データ分析とは？基本の流れと目的別におすすめのツールを徹底解説

データ分析と聞くと、多くの人がMicrosoft Excelでデータを操作・集計するイメージを思い浮かべるかもしれません。しかし実際には、データ分析は単一のツールにとどまらず、多様なツールや手法を駆使して、データが語る「物語」を読み解く幅広い活動を指します。

では、データ分析とは何でしょうか。ビジネスデータ、製造データ、マーケティングデータなど、扱う対象によってその活用方法は大きく異なります。自社の業種や業務に特化したデータの分析も求められます。

本記事では、データ分析の各側面、それぞれの意味、そして一般的な活用方法について詳しく解説します。

データ収集

あらゆるデータ分析の出発点となるのがデータ収集です。これは、必要な情報を保有しているすべてのソースからデータを集めることを意味します。

収集対象となるデータには、以下のようなものがあります。

• 製造機械のコントローラー
• 担当者が手作業で入力するデータ
• 温度や圧力などを測定するセンサー
• クラウドベースのデータソース
• 気象情報や政府の公開データベースなどインターネット上の情報
• 社内ネットワーク上に構築されたデータベース

多くの組織にとって大きな課題となるのは、これらの情報を収集するためにどのような技術的ツールを使えばよいのかを見極めることです。多くの場合、リモートデバイスやデータソースに接続し、内部のデータベースやデータヒストリアンシステムへ取り込むためのソフトウェアが必要になります。

こうしたデータの保管領域は、一般に「データウェアハウス」と呼ばれます。

組織内のデータウェアハウスに情報が集約されれば、そこからさまざまなツールを使って本格的なデータ分析を行えるようになります。

ビジネスインテリジェンス（BI）

データを収集したら、次はそのデータをどう活用するかを判断します。ビジネスインテリジェンスの観点では、組織がより良い経営判断を下せるよう支援するデータが必要です。

BIレポートやダッシュボードは、経営層やビジネスリーダーがトレンドを把握し、ビジネスのさまざまな側面への洞察を得るのに役立ちます。

具体的には、次のような側面です。

• サプライチェーンのニーズや制約
• コスト削減
• 売上向上
• 顧客のニーズと行動
• 将来の売上や市場需要の予測
• 物流および出荷管理

組織全体のさまざまなシステムからデータを収集することで、従来は不可能だった情報同士のつながりを発見できるようになります。

製造インテリジェンス

製造プロセスからのデータ収集が難しいのは、そのデータ量が膨大だからです。

典型的な製造工場を思い浮かべてください。生産現場の1台1台の機械が、数十から数百ものデータポイントを記録しています。例えば以下のようなものです。

• 温度や圧力
• 生産された部品や製品の数
• 使用された原材料
• 廃棄された不良品の数
• 故障回数やアラームの発生状況

多くの場合、製造設備はPLC（プログラマブルロジックコントローラー）によって自動化されています。PLCはプログラムに従って設備を稼働させるだけでなく、その設備からデータを収集する役割も担っています。

PLCからデータを取り出すには、同じネットワーク上のサーバーで動作するソフトウェアが必要です。コントローラーからデータを抽出してデータヒストリアンやデータベースへ格納するソフトウェアは、多数のベンダーから提供されています。

この分野の代表的なデータヒストリアンには、以下があります。

• OSIsoft： 数十年の歴史を持つ企業で、ほぼすべての種類のプロセッサ、センサー、データベースからデータを取得できる「インテグレータ」（ドライバー）を提供しています。
• FactoryTalk： 自動化分野の老舗であるRockwell Automationが、顧客が機械のプロセッサからデータを収集できるよう開発した独自のデータヒストリアンです。
• Aveva： 旧Wonderware。AVEVA Historianは、プロセスデータ、アラーム、イベントなどの機械データへの「オープンアクセス」を提供することを掲げています。
• Iconics： データヒストリアン市場では比較的小規模なプレイヤーですが、「高速アーカイブ」により、保存されるデータの解像度を機械上で実際に起きた出来事と一致させることを特徴としています。

