データ分析とは何ですか？使用するのに最適なツール

ほとんどの人がデータ分析について考えるとき、彼らはMicrosoftExcelのようなツールでデータを操作して分析することを考えます。現実には、データ分析には、データが伝えるストーリーを操作および理解するためのさまざまなツールとさまざまな方法が含まれます。

データ分析とは何ですか？ビジネスデータ、製造データ、マーケティングデータ、または事業を行っている業界やビジネスに固有のデータについて話している場合、データ分析の使用方法は大きく異なります。

この記事では、データ分析のさまざまな側面、それらの意味、およびそれらが一般的にどのように使用されているかについて学習します。

データ収集

データ分析の最初の段階はデータ収集です。これは単に、必要な情報を保持しているすべてのソースからデータを収集することを意味します。

データには、次のいずれか以上を含めることができます。

• 製造機械コント​​ローラー
• 誰かが手動でコンピューターにデータを入力している
• 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
• 天気や政府のデータベースなどのインターネットからの情報
• 会社のネットワークに格納されているデータベース

多くの組織にとっての主要な課題は、その情報を収集するために利用できる技術ツールを把握することです。ほとんどの場合、ソフトウェアはそのリモートデバイスまたはデータソースに接続し、それらを内部データベースまたはデータ履歴システムにプルする必要があります。

これらのストレージ領域は、「データウェアハウス」と呼ばれることがよくあります。

情報が組織内のデータウェアハウスに収集されると、さまざまなツールを使用して実際のデータ分析を実行できます。

ビジネスインテリジェンス

データが収集されたら、次のステップはそのすべてのデータをどう処理するかを決定することです。ビジネスインテリジェンスに関しては、必要なデータは組織がより良いビジネス上の意思決定を行うのに役立つはずです。

ビジネスインテリジェンス（BI）レポートとダッシュボードは、マネージャーやその他のビジネスリーダーが傾向をよりよく理解し、ビジネスのさまざまな側面について洞察を得るのに役立ちます。

これらの側面は次のとおりです。

• サプライチェーンのニーズまたは制限
• コストの削減
• 売り上げの向上
• 顧客のニーズと行動
• 将来の売上または市場の需要を予測する
• ロジスティクスと配送

組織全体のこれらのさまざまなシステムすべてからデータを収集することで、これまで不可能だった可能性のある情報間の接続を構築できます。

製造インテリジェンス

製造プロセスからデータを収集する場合の難しさは、通常、データが非常に多いことです。

典型的な製造施設について考えると、製造現場のすべての機械は、次のような数十から数百のデータポイントを収集します。

• 温度と圧力
• 製造された部品または製品
• 使用される原材料
• 不良部品の廃棄
• 誤動作のカウントとアラーム

ほとんどの場合、製造装置はプログラマブルロジックコントローラー（PLC）を使用して自動化されています。これらのデバイスは、プログラムされた方法に従って機器を実行するだけでなく、その機器からデータを収集および収集します。

これらのPLCからデータを取得するには、それらのPLCと同じネットワーク上のサーバーで実行されるソフトウェアが必要です。これらのコントローラーからデータをデータヒストリアンまたはデータベースに取り込むためのソフトウェアを作成したベンダーはたくさんあります。

この分野のデータ歴史家のリーダーは次のとおりです。

• OSIsoft：この会社は何十年も前から存在しており、ほぼすべての種類のプロセッサ、センサー、またはデータベースからデータを取得できる「インテグレータ」またはドライバが含まれています。
• Factorytalk：長年の自動化リーダーであるRockwell Automationは、顧客がマシンプロセッサからデータを収集するのを支援するために、Factorytalkと呼ばれる独自のデータヒストリアンを作成しました。
• Aveva：以前はWonderwareとして知られていたAVEVA Historianは、プロセスデータ、アラーム、イベントなどのマシンデータへの「オープンアクセス」を提供することを約束します。
• Iconics：データヒストリアンマーケットプレイスの小規模なプレーヤーであるIconicsのメーカーは、保存されたデータ解像度がマシンで最初に発生したものと一致するように「高速アーカイブ」を提供することを約束します。

