変化の加速する現代市場において、企業が新たな市場価値を生み出すためにはデータを起点とした経営体制が不可欠です。そこで本記事では、データ分析基盤の概要や必要性について解説するとともに、データ分析のプロセスやおすすめのサービスをご紹介します。データドリブンな経営体制を目指す企業様は、ぜひご参考にしてください。
データ分析基盤とは？
データ分析基盤とは、データの収集・蓄積・加工・可視化・分析という一連のプロセスを実行するシステム基盤を指します。20世紀後半から21世紀初頭にかけてIT革命が起こり、その恩恵を受けてさまざまな産業が飛躍的に発展しました。しかし、同時に企業が事業活動で取り扱うデータの総量も指数関数的に増大しており、いかにして蓄積されたビッグデータを活用するかが重要な経営課題となっています。
データは蓄積するだけでは意味をなさず、事業活動に活用してこそ真価を発揮します。事業領域で収集・蓄積されたデータを活用するためには、データの加工や可視化、分析といった複数のプロセスが必要です。このような分析までのデータ処理プロセスを効率的に実行するためのソリューションによって構成されるのが、データ分析基盤です。
データ分析基盤は基本的に複数のソリューションによって構成されています。基本的な構成としては、あらゆるフォーマットの生データを保管する「データレイク」、構造化データを保管する「データウェアハウス」、目的に応じて加工されたデータを抽出・保管する「データマート」、データの可視化に特化した「BIツール」という4つの要素によってデータ処理のプロセスを実行します。
データ分析基盤が必要な理由
IT革命以降、テクノロジーの進歩・発展に比例して市場の変化が加速しており、製品や技術のライフサイクルは短縮化しています。市場が広がり、ニッチ化された商品が数多く生み出されるにつれ、顧客や消費者も多角的かつ高度な品質を求める傾向です。このような状況のなかで企業が変化を敏感に察知し、苛烈な市場競争を勝ち抜くためには、定量的なデータ分析に基づく意思決定が欠かせません。
事業活動によって蓄積された多様なデータを一元的に管理できれば、自社の経営状況を俯瞰的に把握可能となり、勘や経験といった曖昧かつ属人的な要素に依存しない、ロジカルな意思決定が可能となるでしょう。また、情報管理コストの削減につながるとともに、ビッグデータ分析のスピード向上にも寄与し、変化していく市場に対して柔軟に対応できる経営基盤を構築できます。
データ分析基盤を構成する要素
ここからは、データ分析の収集・蓄積・加工・可視化・分析という一連のプロセスについて詳しく見ていきましょう。
データの収集・蓄積
最初のステップはデータの収集と蓄積です。基幹系システムや情報系システムに保管されている業務データはもちろん、公共機関が発行するオープンデータ、市場調査、需要動向、Webサイトなど、さまざまな情報源からデータを収集します。データにはExcelやCSVなどの構造化データ、XMLのような半構造化データ、画像ファイルや音声ファイルといった非構造化データなど、さまざまな形式が存在します。
こうしたあらゆるフォーマットの生データを保管する格納庫の役割を果たすのがデータレイクです。データに不可逆な加工を施すと、その後の分析プロセスに問題が生じるケースがあります。生データを未加工のまま保管することにより、さまざまなケースでフレキシブルに対応できます。こうして多様なフォーマットのデータを泳がせておくように保管することが「Data Lake（情報の湖）」と呼ばれる所以です。
データの加工
データレイクに保管されているデータはフォーマットや粒度などが異なり、そのままでは分析に多大な時間を要します。さらにデータにエラーや欠損値なども含まれているため、外れ値の除去や重複データの最小化といった処理を施し、分析しやすい形式に加工しなくてはなりません。こうした加工は「前処理」と呼ばれ、データ分析全体の時間における6〜8割を占めるといわれています。
この前処理によって加工されたデータを保管するのがデータウェアハウスです。構造化データのみを保管するデータウェアハウスは不要な列情報を読み込まず、対象データのみをピンポイントで抽出できるためデータレイクよりも情報の検索性に優れます。さらに、データウェアハウスのなかから目的や用途に応じて分類されたデータの保管場所がデータマートと呼ばれます。
データの分析
