私はデータ分析製品を担当する中で、様々な立場のお客様とお話しする機会が多いのですが、そんな中でこれまでどのように市場が変化してきたのか、最近のお客様ではどんな所に注目しているのか、振り返ってみようと思います。

効果的なデータ分析をして、ビジネスに活かしたい！という思いについて、反論のある方はおそらくいないと思いますが、反面具体的に何をどうすれば効果的かという事まで視えている中で、分析に取り組まれている方は少ないのではないでしょうか。

10年程前にも、データ分析をしなければならないという風潮が強まり、大手だけでなく中堅中小企業でも導入が活発になった時期もありましたが、その頃導入したデータ分析製品の導入効果について振り返ってみると、期待ほどの効果はなかったと伺うケースも多くありました。

理由として伺った一例では、トップダウンで製品を導入してみたものの、具体的な分析イメージがないまま構築を行ってしまったため、結果的にはExcelよりは綺麗なレポートが出力された程度に留まってしまった。そこからさらに発展していこうにも、導入ベンダーへ依頼しなければ実現できない事も多く、費用対効果的にも難しい結果になったなど、導入プロセス、コスト面双方から課題があったそうです。

一方で、最近ではデータサイエンティストという言葉を耳にする機会も増え、統計学に基づく分析手法や、扱えるデータそのものも多種、大容量となってきており、あらためてデータ分析の重要性が高まっている事を感じます。

データ分析については、Excelを駆使する中で、効果的な成果を出していらっしゃるケースもあるかと思いますが、「この集計結果はこちらのファイルから加工して、、、」、「この項目を追加したいけど、Excelだと結構大変だなー」といった作成過程で壁にあたったり、容量の制約で扱いきれないという面もどうしても避けられません。

そんな中で、大掛かりなシステムを組まなくても、まずは手元のデータとパソコンからスタートし、Excelでは扱いきれない大量のデータに基づく分析を行いつつ、確実な成果を発揮する事例もあります。さらには周辺担当者や部門へも利用効果が波及していく中で、全社的な取り組みにつながった事例も伺うことが増えております。

次回以降はどのように、データ分析へ取り組みはじめ、どうやって利用シーンが広がっていったのか、お客様事例なども交えてご紹介できればと思います。