【徹底比較】データ分析ツール13選！エクセルとの使い分けや選定ポイントを紹介

データは膨大かつ多種多様なものというのが一般的な認識となり、ビッグデータという言葉の定義はそもそも必要なくなっています。データといえばビッグデータを指す時代がすでに到来したと言えます。

データは活用してこそ意味があるということで、多くの企業がデータ解析へと乗り出しており、それぞれの目的に沿って正しいデータ解析ツールの導入を目指しています。皆さんの会社にとって、最適なデータ解析ツールとは何でしょうか？

本稿では、データ解析が当たり前になった時代において、幅広く利用されているツールをご紹介します。データ解析に取り組みたいが、適切なツールが分からないという方は、この機会にぜひ参考にしていただければと思います。

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データ分析ツールとは

データ分析ツールは、データ分析業務の効率化に役立つITツールです。データ分析ツールを活用すれば、データ分析業務にかかる時間の短縮、分析結果の可視化ができるため、企業の意思決定の迅速化にもつながります。

近年さまざまな業界でデータ活用が注目されており、データを業務に役立てるために、分析業務にも力を入れる企業が増えています。現在は、さまざまなデータ分析ツールが提供されているため、ツールの機能やサービス内容は多岐にわたり、選択肢が豊富です。データ分析ツールを選ぶ際は、ツールの導入目的や用途を事前に整理して、自社に適しているかどうかを慎重に判断しましょう。

データ分析とは

データ分析は、文字や数値などの必要なデータを収集し、目的に沿った情報を抽出することです。データ分析によって得られた情報は、ビジネスにおける意思決定の判断材料に活用できます。データ分析を活用すれば、根拠が曖昧な人の勘や経験に依存せず、合理的な意思決定が可能です。

また、分析結果によっては、業務における課題や改善方法、顧客への新たなアプローチ方法の発見にもつながります。例えば、顧客データを分析して、サービスの課題や改善方法を発見し、サービス内容が改善されれば、顧客満足度が向上します。データ分析は、ビジネスをよい方向に導く効果も発揮できる取り組みです。

データ分析ツールが必要な理由

現代では社会のデジタル化が進み、データ分析ツールの必要性が高まりました。データ分析の結果をもとにした意思決定とビジネス戦略が、企業の成長や生存戦略にもつながるため、データ分析を効率化するデータ分析ツールは、現代のビジネスにおいて重要なツールです。膨大なデータの収集・分析が、客観的で迅速な意思決定につながります。

エクセルとデータ分析ツールは作業内容で使い分けると良い

データ分析は、エクセルを使っても実施できますが、データ量が膨大な場合は、作業の完了までに多くの手間と時間がかかります。また、エクセルでは、対応しているデータ形式が限られているため、取り扱うデータによっては、データ分析ができません。エクセルを使ったデータ分析は、データ量が少なく、データ形式がソフトに対応している場合に向いています。

データ量が多く、データ形式がいくつもあったりする場合は、データ分析ツールを活用しましょう。データ分析ツールでは、複数のデータをまたいで集計・分析でき、簡単な作業で分析結果の可視化もできます。

データ分析ツールの種類一覧

データ分析ツールには、いくつもの種類があります。代表的なデータ分析ツールの種類とそれぞれの特徴は、以下の通りです。

種類	特徴
ETL	複数のシステムからデータ抽出し、共有できるさまざまなシステムから外部へデータを書き出せる
DWH	膨大なデータを保存・管理できるさまざまなデータを整理した状態で保管できる
DMP	インターネット上のさまざまなデータを管理できる問い合わせ内容や購買履歴などを一元管理できる
BI	データを可視化できる膨大なデータを表やグラフでわかりやすく可視化し、分析できる利用者が主体的に操作し、自社の状況に合わせて柔軟に取り扱える「セルフサービスBI」というものもある
MA	マーケティングに特化している顧客データの収集や見込み顧客の育成ができ、ターゲットを絞った効率的なマーケティング活動に役立つ

ツールを導入する目的によって、自社に合うデータ分析ツールの種類は異なります。それぞれの種類にある特徴を考慮して、自社の目的に合うツールを導入しましょう。

データ分析ツールを使う4つのメリット

企業がデータ分析ツールを使うメリットは、以下の通りです。

精度が高い分析情報が手に入る
分析結果が早く手に入る
現状の可視化ができる
データ共有が容易にできる

メリットを確認して、データ分析ツールによって得られる効果を把握しましょう。

精度が高い分析情報が手に入る

データ分析ツールを使えば、精度が高い分析情報が手に入り、より効果的なデータ活用が可能になります。分析情報の精度は、情報の正確性や得られる情報量の多さを左右する重要なポイントです。精度が高い分析情報が手に入れば、今までできなかった予測が可能になり、継続的な売上拡大に向けた戦略の立案にも役立つでしょう。

また、データ分析ツールによって正確にデータ分析ができるようになれば、手作業を少なくできるため、入力ミスや計算の誤りといったミスを防止できます。

分析結果が早く手に入る

データ分析ツールでは、エクセルをはじめとした表計算ツールよりも、短い時間で分析結果の算出が可能です。エクセルでは、取り扱うデータ量が多いほど分析結果が算出される時間も長くなるため、データ分析の条件によっては、大幅な時間短縮につながります。

