データ分析基盤はなぜ必要なのか？構築時のポイントや導入事例を解説

膨大なデータをビジネスに活用するために必要なのが、データ分析基盤です。データ分析基盤はなぜ必要なのでしょうか。

この記事では、データ分析基盤の概要や重要性、構築時のポイント、導入事例を解説します。最後まで読むことでデータを効率的に活用し、企業の利益を向上できるでしょう。

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データ分析基盤とは

多種多様なデータをビジネスに活用するには、収集→蓄積→加工→分析といった作業を必要とします。

データ分析基盤はこのような一連の作業を一貫して行い、効率的に活用できるようにするシステムです。データ分析基盤は、以下のような3つの層で成り立っています。

・データレイク：収集した生データを保管する層
・データウェアハウス：加工したデータを保管する層
・データマート：活用する目的があるデータを集計・集約し、保管する層

データ分析基盤の4つの要素

データ分析基盤は収集、蓄積、整形・加工、可視化・分析という4つの要素の集合体です。データ分析基盤の仕組みを理解するには、4つの要素について詳しく知る必要があります。ここでは、4つの要素が担う役割を確認しましょう。

データ収集

データ分析基盤を構築するには、データ分析に用いる素材としてさまざまな情報源からデータを収集する必要があります。素材となるデータがなければデータ分析はできないため、データ収集は分析にとって必要不可欠といえるでしょう。

主なデータ収集例には、販売管理システムからデータを取り出す方法、ウェブサイトに関する情報のうちアクセスログを取り出す方法があります。

データ蓄積

データ蓄積は、業務システムやデータベースなどから収集した大量のデータを保管する役割があります。大量のデータの保存先となるのがデータレイクです。

データレイクには、未加工のデータ（生データ、ローデータ）を保存します。未加工のデータは不可逆な処理を受けていないため、さまざまな用途で活用が可能です。

データの整形・加工

データ分析は、データレイクに蓄積した大量のデータを目的に応じて取り出し、最適な形へ整形・加工する必要があります。整形・加工の主な方法は、非構造化データの構造化データへの変換、データ形式の変換、データクレンジングなどです。

整形・加工したデータはデータウェアハウスに保存します。整形・加工済みのデータを集めておくことで、スムーズにデータ分析を進められます。

データの可視化・分析

データレイクから分析用に移した素材データを、使う人の用途・目的に応じて集計や統合したものを『データマート』と呼びます。データマートには、すでに加工済みのデータのみを保管しています。

ただし、データマートは単なる数値の羅列に過ぎないため、これを基に意思決定するのは困難です。そこで、BI（Business Intelligence）ツール・統計ツールなどを用いてグラフやチャートなどを作成し、データを誰が見ても理解できるように可視化・分析する必要があります。

データ分析基盤はなぜ必要なのか

テクノロジーの進化に比例して、市場の変化は加速しています。データ分析は、企業が市場競争を勝ち抜くために必要な技術です。データ分析基盤が必要な理由は4つあります。ここでは、4つの理由をそれぞれ詳しく見てみましょう。

データ活用がスムーズになる

従来のデータ分析では複雑な集計を何度も行ったり、形式が異なるデータを統合したり、グラフやチャートを手作業で作成したりと、さまざまな手間がかかります。

データ分析基盤を構築すれば、ひとつの環境でデータの収集から分析までを一貫して実行するため、スムーズにビッグデータの分析が可能です。

一元管理でデータの高品質化ができる

データ分析基盤でデータを一元管理することで、データの質を高める取り組みが可能です。

例えば、データ項目の修正処理を自動化し、表記を統一できます。統合したデータをデータ分析基盤下に置くことで漏れも防げるようになり、データの高品質化につながります。

属人化を解消できる

データ分析は専門知識が必要な領域ですが、専門的な人材を確保できない企業もあります。1人の担当者に業務が集中すると効率を損なうだけでなく、担当者がいないときに意思決定ができません。

データ分析基盤を構築すれば、特定のデータ分析全てを同じシステム上で実行できます。データ分析基盤に関するシステムの知識は必要ですが、分析の手法を統一できるため、属人化を解消できるでしょう。

業務の自動化が進む

データ分析は、データの収集、蓄積、加工、分析それぞれに時間がかかります。データ量が増えるほど、作業時間も増加するでしょう。

データ分析基盤は多種多様なデータを一元化するため、AIを使って収集から分析までの作業を自動化できます。BIツールと連携すれば、より効率的なデータ分析・可視化が可能です。

データ分析基盤の構築手順

データ分析基盤を構築し実際に活用するまでには、以下のステップを踏む必要があります。

・推進のためのプランニング
・利用用途の決定
・データ分析基盤の設計
・データ分析基盤の構築
・運用

データ分析基盤はさまざまなツールの集合体のため、初期は構築にあたっての体制作りが必要となります。まずは、自社組織の目的と要望に合わせた上でプランニングしましょう。

組織にてプロジェクト体制が確立したら要件定義を行い、データ分析基盤の利用用途を決定します。

利用用途を決める際には「表記揺れを直す処理は人に任せると時間がかかるのでデータ分析基盤の環境下で自動化したい」など、実際の問題を参考にして決定するのがおすすめです。

データ分析基盤の利用用途が決まったら技術的な設計を行い、データ分析基盤を構築します。

構築したら終わりではありません。データ分析基盤の成果を出すには、定期的な見直し、効果測定、モニタリングなどを行い運用する必要があります。

データ分析基盤の導入事例

企業によって、データ分析基盤の導入方法はさまざまです。具体的にデータ分析基盤を導入するイメージができない企業様もいるのではないでしょうか。

ここでは、データ分析基盤の導入事例を紹介します。4つの事例を参考に、自社のビジネスに合った方法を考えてみましょう。

デジタル庁

デジタル庁は独自のデータ分析基盤『sukuna』を構築しています。これは政府組織内のデータを収集し、分析可能な状態にするシステムです。

大規模かつ複雑なプロジェクトでのスムーズなデータ共有、国民や自治体から理解を得られるような政策の可視化などの効果を期待して、導入に至りました。sukunaを導入したことで、以下のようなメリットを得ています。

