近年、データ活用への注目が大きくなっています。ビッグデータやAIも大企業や先進的企業だけでなく中小企業でも活用事例が見られるようになりました。事業を営むにあたり、データが全く存在しない事業はありませんし、オンライン化を進めていけば活用できるデータが増えていきます。またデータの種類や仕様、取得方法も多様化していきます。データ量に関わらず、データ活用は経営判断や新しいチャンスを創るヒントを生み出します。
多様なデータを利活用したい、と考えたり、分析基盤や DMP の導入を検討する際、 「大きな投資や技術者リソースが必要…」「うちにはまだ早い…」と二の足を踏んでしまっていませんか？
AZでは、GooglePlatform を中心に、小規模からの分析基盤の構築と運用の支援を行っています。
このような課題はありませんか？
- 社内のデータが活用できていない
- データ活用に取り組みたい
- 社内のデータの状況がわからない
- バラバラのツール（GoogleAnalyticsやExcel）で各自が分析をしている
- ウェブ（自社サイトやSNS、ウェブ広告など）から得られるデータを活用したい
- データ分析の工数を削減したい、スピードアップしたい
- データ活用ができるリソースがない
分析基盤とは
「データ分析基盤」とは、膨大なデータを蓄積・加工・分析、活用を一貫して実行するためのまとまったシステムです。この「データ」とは社内のデータはもちろん、社会に存在するあらゆるデータを指します。データ分析基盤は、これからのデータ活用にとってもはや欠かせない存在です。
データを分析するためには「データを集める」「データを貯める」「データを加工する（分析できるような形にする）」「データを可視化する」ということが必要です。よって、データ分析基盤にも、収集・蓄積・加工・分析、そして可視化の機能が求められます。
技術的には「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」の3層で構成され、可視化を「ダッシュボード」で行います。これらが一元化、統合された構成になっています。
分析基盤はどの規模から必要？
わかりやすい一つの判断基準として 「データソース」と「データ量」そして「データ分析にかかる工数」 が挙げられます。
単一、もしくは限られたデータソースであれば、特定のアプリケーションでのデータ分析でも可能です。（サイトのアクセスデータをGoogleAnalyticsで分析する、ECの販売データや顧客データをカートに付属するシステムで分析する…など）
量に関してもデータ量が少なければExcelでの処理や分析も可能です。
「現状でも十分データ活用できている」という状況でも、 実際はもっと多様なデータを保有しているのに、分析機能があるシステムから得られるデータだけを見ている 企業様があります。また、その データが自社内に無く、中長期的なデータ分析ができない状況も見受けられます。
「うちはデータが無い」という企業様もおられます。
オンライン化していくにあたり、自社サイトやSNSなどから得られるデータも多くなっていますが、取得すらしていない企業様もおられます。業務に使っているシステムからももっとデータが取得できる可能性もあります。存在に気が付いていない自社データがあるかもしれません。
基幹データ、営業活動で保有しているデータ、オンラインでの事業活動で得られるデータ、レジやセンサーなど業務で利用している機器からのデータ…自社で活用できるデータ量は現状より多いのではないでしょうか？また、これらのデータを統合して分析したいと考えたとき、それぞれのデータは取得方法も形式もバラバラです。バラバラのデータを集めてExcelで加工するのは工数がかかります。 「データソース」と「データ量」そして「工数」を鑑みると「導入検討すべきか」の判断がしやすくなります。
企業活動で得られるデータを計測設定を正しく行い管理するためには、タグやウェブシステムだけでなく、タグを発行するシステムやサービスの独自な仕様を把握、理解する必要があります。それぞれのタグの関係性や、サイトの仕様を考慮せずにタグを付加すると、サイトの不具合などの重篤な課題が生じる場合もあります。
データは経営資源です。 AZでは、小規模からでもデータという経営資源を活用したいお客様のデータ活用をサポートしています。
サービス内容
データ分析基盤の「構築以前」から「運用」まで。チームの一員として参画。
データ分析基盤の構築は、一般的には基盤となるシステムの選定から入りますが、データ種が多岐に渡り、エンジニアが社内にいない企業様の場合は特に、データの現状把握ができていないケースがあります。またどのようにデータを活用していけばよいのか、利活用できる社外データはあるか、などの 「データ活用戦略」や「 KPI の設定」が難しい場合もあります。
データ分析には終わりがありません。技術的発展も早くアップデートの対応も容易ではありません。運用に入ってからが本番とも言えます。
AZでは、 データ基盤の構築以前の課題解決から、運用までお客様のチームの一員として 共に携わらせていただきます。
- データ活用プロジェクトの立ち上げ
- 現状把握、計画の策定
- データ分析基盤の選定
- データ分析基盤の構築、または構築支援
- 運用支援
の５つがあり、課題に合わせてご提案いたします。
①データ活用プロジェクトの立ち上げ
データ活用の戦略的な部分からサポートします。目標やKPIの設定、チームビルディング、予算設計など、データ活用プロジェクトの初期に必要な取り組みを、 経営陣の皆様と一緒に行い「As-Is＝理想の像」を固め ていきます。
②現状把握、計画策定
現状のデータ状況の把握は、
1）データが正しく取得出来ているかの確認と、正しいデータが取得できる環境にする
2）現状利用できるデータの種類と形式、連携の確認
の２つがあります。
1） データが正しく取得出来ているかの確認と、正しいデータが取得できる環境にする
例えば自社サイトであれば、タグやパラメーター、GoogleAnalyticsの設定に問題がある場合、データの取得が出来ていない場合があります。データが正しくないという状況は発見と解決が難しい場合が多々あります。まず データの状況を把握し、正しいデータが取得できる状態にします。
2）現状利用できるデータの種類と形式、連携の確認
現状利用できるデータを 経営的視点と技術的な視点から確認していきます。経営課題や、まず達成したい与件をクリアするために、必要なデータが存在するか、利用可能かなどを確認します。
計画策定
「ToBe＝現状」を把握し、①で固めた「As-Is」と比較し、ギャップを埋めるためのタスクの洗い出し、大枠のスケジューリングなど、計画策定を行います。
③データ分析基盤の選定
課題解決の要件を満たす分析基盤の選定を行います。規模、汎用性、コストなどを踏まえ、視状最適な選択肢を採用 します。
AZでは、ベンダーロックされず、柔軟性と汎用性を持った分析基盤の構築を行っています。分析基盤の構築は企業にとって大きな決断です。しかし一度決めた基盤を変更できないということはありません。 企業の成長に合わせて基盤の規模も変わりますし、どんどん新たなサービスが現れる時代、常に最適な選択を取っていく方針を重視しています。
選定に際し、技術的な要件が多く発生します。仕様書の作成、ベンダー対応などを行います。
④データ分析基盤の構築、または構築支援
AZでは、規模や選定した基盤によって、導入、構築にSIer様、専門企業様などに依頼する場合と、当社で構築まで担当する場合を選択しています。当社は、Google社の GooglePlatform をメインに中小規模の分析基盤の構築を行います。いずれの場合にも技術的な対応を行います。
⑤運用支援
また、運用段階に入ってからも、新たな経営課題やニーズ、もしくはデータソースの仕様変更、データソースの追加などの技術的な対応、人材教育など、運用課題も発生します。新たに活用できる外部データやリソース、システムなどの情報も常にホットな状態で入手していくことが重要になってきます。
運用を継続する、拡張する、新たな経営課題に対応する…など、データ活用の発展的運用を継続的にサポートしていきます。
お見積り・ご相談
データ活用は大きな課題です。まずはお気軽にご相談ください。