データ解析とは？データ分析との違いについても詳しく解説

近年は、大量のデータを活用して業務のデジタル化に役立てる「データ利活用」という考え方が広がりつつあります。データ利活用を成功させるうえで、重要な手段の一つがデータ解析です。

データ解析と似た用語にデータ分析があり、両者の違いがよく分からないという方もいるでしょう。今回はデータ解析とデータ分析の違いを始め、ビッグデータとの関係性についても解説します。

また、データ解析を行うにあたっては数多くの手法があるため、代表的な手法についても触れています。データ解析を行うメリットや注意点についても解説していますので、今後データ解析について知りたい人から実際に関わっていく人まで、有益な内容となるでしょう。ぜひ最後までお読みいただければ幸いです。

まず、データ解析とは何か、基本的な部分からデータ分析との違いも含めて解説します。

データ解析とは、収集された多種多様なデータを分析した結果から、一定の法則性や共通点を見出し、問題の解決に役立てることと定義できます。

例えば、ある店舗の売上データから時間別の客単価や年齢層を抽出した結果、夜間は年齢層の若い客の来店数が多いものの、客単価が低い傾向にあることが分かったとします。このデータから、夜間に来店する若い客に購買意欲を持ってもらうにはどのようなマーケティング施策が必要かを考えることになるでしょう。

このように、分析した結果から課題解決に向けた施策を立案する部分までを含めてデータ解析と呼ばれます。

ここでは、分析と解析という言葉が持つそれぞれの意味について見ていきましょう。

分析は、さまざまな事象やデータを要素別に分けて明らかにしていくことを意味します。収集されたデータはそのままの状態では使えないケースが多いため、調査を進めるためには分析を行う必要があります。

例えば、研究活動において鉱物を採取する場合を考えてみましょう。採取した鉱物について詳しく調べるためには、どのような成分がどのような割合で含まれているかを調査します。この活動が分析にあたります。

解析とは、ある事象を細かく切り分けて、論理的に紐解いていく活動のことを指します。解析の「解」という文字が「解きほぐす」という意味を持つことを考えるとわかりやすいでしょう。

調査対象のデータを意味のある情報に置き換える作業を分析と呼び、その分析結果を論理的に調べて課題解決のためのアクションに結びつけることを解析ということが多いです。

WEBサイトへのアクセス解析を例にした場合、分析の結果判明した訪問者の特徴や検索キーワードなどをもとにして、訪問者を増やす施策につなげることが解析の目的です。

データ解析と同じ文脈でビッグデータという概念が出てくることがあります。ここでは、ビッグデータとデータ解析の関係について見ていきましょう。

ビッグデータとは多種多様でさまざまな性質をもったデータのことであり、3つのVと呼ばれるデータ量（Volume）、種類（Variety）、更新頻度（Velocity）の性質を持っています。ビッグデータの定義には画像や音声といった非構造化データが含まれていることも特筆すべきポイントです。

ビッグデータを対象とするデータ解析においては、解析対象のデータが多種多様であることから、解析手法も多岐にわたります。

データ解析を行うことでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは代表的なものをいくつか紹介します。

デジタル化が進んでいない職場では、勘や経験、度胸といった、いわゆる「KKD」が重視される傾向にあります。仕事の中では豊富な経験や長年の勘が生きるケースもありますが、それらは属人的なものであり、人事異動や退職によって失われるリスクがあります。

客観的なデータに基づいた意思決定を行う仕組みが整備されていれば、業務の属人化を防ぐことができます。データ解析を行うためには知識が必要となりますが、一度スキルが身につけば、あらゆる業務における意思決定で人によって結果に大きな差が出ることが少なくなるでしょう。

データ解析によって、意思決定をスピードアップする効果にも期待できます。

決定すべき事項が重要になればなるほど、多くのステークホルダーを交えた会議を繰り返すため、最終決定までに時間がかかります。

一方、データ解析に基づいて意思決定を行う場合、解析手法はある程度決まっているため、比較的速やかに予測結果を得られます。スピーディーな判断を求められる場面において、客観的な事実に基づいた意思決定は有用に活かせるでしょう。

売上の拡大や新領域への参入といった重要な施策の立案においても、データ解析が役立ちます。

データ解析による客観的な結果を元にした意思決定であれば、そこに恣意的な判断が入りこむ余地がありません。また、個人の経験や知見に過度に依存することもないため、一部のメンバーに施策立案の負担が集中する事態も避けられます。

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  参照元：【研究記事】データに携わる職種一覧

ここではデータ解析の担い手となるデータサイエンティスト、データアナリストについて解説します。

データサイエンティストは、機械学習を用いたデータ解析のスキルを持ち、データに基づいた高度な意思決定をサポートする職務です。

上記の図にある通り、データサイエンティストの主な仕事はデータ解析における「分析」と「モデル化」が該当します。しかし、実際にはデータ活用に向けた課題の洗い出しや戦略策定等、本来であればデータストラテジストやデータコンサルタントが担う業務にも活躍の場が広がることがあります。

そのため、機械学習やプログラミングといった技術的なスキルに加えて、ビジネスにおける課題を解決するための企画力も求められるのです。レベルの高いデータサイエンティストになるためには、普段から最先端の技術について学ぶとともに、論理的思考力、プレゼンテーション力についても磨く必要があるでしょう。

さらに、データの活用方針は企業によって異なるため、クライアントから的確にニーズを引き出すためのコミュニケーション能力も必須です。

Senior Data Scientist	業界を代表するレベル
Full Data Scientist	棟梁レベル
Associate Data Scientist	独り立ちレベル
Assistant Data Scientist	見習いレベル

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  参照元：データサイエンティスト協会 プレスリリース

データアナリストは、基本的な統計学に基づいたデータ分析を行う職務です。データサイエンティストが主に非構造化データを扱うのに対し、データアナリストは構造化データを扱うケースが多いでしょう。

データアナリストには統計学の知識に加え、データ分析に用いるBIツールの活用スキルも求められます。また、データサイエンティストと同様に、データ解析を専門分野としないクライアントにも分かりやすく説明するためのコミュニケーション能力が必要です。

デジタル化やDXが進みつつある現代において、データ利活用の重要性も高まっています。そのため、データ解析の専門家であるデータサイエンティストとデータアナリストの将来は明るいといえるでしょう。

2022年現在においてもデータ解析の人材は不足しており、スキルと経験次第では好待遇での転職も可能です。また、年齢次第ではありますが未経験での求人もありますので、データサイエンティストとデータアナリストは今後も目指せる職業だといえるでしょう。