これらのソフトウェアプロバイダーのほぼすべてに、データヒストリアンソリューションに対応するデータ分析ツールが含まれています。製造施設に適したデータ収集および分析ソリューションの選択は、実際には、使用するコントローラー、データの保存方法、および使用する金額によって異なります。

データの視覚化

ビジネスデータを収集、分析、および視覚化するための最も一般的なツールは、MicrosoftPowerBIです。

PowerBIは、Microsoftが提供する強力な視覚化ツールであり、さまざまなデータソースからデータを取り込むことができます。次に、さまざまな円グラフや棒グラフ、線グラフ、表などでデータをスライスおよびダイシングできます。

さまざまなデータソースからの情報を組み合わせる機能により、これまで不可能だった相関関係を見つけることができます。これが現代のデータ分析の魔法です。多くのソースからのデータを視覚化できるツールがこれまで不可能だった洞察を得る機能を提供します。

この方法でデータを操作および視覚化する機能を備えたアプリは、PowerBIだけではありません。実際、これらのタイプのツールだけの市場が成長しています。

今日の主要なデータ視覚化ツールには次のものがあります。

• メタベース：組織内の人々が「質問をしてデータから学ぶ」ことができると自慢するオープンソース（無料）ソリューション。
• Tableau：さまざまな業界で使用されている人気のあるデータ視覚化プラットフォーム。多くの異なるデータソースとの接続が利用可能です。
• Whatagraph：わかりやすいレポートを簡単に作成できるため、マーケティング代理店の間で人気があります。このツールには自動レポート生成が含まれており、それらを誰にでも自動的に電子メールで送信できます。
• JasperReports：これは別のオープンソースレポートソリューションです。その力は、印刷されたドキュメント、PDF、Webベースのレポートなどのさまざまな形式でレポートを出力できることから生まれます。

どちらを選択するかは、実際には、あなたまたはあなたの組織が行いたい投資によって異なります。ありがたいことに、そこから始める必要がある場合は、優れたオープンソースオプションを利用できます。

データマイニング

最も強力な新しいデータ分析手法の1つは、データマイニングと呼ばれるものです。

データマイニングは、将来の傾向を予測するために、統計モデリングを使用して大量のデータからパターンと傾向を引き出すことに重点を置いています。

データマイニングの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、多くの場合、アプリケーションや目前の状況に合わせてカスタマイズする必要があります。

データマイニング分析の種類は次のとおりです。

• 探索的データ分析（EDA）：これには、新しい傾向を特定したり、新しい情報を学習したりするために、データのパターンを検索することが含まれます。
• 確認データ分析（CDA：これには、収集されたすべてのデータを使用して、疑わしい相関が真であるかどうかを判断することが含まれます。

現在市場に出回っている主要なデータマイニングソフトウェアツールには、次のものがあります。

• Rapid Miner：Javaで記述さ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が可能です。
• 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ソフトウェアで、大規模な組織向けにスケールアップできます。優れたレポートモジュールが含まれています。
• Oracle：データ業界の主要企業の1つであるOracleは、SQL内でデータマイニング機能を提供し、組織がOracleデータベースに格納されているデータを使用できるようにします。
• IBM Cognos：このソフトウェアは、重要な傾向を特定するために大量のデータを処理することができます。これらは、管理者または他の人のためのレポートを生成するために使用できます。
• SAS：データ業界のもう1つの有名な統計分析システム（SAS）は、分析結果に基づいてデータをマイニング、管理、さらには更新するために特別に設計されました。

ご覧のとおり、データ分析には多くの側面があり、使用する必要のあるツールは、そのデータから何を学びたいかによって異なります。

データ分析の進歩は毎年進んでおり、業界で先を行くことを望む企業や組織は、利用可能なデータ分析ツールを常に把握し、それらを最大限に活用する必要があります。