データウェアハウスやデータマートに保管されている加工済みのデータであっても、基本的には数値や言語の羅列に過ぎず、意思決定に用いる材料としては決して扱いやすくはありません。そこで必要となるプロセスがデータの可視化です。一般的にこのプロセスではデータの可視化に特化したBIツールを用いて、グラフやフローチャート、図形などにビジュアライズします。
ここで重要となるのが、データ分析を実行する目的であり、用途に応じて必要なデータを保管するデータマートです。データマートはデータウェアハウスから特定の課題を解決するために絞り込んで構築するデータセットであり、目的とは無関係な情報は省かれています。明確な目的に沿って無駄のない抽出を行うことで、高速なデータ分析が実現します。
そしてデータマートに保管されたデータに対し、要素の相関関係や時間の遷移といった数値や言語のみでは把握しづらいデータを図表化することで、視覚的に理解できるように加工します。とくにビッグデータのような膨大なデータ群の場合、可視化のプロセスを経なくては分析に時間もコストもかかるため、データ分析において必須のプロセスといえるでしょう。
こうして可視化されたデータを基に、経営判断といった意思決定を行います。前処理や抽出といった複雑なプロセスを経て行うデータ分析は、扱うデータの総量が多ければそれだけ時間がかかります。一方で、得られたデータをただ蓄積するだけでなく、普段から分析処理を行う体制を整えておくことで、必要なときに分かりやすい情報が手にはいる、迅速な分析が可能となります。
データ分析基盤構築のポイント
データ分析基盤を構築する際はいくつか押さえておくべきポイントがあります。たとえば、データ分析は統計解析やコンピュータサイエンスといった高度な知識を要するため、データアナリストやデータサイエンティストのような専門的なスキルを有する人材が不可欠です。そのため、データ分析に特化した人材の獲得はもちろん、従業員の育成やナレッジを共有できる環境整備など、属人化を防止する施策が求められます。
また、システムの利用者がある目的を達成する際に、その結果に至った一連の処理を明確化するプロセスも重要です。たとえば、データを収集する際はデータ更新の流れを一方通行にしなくてはなりません。逆方向へのデータ更新を許容してしまうと、処理のタイミングによっては復旧が困難なものになるためです。こうしたプロセスを明確化して体系化できればナレッジが蓄積され、データ分析の属人化を防止できます。
DSKが提供する「データ分析伴走サービス」
DSKはこれまでご紹介したデータ分析の一連のプロセスに加え、データ分析基盤の構築におけるコンサルティングなど、データに関するさまざまな領域の「伴走型サービス」を提供しています。
A) BigQuery サンプル作成支援サービス
GoogleCloudのDWHであるBigQuery とDataPortal をベースとして、データの観察から分析の目的・イメージをもとにしたサンプルの作成を行います。利用シーンとしては、プロトタイプの作成の際にご利用いただくことを推奨しています。
※ より具体的な利用シーンのイメージを持ちたい方は下記の記事をご確認ください。
ブログ：失敗しないデータ活用の進め方とは？
B) BigQuery データ転送支援サービス
Google Cloud 環境へのCSVアップロードやAPI連携など、分析に用いるデータのDWHへの転送を支援します。どのようなレポートが必要かをお客様側で設定できるものの、DWH構築のリソースが不足している場合はこちらのサービスをご利用いただくことを推奨いたします。
C) BigQuery DWH構築支援サービス
データ観察や分析の目的・イメージをもとに要件定義を行い、DWHの構築やデータクレンジング、ダッシュボードの作成を行います。
上記3つのサービスについて、お客様の分析チームと運用のサポートを通じてナレッジ蓄積できるようサービスを提供いたします。
まとめ
データ分析基盤とは、データの収集・蓄積・加工・可視化・分析のプロセスを実行するシステム基盤です。データレイクやデータウェアハウス、BIツールなど複数のソリューションによって構成されており、企業のデータ活用を促進します。勘や経験といった曖昧な要素を最小化し、確かなデータを起点とした意思決定を実行するためにも、ぜひDSKのサービスをご活用ください。
