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データ分析プロセスの概要!仕組みを徹底解説!

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情報化社会の発達により、インターネットに接続するツールが多様化してきました。それに伴って、各企業では多種多量の情報を扱うようになったのです。このようなビックデータから事業に活かせる情報を見つけるために、データ分析の活用する企業も出てきています。データ分析をする場合、そのプロセスを把握しながら行うことが重要です。そこで、データ分析のプロセスとはどのようなものなのか、複数の方面から解説していくことにしましょう。

一般的なデータ分析のプロセスの基礎

収集したデータを分析して、そこから得られた情報を元に仮説を立てたり、事業に活かしたりするのが一般的なデータ分析のプロセスになります。また、データ収集を行った後、それを加工して、分析を行いやすい状態にする場合も少なくありません。しかし、データ収集を行う前にしなければいけないことがあります。それは、データ分析をする目的を明確化することと事業を行う際の目標設定です。この2つをはっきりさせておかないと十分なデータ分析ができなかったり、あまり効果が得られなかったりする場合が少なくありません。

どのような意図で行うのか不明確だと、分析に活用できるデータの選別が困難になってしまうでしょう。事業の目標が設定されていないと、データ分析によって得られた情報を活かすことが難しくなります。企業の中には、これらを明確にしないまま、暗黙の了解の元、データ分析を実行するところもあります。しかし、上司や現場の人同士でコミュニケーションを取りながら、そこを改善していかなければなりません。データ分析をする前に、その結果を利用する人は誰なのか、どのようなことにその結果を利用したいのかを明らかにすることが、一般的なデータ分析のプロセスの中でとても大事です。

データ分析に重要!インテリジェンスサイクルって何?

ある目的を成し遂げるために情報が必要となることも少なくありません。その情報を得て活用するために、データを収集して分析を行うのです。データ分析は要求、収集、分析、評価、伝達という一連の流れによって行われますが、これをインテリジェンスサイクルと言います。これらのプロセスは、すべてがつながっているので、切り離して考えることはできません。そのため、データ分析をするにおいてこのサイクルは重要な存在です。

分析されたデータを評価した後、活用できるような状態にして、それを必要としている人へ伝達するのもデータ分析の作業になります。また、伝達した情報を効果的に活用されなければ意味がありません。

そのため、うまく活用できない場合は、フィードバックを受けて伝達した情報を改善していく作業を行うこともあります。データ分析の流れであるインテリジェンスサイクルの過程において、変更点が発生する場合も少なくありません。したがって、常に柔軟な発想を持って変化しながら対応していくことが必要なのです。

詳しく理解してこそデータ分析を活用できる!

企業の事業に活用できるデータ分析をするには、そのプロセスを理解することが重要です。全体を把握していないと本質的な問題を見落としてしまい、意味のないデータ分析をしてしまいがちになります。ただデータを収集して分析するだけでは、何ももたらしません。データ分析によって得られた情報を有効活用できてこそ、意味のあるものとなるのです。

また、何の指標もないと分析するためにどのようなデータを収集してよいのかわからなくなります。したがって、データ分析する前にその目的を決定しておかなければなりません。どのような意図で行い、それをどのように活用するのか。この一連のプロセスの理解をすることで、企業にとって効果的なデータ分析ができるようになるでしょう。

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