3つのステップで始める簡単データ分析

情報を制すものはビジネスを制す

 社内に蓄積された膨大なデータは貴重な財産。溜めていくだけではなく、分析・活用することで、営業力の向上や抱える在庫量の適正化、経営方針の判断材料など様々な成果に結びつくことがあります。しかし「データの分析・活用といっても、どこから手を付ければいいのかわからない」、「短期間で目的とする成果を得られない」、「ツールを導入しても操作が難しそう」といった課題から、データは依然溜め続けるだけというのが実態といえます。

 今回はデータ分析のメリット、データ分析に臨むための3ステップや、基幹システムに連携可能なデータ分析ツールなどをご紹介します。

データ分析が重要な理由

数値に基づく意思決定が可能に

数値に基づいた意思決定が可能になる

 情報が会社にとって有用なリソースであることは認識されているかと思いますが、分析がどれだけ重要なのかと問われると決定的な答えは出づらいかもしれません。データ分析が重要である理由とは、 「あらゆるビジネス課題に対して、数値に基づいた論理的かつ効率的な解決策を立てられること」 なのです。

 例えば、営業現場が「売上や利益を伸ばしたい」という課題を解決したいと考える場合。極端ですが1日にターゲット先50件訪問、TELアポを1日に100件、DMを毎日配信、など根拠不明の闇雲な行動指針を立ててしまうと、効率が悪く成果に結びつきにくいと考えられないでしょうか?

 データを分析すれば、「あの企業の業績は毎期増加傾向にあるので、営業をかければ商談に繋がる可能性が高いだろう」、「25日以降は売上額が高くなる傾向にあるので、DMを前週に集中して配信しよう」といった根拠のある行動指針が立ち、効率のいい営業が可能になります。

 データ分析をすることで、あらゆるビジネス課題に対して、数値に基づく論理的かつ効率的な解決策が導き出せます。

データ分析を進める3つのステップ

 データ分析を始めるにあたって、何をすればわからない…とお悩みの方へ。分析を進めるには、以下の3つのステップを踏みましょう。

① 自社・部門の課題を整理する

自社・部門の課題を整理する

データ分析が目的ではない!あくまで手段ということを意識する

 データ分析を検討される際に意識しなければならないことは、分析自体が目的ではなく 「あくまで課題解決の手段である」 ということを忘れないことです。どのような課題があり、何を解決したいと考えるかによって、分析手法や利用するデータは異なります。自社・部門の抱える課題を明確にしたうえで、分析を進めましょう。

② 課題に適したデータを収集する

課題に適したデータを収集する

膨大なデータ、全てが必要というわけではない

 自社の基幹システムに蓄積されているデータは膨大です。先ほど記述したように、課題ごとに分析手法や利用するデータは異なりますので、課題解決に不必要なデータは省いていきます。逆に新たなデータが必要な場合は、別で収集しなければならないこともあります。正しく必要なデータを収集しましょう。

③ ツールを用いて分析する

ツールを用いて分析する

全て手作業で分析を行うのは時間がかかる

 課題・利用データを準備したら、後は分析作業です。Excelを使い、表計算を利用して分析作業を行うことも可能ですが、時間がかかることは間違いありません。分析専門ツールを使えば、Excelの数式を理解していなくても、誰でも簡単に分析作業が行えて見やすいグラフを作成することが可能です。

データ分析BIツール「DataNature

基幹システムから必要な情報をかんたん抽出+分析

 実際に分析を始めよう!という段階になったものの、Excelでの分析は時間がかかる上に知識がないと出来ません。基幹システム上のデータをExcelに移し、必要なデータを収集するのは骨が折れる作業です。

 分析を始めるのであれば、特化した分析専門ツールを利用することをお勧めします。本記事で紹介する「DataNature」は、基幹システムから必要な情報を抽出し、簡単な操作で分析を可能にします。


DataNature製品ページ

利用者の立場で考えられたBIツール

 データは水物。分析に入るまでに時間を掛けすぎてしまうと、結果を知るころには既に古い情報として使い物にならないこともあります。

 DataNatureは常にエンドユーザー視点で、高い費用対効果を得るBIツールとして、環境変化に素早く対応する機能性と、分析作業の操作性を提供します。専用のデータベースは必要なく、基幹システム連携から、データ集計・活用・分析、定型帳票のPDFやEXCEL出力まで、企業データの「見える化」を支援します。

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