ビッグデータの分析とは？解析手法・成功させるポイント・活用事例を解説

ビジネスやIT業界では、顧客のニーズやユーザーの動向を正しく分析することが求められます。そのため、最近ビッグデータの分析と活用についての話題を見る機会が多くなっています。ビッグデータ分析を導入したいと考える経営者やマーケティング担当者も増加中です。

しかし、「そもそもビッグデータとは？」「どのデータを活用すれば良いのかわからない」「どのようにビッグデータ分析をやるのかわからない」と思われている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、ビッグデータの分析に興味がある方に向けて、ビッグデータの概要や通常のデータとの違い、データ分析の分析手法や分析ツールの種類、ビッグデータ分析を成功させるためのポイントなどを解説しています。

ビッグデータとは「巨大で多種多様なデータ群」のこと

ビッグデータとは「巨大で多種多様なデータ群」を意味し、「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」の3つのVで特徴づけられます。企業はビジネス活動を通じて、日々大量のデータが蓄積されますが、その中には構造化されたデータから、画像や音声のような非構造データなども含まれています。

ビックデータ分析では、こういったデータの中から必要なデータを抽出・解析し、新しい事業戦略の策定や未来予測、消費者ニーズの把握が可能になります。

また、先に説明した3つのV以外にも近年では、「Veracity（正確性）」「Value（価値）」も正しい分析を行う上で重要な要素として加わっています。

通常のデータとの違いはデータの総量

ビッグデータと通常のデータとでは、データの総量が異なります。通常のデータはシステム間のやり取りを容易にするために構造化されています。 それに対して、ビッグデータは主に定まった形式を持たない非構造化データから成り立っています。
また、ビッグデータは通常のデータに比べてはるかに量が多いことが特徴です。そのため、ビッグデータは通常のデータとは異なる処理や分析手法が必要になります。

ビッグデータの代表的な分析手法・種類

ビッグデータの分析手法は、収集したデータの種類や用途などに応じてさまざまな手法が存在します。
代表的なビッグデータの分析手法としては、以下のような分析手法が挙げられます。

これらの分析手法を活用することで、ビジネスの未来予測やトレンドの傾向、複雑な事象の背後にある要因などを理解できるようになります。ここからは、これらのビッグデータの代表的な分析手法・種類について解説します。

データを属性ごとに分ける「クロス集計」

クロス集計とは、複数の属性をベースにデータを分類し、傾向を分析する手法です。
具体的には、複数の質問をして、その回答から属性ごとの傾向を読み取ります。 この分析手法は、マーケティングや世論調査、社会科学の研究などでよく使われ、ユーザーから何が求められているのかの把握に役立ちます。 統計学の深い知識が不要で、複雑な計算も伴わないため、扱いやすいビッグデータの分析手法とも言われています。

確率を予測できる「回帰分析」

回帰分析は、特定の結果に影響を与えた要因を分析し、その影響の度合いを数式で表現する分析手法です。
この分析手法により、ビジネスの将来性の予測などが可能になります。 回帰分析では、結果は「目的変数」、影響を与える要因は「説明変数」と呼び、この手法を使うことで、商品の販売確率や顧客の特性に基づいた購買確率などを予測できます。
また、顧客や従業員の満足度調査にも活用されます。

データ同士の関係性を見出す「アソシエーション分析」

アソシエーション分析とは、ビッグデータを用いて「AならBである可能性が高い」という関連性を探る分析手法です。
この分析手法では、アイテムの組み合わせの頻度（支持度）、その組み合わせが起こる条件付き確率（信頼度）、そして組み合わせの相関度（リフト値）といった指標を用いて関連性を判断します。 主にマーケティング分野で、消費者行動のパターンを把握するために利用されています。

データを類似グループに分ける「クラスター分析」

クラスター分析とは、データを集団（クラスター）に分類し、それぞれの特徴を視覚化して分析する手法です。
この分析手法では、似た特徴を持つデータが一つのクラスターに集まり、異なる特徴を持つデータは別々のクラスターに分けられます。 主にデータの内部構造を解析し、パターンや相関関係を探るために広く用いられています。例えば、顧客のアンケートから得られた情報をグループ化し、それぞれのグループの売れ筋商品を分析するなどに使われます。

複数の要因を踏まえてデータを分類する「決定木分析」

決定木分析は、樹形図を用いてデータの予測、判別、分類を行う手法です。
これは「YES」または「 NO」の選択を繰り返し、多様な要因を考慮してデータを分け、さまざまな結果を予測します。 例えば、特定の商品の売れ行きを分析する際、アンケートデータを細かく分析することで、購買行動とそれに影響する条件の関係を見出すことができます。 決定木分析は、マーケティング分野でターゲット層の絞り込みに使われています。

