

まず第一に、
「データ分析は難しいことでは無く、ビジネスの成長に必要なことだ」という社内の共通認識を持つことが大切です。
現状の把握から、KPIの設定、進捗の確認、施策のPDCA、社内や社外への説得材料の作成など、全てにおいてデータを活用するべきだという共通認識を持つようにしましょう。

次に、基盤整備です。
これは開発部署のリソースに関わることなので、及び腰になりがちですが、
社内のコンセンサスを得るために、まずは
「現状あるデータからどのような価値を生み出すことができるかを、実際に提示するためにデータが欲しい」というプロセスを踏むことをお薦めします。

スナップショットのデータを分析用のデータベースに投入してもらうことで、営業やマーケティングの部署はそのデータを自由に料理することができます。
有用な軸が分かれば、必要なデータを定期的に抽出するために日次・もしくはリアルタイムのデータを同期してもらえるよう、開発部署に対して依頼しやすくなります。

次に分析と活用のステップです。
「分析のための分析」ではなく、「事業成長のための分析」という目的意識が明確になっていれば、
・成長に必要な分析結果を導き出し、
・”社内で共有”し、
・”意思決定の材料”にする
という流れにより、よりデータの活用が進みます。

分析の作業自体は、
DBからデータを抽出するSQL、
SQLで抽出した結果をまとめるExcel、
分析により得た知見を共有・発信し意思決定に活用できるようにするパワーポイント
この3つがあれば完結します。
それ以上のツールは、いったんは必要ありません。

ただし、データを抽出するテクニカルスキル(SQLのスキル)と、
データ分析(分類軸の設定、比較対象の設定、解釈の付け方など)には、ある程度のスキルが必要です。
社内にスキルが無い場合は、外部にスキルトランスファーを依頼するのがよいでしょう。

社内に分析者が一人でもいれば、成長のスピードは格段に上がるでしょう。
ただしその分析者は、事業の目的意識を持った人材であることをおすすめします。

データ分析の始め方に興味がございましたら、いつでもご相談ください。

データ&マーケティング株式会社

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