データ分析を効率化する5つの実用ツール徹底解説

データは、かつて想像もできなかった速度と規模で生み出され続けています。「データは石油よりも価値がある」とよく言われますが、もちろん車を動かすことはできません。それでも、機密性の高い財務情報やビジネス情報を含むデータは、企業や業界の大手にとって最大の資産となっています。こうしたデータを構造化された形で管理・活用するためには、データ分析ツールが不可欠です。

データ分析は予測モデリングのアルゴリズムに基づいて動作し、アナリストがデータを記録として整理・管理できるよう支援します。分析はコスト削減だけでなく、より迅速で的確な意思決定の実現にも大きく貢献します。そこで本記事では、ビジネスインテリジェンスやデータマイニングの分野で最も広く使われている優れた分析ツールを5つご紹介します。

1. R

Rは、データ分析と可視化のためのプログラミング言語であり、同時にソフトウェアでもあります。オープンソースの分析ツールで、ほとんどのOS上で動作するのが特徴です。

Rには組み込みパッケージが多数用意されており、パッケージを自由に閲覧できるほか、データを構造化するための優れた環境を提供します。さらに強力なグラフィック機能を備えており、その分析能力を一段と高めています。

また、RはSPSS、SAS、CSVファイルなど複数の形式からデータをインポートできるほか、Oracle、MySQL、Microsoft Excel、Microsoft Access、SQLiteといったデータベースから直接データを取り込むことも可能です。

2. Tableau

Tableauは、誰でも直感的にグラフやチャートなどの可視化を作成できるビジネスインテリジェンス&データ分析ツールです。データのパターンやトレンドを抽出し、より良いビジネス判断につなげるのに役立ちます。2Dと3Dの両方の形式でデータを可視化できる点も魅力です。

現在のTableauは、各種データベースへの対応はもちろん、単一のExcelワークブック内にある複数のワークシートのデータを結合するための、シンプルかつ効果的な仕組みを提供しています。

Tableauの開発陣は、ツールのシンプルさを保ちながら、複雑な機能でユーザーを圧倒しない設計を心がけています。既存データの可視化や操作のための機能も充実しており、初心者からプロまで幅広く活用できます。

3. SAS

SASは長年にわたり商用の分析ツールとして定評のある製品です。ビッグデータを管理するための豊富な統計機能を備え、習得しやすい使いやすいGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を提供しています。

SASソフトウェアでは、PythonやSQLなどの他の言語でコーディングすることも可能です。旅行・ホスピタリティ業界、医療分野、政府プロジェクトなど、幅広い分野で採用されています。SAS認定資格を取得すれば、データの読み取り、管理、アクセス、操作まで一貫して行えるようになります。

近年追加されたSASのモジュールには、「SAS Analytics for IoT」「SAS Anti-Money Laundering」「SAS Analytics Pro for Midsize Businesses」などがあります。

4. QlikView

QlikViewは、ガイド付き分析に特化したビジネスインテリジェンスアプリケーションです。あらゆる側面に関する詳細な情報とともにデータを構造化するのに役立ちます。QlikViewは特許取得済みの独自技術によって駆動されており、データから高度なレポートを作成するために必要な多彩な機能を提供します。

QlikViewには多くの組み込み関数が用意されており、システム上の既存データにすぐに適用できます。関数はカテゴリ別に整理されており、選択して使用するとすぐに関数の構文が表示されるため、スムーズに作業を進められます。

5. KNIME

KNIMEは、データ分析とビジネスインテリジェンス向けの最新かつ主要なオープンソリューションのひとつです。1500以上のモジュールを搭載しており、データ分析に必要なマイニング、変換、ロードという3つの重要な処理をすべてカバーし、データをより構造化された状態へと導きます。

KNIMEは、オープンソースのデータ分析・統合・レポーティングプラットフォームです。モジュラー型データパイプライン技術により、データマイニング用の複数コンポーネントを柔軟に統合できる力を持ち、ビジネスインテリジェンスや財務データ分析の分野で大きな注目を集めています。

まとめ

将来のデータアナリストを目指している方や、自社のデータを効果的に管理したいと考えている方は、ぜひこれらの分析ツールを活用してみてください。それぞれの特徴を理解したうえで、目的に合ったツールを選ぶことが成功への第一歩となります。本記事がお役に立てば幸いです。ご意見やフィードバックがあれば、下記のコメント欄でお気軽にお聞かせください。