複雑なデータを単純化する「主成分分析」

主成分分析は、複数の要因を持つデータから一部の要因を除去し、よりシンプルにする分析方法です。
重要な要因を集約することで、従来困難だった分析結果の視覚化が可能になります。 例えば、BMIは身長と体重の2つの値を1つの指標で表現しています。この分析手法は、データの主要な特徴やパターンを把握するのにも用いられます。

ビッグデータを分析する方法

ビッグデータの分析には、専用のツールが必要です。Excelのような表計算ソフトを活用する方法もありますが、多くの企業ではBIツールやデータマイニングツールを採用しています。 これらのツールを使うことで、データ分析をより効率的に行うことができます。ここからは、ビッグデータを分析する方法について解説します。

BIツールを用いる

BI（ビジネスインテリジェンス）とは、企業の意思決定に必要なデータを分析し、その結果から得られる知識を活用することです。
BIツールはこのプロセスを支援するデータ分析ツールで、複雑なデータ分析を可能にし、結果を視覚的にわかりやすく表示します。
また、他のシステムと連携し、自動的にレポートを作成する機能を備えているBIツールもあります。BIツールは、売上分析や顧客行動分析など、企業の経営改善に幅広く活用されています。

データマイニングツールを用いる

データマイニングは、統計学やIT技術を活用して膨大な量のデータを分析し、有益な知見を抽出することです。 データマイニングツールは、膨大な量のデータ重要な情報やパターンを見つけ出すツールです。クラスター分析などの機能を備えており、ビッグデータの分析を効率化できます。 データマイニングツールは、マーケティングや製品開発などの分野で活用されています。

ビッグデータ分析を成功させるための3つのポイント

ビッグデータ分析を成功に導くためには、いくつかの重要なポイントがあります。 まず、ビッグデータを活用する目的をはっきりさせること、次にデータの安全な管理体制を確立すること、そしてデータクレンジングを適切に行うことが重要です。 以下では、これらのビッグデータ分析を成功させるための3つのポイントについて解説します。

ビッグデータの利用目的を明確にする

ビッグデータ分析を行う際に、最初に重要なのはビッグデータの利用目的を明確にすることです。利用目的が明確でないと、必要な結果を得られず、関係のないデータまで取り出してしまい、分析の精度が落ちてしまう可能性があります。 したがって、最初にビッグデータの利用目的と分析の方向性をしっかり定めることが肝心です。明確にすることで、得られる洞察がマーケティングやビジネス戦略の向上へとつながる可能性が増します。

データを安全に管理する仕組みを整える

ビッグデータ分析の成功には、データを安全に管理する仕組みを整えることも重要です。顧客の行動履歴など個人情報を含むデータを扱うこともあるため、個人情報の流出などの事故は企業の存続にも関わる問題につながります。 基本的なシステムのセキュリティ要件には、データの不正アクセスや損失、破損から守ること、必要時にデータにアクセスできることが含まれます。 これを実現するためには、暗号化やアクセス権限の厳格な管理、定期的なバックアップなどの対策が必要となります。

データクレンジングを行う

データクレンジングは、データ内の問題（データの不整合や重複・欠落など）を特定し、これらを修正または削除する作業です。 ビックデータ分析の精度は、元のデータの品質に大きく依存するため、データクレンジングを行い、正確なデータを得た上で分析を行うことが非常に重要となります。 データクレンジングを実施することで、誤ったデータに基づく誤解を避け、顧客のニーズをより正確に理解することが可能になります。

ビッグデータのビジネス活用事例

ビッグデータの活用は、多岐にわたる分野でビジネスをサポートします。例えば、商品販売においては、ビッグデータを用いて顧客ニーズを分析し、マーケティング戦略や広告の反響予測などに役立てています。 また、顧客の属性や季節、曜日情報を使い、顧客の来店予測や商品展開に活用する事例があります。さらに、未来の出来事を予測し、適切な対策や情報共有を行うことも可能です。 このように、ビッグデータ分析は多様な業界で利用されており、今後の発展が大いに期待されています。

まとめ

本記事では、ビッグデータの概要や通常のデータとの違い、データ分析の分析手法や分析ツールの種類、ビッグデータ分析を成功させるためのポイントなどを解説してきました。

ビッグデータの分析は、企業内に蓄積した膨大なデータを活用しビジネスにおいて新たな知見を見出すために、近年多くの企業や団体から注目を集めています。

ビッグデータを分析することで、新たなビジネス戦略やマーケティング、顧客行動の予測などに活用できます。ビッグデータの分析に興味がある方は、本記事を参考にビッグデータの分析を企業に導入してみてはいかがでしょうか。

Share