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【今日から始めるデータ分析】データ分析を効率的にすすめるためのヒント

 2022.07.28  株式会社電算システム

データ活用を始めるとなった際に、皆様の周りにサポートしてくれるデータ分析人材はいますか?当社では毎月数回のデータ活用のためのセミナーを実施しているのですが、実は多くのお客様がデータ分析に取り組みたい・取り組もうとしているものの「データ分析のスキルを持った人材がいない」とアンケートに回答しています。「どうすればデータ活用の取り組みを前に進められるのか?」とお悩みの方は非常に多くいらっしゃるのですが、実は弊社にはそういったお客様のお悩みを解決するサービスがあります。本稿ではデータ活用をサポートするサービスの概要についてご紹介していきます!

データ分析人材が枯渇している

データ分析人材については社会的に不足しているということについては聞いたことのある方も多いと思います。一言にデータ分析人材と言ってもデータ分析に関わる業務やスキルは多岐に渡ります。例えば、自社ビジネスや業務に関する理解やデータのITスキル、統計や機械学習などについての理解が必要なスキルとして考えられますし、業務もデータの収集から格納、レポートの作成に分析モデルの構築など非常に幅が広いです。実際にはデータ分析人材もデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストなど役割分担をしているわけですが、これらの人材を自社に育成しようとするとどうしても時間がかかってしまいます。

一方で、先行してデータ活用を始めている会社には、これらの人材が育っていたりナレッジが蓄積されているので、そのような会社と戦っていくためにはデータ活用の取り組みを始めなくてはいけません。競合他社は自社のデータ人材が育つのを待ってはくれないのです。

このような状況でデータ活用を進めていくために、データ分析業務をSIerなどへ外注するというのは有効な選択肢の1つだと考えています。しかしながら、中長期的な視点で考えると自社にデータ分析人材を育成することは重要なように思います。

データ・ドリブン時代の歩き方
GCP総合ブローシャー

なぜ内製化が必要なのか?

なぜデータ分析業務の内製化が必要なのでしょうか?それには3つの理由があります。

① 自社業務や課題について一番詳しいのは自分たちだから

当たり前のことですが、自社の業務やワークフローについての課題について一番詳しいのはその業務に携わっている方々です。また、その課題に対しての仮説や解決案を持っているのも業務に携わっている方々であることが多いです。もちろん第三者的な目線で捉えることで見えてくる課題もあるのですが、現場を知っている人とそうでない人とでは課題理解の深さや解決策を導くための勘所に差があるように思います。

② データ活用はトライアンドエラーの連続だから

データ分析の取り組みにおいて「最初から一発で長期的にメンテナンス不要なものを作れた!」というお客様に出会ったことは残念ながら一度もありません。。。

データ量を増やしたり、データの種類を増やしたり、違った角度で分析してみたり、違ったアルゴリズムを試してみたりと、様々な工夫をトライアンドエラーでやっていきながらデータ活用を進めていきます。また、データの取得元であるシステムが変わったりということも多く、メンテナンスも必要になります。このような大きな話だけではなく、ダッシュボードにレポートを追加したり新たな分析のための項目を作るといったような細かい話もたくさんあります。

そのたびに社外へ依頼していたらコストが大きくかかってしまいますので、トライの数が減ってしまうといったことが考えられます。

③ スピード感に欠けるから

上記の通り、外部に依存してしまう体質になってしまうと、何かしたいと思うたびに発注しなくてはいけません。また冒頭書いたようにこれらに対応できるエンジニアの数も減っている状況で、先に延びてしまうことも起こります。

データ分析はあくまで手段なので、何かのアクションを起こすためにデータを活用しようとしているはずです。データ分析を始める前に時間がかかってしまえば、その分アクションも遅くなります。競合他社と戦うためのアクションが遅れてしまうのです。

このように、データ分析業務を内製化できるとこで得られるメリットは非常に大きいです。

しかし、繰り返しになりますが、データ分析人材の枯渇と育成に時間がかかるために外注を選択肢に入れることも重要です。

伴走型支援という選択肢

これまでの話をまとめると、最初は外注から始めて徐々に内製化していく事ができれば、データ活用の取り組みに出遅れることもなく内製化のメリットを得られるとができます。

そのために当社では「伴走型支援」を提供しています。

ここではサービスの概要と選択基準についてまとめていきます。

A) BigQuery サンプル作成支援サービス

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。また1人日7万円から実施可能なので、小規模からご依頼頂けます。

Google Cloud
Google Cloud 事例

まとめ

今回は失敗しないデータ活用の進め方についてまとめてみましたが、いかがでしたでしょうか?

データ活用のカルチャーが浸透したり、よりデータを使いこなせるようになることで、ビジネス状況の理解だけに留まらず、業務プロセスの改善や新たなビジネスモデルの構築につながることも考えられますので、これからデータ活用を始める方の参考となりましたら幸いです。

またプロトタイプ作成については、エンジニアリソースの不足やデータ活用のナレッジ不足ということをよくお聞きします。当社では、お客様のご状況に合わせてプロトタイプの作成やデータ分析基盤の構築を行うサービスもあります。低コストに分析環境を構築できる方法としてBigQueryやDataPortalという選択肢もあります。これらにご興味のある方は下記の記事も併せてお読み頂けますと幸いです


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