これらのソフトウェアベンダーのほとんどは、データヒストリアンとセットで使えるデータ分析ツールも提供しています。自社工場に最適なデータ収集・分析ソリューションの選択は、使用しているコントローラーの種類、データの保存方法、そして予算によって決まります。

データ可視化

ビジネスデータの収集・分析・可視化において最も人気のあるツールが、Microsoft Power BIです。

Power BIはMicrosoftが提供する強力な可視化ツールで、多様なデータソースからデータを取り込めます。取り込んだデータは、円グラフや棒グラフ、折れ線グラフ、表などさまざまな形式で切り分けて分析できます。

複数のデータソースの情報を組み合わせられることで、従来は見つけられなかった相関関係を発見できます。これこそが現代のデータ分析の魅力です。多様なソースのデータを可視化できるツールが登場したことで、それまで得られなかった洞察を獲得できるようになりました。

このような形でデータを操作・可視化できるアプリはPower BIだけではありません。むしろ、この種のツールの市場は拡大を続けています。

現在の主要なデータ可視化ツールには、以下があります。

• Metabase： オープンソース（無料）のソリューションで、「質問をしてデータから学ぶ」ことを組織のメンバー全員に可能にすると謳っています。
• Tableau： 多くの業界で利用されている人気のデータ可視化プラットフォーム。多様なデータソースとの接続に対応しています。
• Whatagraph： わかりやすいレポートを簡単に作成できることからマーケティング代理店に人気。レポートの自動生成機能を備え、自動でメール送信することも可能です。
• JasperReports： オープンソースのレポーティングソリューション。印刷ドキュメント、PDF、Webレポートなど、多彩な形式でレポートを出力できる点が強みです。

どのツールを選ぶかは、個人または組織がどれだけ投資したいかによります。幸い、導入の第一歩として優れたオープンソースの選択肢もあります。

データマイニング

最も注目されている新しいデータ分析手法のひとつが、データマイニングです。

データマイニングは、統計モデリングを活用して大量のデータからパターンや傾向を抽出し、将来のトレンドを予測することに焦点を当てています。

データマイニングによる統計分析を実行できるアプリケーションは高度に専門化されており、対象となる用途や状況に合わせたカスタマイズが必要になることが少なくありません。

データマイニング分析には、主に次の2種類があります。

• 探索的データ分析（EDA）： データの中からパターンを探し出し、新たな傾向を発見したり未知の情報を学んだりする手法です。
• 検証的データ分析（CDA）： 収集したすべてのデータを使い、疑わしい相関関係が本当に成立するのかを検証する手法です。

現在市場で入手できる主なデータマイニングソフトウェアには、以下があります。

• RapidMiner： Javaで書かれた優れたオープンソースの予測分析システム。機械学習、予測分析、テキストマイニングに対応しています。
• Sisense： ビジネスインテリジェンス向けに調整されたライセンス型ソフトウェアで、大規模組織向けにスケールアップ可能。優れたレポートモジュールを備えています。
• Oracle： データ業界を代表する存在のひとつ。Oracleデータベースに保存されたデータを活用できるデータマイニング機能をSQL内で提供しています。
• IBM Cognos： 大量のデータを処理して重要なトレンドを特定でき、その結果をもとに経営層向けのレポートを作成できます。
• SAS： データ業界のもうひとつの大手。統計分析システム（SAS）は、データのマイニング、管理、さらには分析結果に基づくデータ更新まで行えるよう設計されています。

このように、データ分析には多くの側面があり、どのツールを使うべきかは、そのデータから何を知りたいかによって変わります。

データ分析技術は毎年進化し続けています。業界で優位性を保ちたい企業や組織は、利用可能なデータ分析ツールの動向を常に把握し、その潜在能力を最大限に引き出すことが不可欠です。