分析結果が早く手に入れば、企業が持つ課題の解決に向けてすばやくデータを活用でき、生産性の向上が期待できます。データ分析ツールを積極的に取り入れて、自社の課題をすばやく解決しましょう。データ分析ツールでは、グラフや表、ダッシュボードなどでデータをすばやく可視化できるため、会議やミーティングなどの資料作成の時間も削減可能です。

現状の可視化ができる

データ分析ツールを活用すれば、企業が保有している膨大なデータをすばやく分析して、グラフや表などで可視化できます。データの可視化により、組織内の現状をすばやく把握でき、今まで気づけなかった課題を発見しやすくなります。データが可視化されれば、その情報をもとに課題の解決案まで作成可能です。

データ共有が容易にできる

データ分析ツールのなかには、データの共有機能があるものもあります。データ分析ツールの共有機能を活用すれば、簡単な作業で迅速に、データをチーム内で共有できます。エクセルやGoogleスプレッドシートでは、最新のファイルかわからなくなったり、データサイズが大きくてファイルが開けなくなったりする場合があるため、データ共有にはデータ分析ツールが便利です。

ほかにもデータ分析ツールには、指定時間にデータを自動更新し、ツールの共有機能で従業員がデータを確認できるものもあります。毎日の早朝にデータ更新の時間を設定すれば、業務を開始する際に新しいデータを確認できます。

データ分析ツールを使う2つの注意点

データ分析ツールを使う際の注意点は、以下の2つです。

ITスキルを持つ人材の確保が必要である
無料のデータ分析ツールは機能が制限されている

注意点を把握して、データ分析ツールを使う際の参考にしてください。

ITスキルを持つ人材の確保が必要である

データ分析ツールを使うには、ITスキルを持つ人材の確保が必要です。具体的には、データ分析やデータ統合の専門知識と技術が求められます。デジタル化が進む現代では、ITスキルを持つ人材がさまざまな業界で求められており、慢性的な人手不足に陥っています。

ITスキルを持つ人材は人件費も高くなるため、企業の予算によっては、人材の確保は難しいでしょう。データ分析ツールを操作できる人材の確保が難しい場合は、外部の専門家に依頼して、データ分析をする方法もあります。自社の状況に応じて、適切な方法を選択しましょう。

十分なITスキルを持つ人材がいないままツールを導入した場合、現場の混乱や負担の増加を招きます。データ分析ツールを導入する際は、事前にツールを操作する人のITスキルを確認し、過度な負担にならないような配慮が必要です。

無料のデータ分析ツールは機能が制限されている

データ分析ツールには、無料で利用できるものもあります。無料のデータ分析ツールでも小規模な分析はできますが、ほとんどの場合、データ量や機能、使用できるユーザー数に制限があり、本格的なデータ分析には向いていません。無料のデータ分析ツールは、セキュリティ面でも不安要素が多いため、ビジネス目的でデータ分析を行う場合は、有料のツールがおすすめです。

使用するデータ分析ツールによってサービス内容は異なりますが、有料のツールであれば、セキュリティ面や機能面などでも法人に適したプランが提供されています。ビッグデータ分析を行ったり、部署を越えてツールを使用したい場合は、有料のツールの導入を検討しましょう。

データ分析ツールを選ぶ3つのポイント

データ分析ツールを選ぶポイントは、以下の3つです。

操作性
費用
サポート体制

ポイントを確認して、データ分析ツールを選ぶ際の参考にしてください。

操作性

データ分析ツールを選ぶ際は、ツールの操作性が重要なポイントです。ツールの操作が難しければ、作業時間が増えてしまい、データ分析を円滑に進められません。データ分析ツールを選ぶ際は、できる限り操作が簡単で扱いやすいものにしましょう。特にITスキルを持つ人材が確保できなかった場合は、簡単な操作性のものを選ぶ必要があります。

データ分析ツールの操作性を確認したい場合は、サービス事業者に問い合わせてデモ画面を見せてもらったり、無料トライアルを利用したりする方法がおすすめです。

費用

データ分析ツールの導入前は、予算以内でツールを利用できるかどうかの確認が重要です。長期間の利用を予定している場合は、初期費用だけではなく、ランニングコストの確認も必ず行いましょう。導入するツールによっては、機能や利用するユーザー数を後から追加する際に、別途費用がかかる場合もあります。

データ分析ツールを選ぶ前には、求める機能や利用するユーザー数などの要件を整理して、条件に見合うツールもしくはプランの費用を確認しましょう。

サポート体制

データ分析ツールを選ぶ際は、サポート体制の確認も重要です。操作に関して不明点がある場合や、トラブルが発生した際に、ツールのサポートサービスが役立ちます。サポート体制は、ツールによって大きく異なるため、導入する前に必ず確認しておきましょう。ITスキルを持つ人材がいない場合は、サポート体制を重視して選ぶ方法がおすすめです。データ分析ツールのサポートサービスの例は、以下の通りです。