企業経営の重要な要素は、ヒト・モノ・カネ・情報の「4大経営資源」です。
この4大経営資源のうち、「自社の顧客データ」や「購買履歴」などの無形資産である「情報」をいかに有効活用できるかを企業成長の重要なカギとして取り組んでおられる企業様も多いのではないでしょうか。
データ活用の代表的な例として、「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」といった「マーケットバスケット分析」の事例をご存知の方もいらっしゃるかと思います。
「子供のおむつ」と「ビール」という、一見関連性がみつけにくい組み合わせも「自社の顧客データ」や「購買履歴」などのデータを分析することで、購買傾向から売上につなげることが可能となります。
そういったデータの分析に必要となるのが、「データ分析基盤」となります。
今回は、「データ分析基盤」の基礎知識についてご紹介していきます。
データ分析基盤とは?
企業には、様々なデータが存在しています。
様々な部署が各自にデータを保持し、社内にデータが点在しているということもあるのではないのでしょうか?
社内のデータを有効に利活用するためには、適切な状態でデータの保持を行い、目的のデータの抽出、加工、分析が必要となります。
少量のデータであれば、ExcelやCSVファイルを利用することで分析をすることが可能ですが、ExcelやCSVファイルでは、大量のデータの分析を行うと時間がかかったり動作が遅くなるなど効率よく分析を行うことが難しくなります。
大量のデータを効率よく分析を行うために必要となるのが、「データ分析基盤」です。
データ分析基盤の構成要素
データ分析基盤は、 「 データの収集」「データの整形」「データの加工」「データの可視化」といった4つの機能があり、一般的に「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」の3層のデータレイヤーで構成されています。
(クッキー規制などのプライバシー保護の観点から個人情報を除いた状態で分析ができる「データクリーンルーム」を構築する場合もありますが、ここでは分析基盤の構成についてご説明します。)
ここからは、分析基盤のそれぞれの機能と構成要素についてご紹介していきます。
データの収集:データレイク
社内に点在するデータを有効に利活用するためには、データを1箇所に集約し蓄積する必要があります。
1箇所に蓄積したデータの保存を行うレイヤーが、「データレイク」です。
データレイクには、様々なデータソースから取得後何も加工を行っていない「生データ」が保管されています
データの整形:データウェアハウス
データレイクに収集してきたデータをETLツールで生のデータを分析しやすいデータに変換、表記ゆれなどの修正を行い分析しやすいデータへと整形を行ったデータを保存するレイヤーが「データウェアハウス」です。
※ETL:「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(書き出し)」の頭文字をとったもの
データの加工:データマート
「売上分析」「顧客分析」といった特定の用途・目的に応じて、データウェアハウスから必要なデータだけを抽出・加工したデータを保存するレイヤーが「データマート」です。
データウェアハウスには特定の目的に必要なデータのみ含まれているため、データウェアハウスのデータで分析するよりもデータマートで分析する時間を短縮することができます。
データの可視化:BIツールなど
データマートに保存されているデータは、数字や文字の羅列になっており人が見てすぐに理解するのが困難です。
そこで、データマートのデータをBIツールなどを使用し、グラフやチャートを使用することで視覚的にわかりやすい情報にまとめることができます。
まとめ
今回は、データ分析基盤の基礎知識についてご紹介いたしました。
社内データの分析を行わないのは宝の持ち腐れです!
ぜひ、みなさんの会社でもデータ分析基盤の構築を行い、売上向上のためのヒントや視点を見つけ出してみてくださいね。
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