・オンプレミスで数時間かかるデータの集計を数秒でできるようになった
・ローデータをさまざま分析軸で集計することで未発見のファクトを見つけやすくなった
・フルクラウド環境で構築しているため、少人数での開発と運用が可能になった

株式会社スノーピーク

株式会社スノーピークは、新たな分析ニーズが増大する中で分析帳票作成にかかる時間やコストに課題を抱えていました。

NEC（日本電気株式会社）のデータ分析基盤サービス『InfoFrame Dr.Sum』を導入し、スピーディーな情報分析と帳票作成の自動化を進めた結果、以下のような成果を得ています。

・簡単にニーズに対応した分析帳票を開発し、計画の修正や施策の立案・施行をスピーディーに行えるようになった
・手動で数日かけて作成していた分析資料を、最新のデータを反映した上でタイムリーに提供できるようになった
・月間90時間以上の労働コスト、新規帳票の開発コスト、既存帳票の仕様変更コストを削減できた

モデルナ・ジャパン株式会社

新薬の開発を行っているモデルナ・ジャパン株式会社は、AWSデータ分析サービスを導入しています。

AWS（Amazon Web Services）は、さまざまなITリソースをオンデマンドで利用できるクラウドコンピューティングサービスです。

いくつかのAWSサービスを導入した結果、新しい医薬品をより速く低コストで提供できるようになりました。

データ分析基盤構築のポイント

収集するデータやシステムの設計を間違えると、データ分析基盤を効率的に活用できません。無駄なコストと時間がかかるだけでなく、精度の低い分析結果につながる可能性もあります。ここでは、データ分析基盤を構築するときのポイントをチェックしましょう。

事前にデータを精査する

データ分析基盤を構築するには、データそのものに価値があることが前提です。データが目的に合っていない場合、どのような分析や加工をしても意味がありません。

データ分析基盤を構築する前には、目的に即したデータが用意できているかどうかをきちんとチェックしましょう。

セキュリティーポリシーによって一部のデータしか取り出せない、あるいはデータの活用先が限定的な可能性もあるため、事前にデータ内容をしっかりと確認しましょう。

一貫性のあるシステムを構築する

工程ごとに複数のシステムを導入すると、システム間の連携ができずに社内データのサイロ化が生じる可能性があります。設計の段階で最適化に失敗することで、思わぬコストがかかるかもしれません。

これらのリスクを抑えるには、一貫性のあるシステムの構築が必要です。データエンジニアやビジネスユーザーといったさまざまな役割の人が社内データを有効活用できます。

拡張性を確保する

近年、スマートデバイスやIoTの普及に伴い、データ流通量が急増しています。総務省の『令和4年版 情報通信白書』 によると、2019年11月~2021年11月の2年間で国内のインターネットトラヒックは約2倍に増加しました。

2030年には世界のIPトラヒックが2022年と比べて30倍以上、2050年には4,000倍に達するという予測もあります。

今後のデータ量増大を考慮すると、拡張性が高くホストやリソースを柔軟に追加できるデータ分析基盤の構築が必要です。

（参考：『令和4年版 情報通信白書 データ流通の一層の進展とトラヒック増加｜総務省』）

非構造化データに対応できるようにする

IoT・スマートデバイスの進歩により、膨大な量の非構造化データが流通している状況を踏まえると、非構造化データにも対応したデータ分析基盤の選択が重要です。

AIを活用したデータ分析基盤の構築例もあります。AIを活用することで、非構造化データ分析の効率化が可能です。

『UMWELT』で自社に最適なデータ分析基盤を構築しよう

データ分析基盤のメリットは豊富です。しかし、データ分析基盤を構築するのが困難な企業様もいるのではないでしょうか。

TRYETINGの『UMWELT』は、専門知識がなくても自社に最適なデータ分析基盤の構築が可能です。ここでは、UMWELTの魅力と導入事例を紹介します。

AIで簡単にデータ分析基盤が行える

UMWELTは機械学習や安全在庫計算など、多くのアルゴリズムを搭載しています。全てドラッグ＆ドロップだけで利用できるため、難しい知識は不要です。設計から構築までを簡単に実行できます。

業界最低水準のコンパクトな費用も魅力です。既存システムには手を加えないため、環境整備にかかるコストも抑えられます。運用支援サポートも用意していますので、導入後もご安心ください。

UMWELTの導入事例

東急不動産ホールディングス様は、数あるグループ会社のひとつ『東急リゾーツ＆ステイ』のシフト作成にUMWELTを導入しています。スタッフのスキルや希望シフト、夜勤、法定労働時間、繁忙・閑散などを考慮したシフト作成に月10時間以上かかっていました。

UMWELTを用いた自動シフト作成の実証実験をスタートしています。今後は、UMWELTで最適な人員配置やグループ全体でのDXを推進する予定です。

（参考：『【東急不動産ホールディングス様】業務提携事例｜グループ全体のDXと新規事業開発を推進｜TRYETING』）

まとめ

データ分析基盤を使えばデータの収集から分析までを一貫して実行できるため、より効率的にビジネスを進められます。

データ分析は、専門的で手間がかかる領域です。データ量の増加や変化する市場ニーズに対応するには、データ分析基盤を構築して業務の自動化・効率化を積極的に推進する必要があります。

TRYETINGのUMWELTは、簡単にデータ分析基盤の構築が可能です。導入から運用まで丁寧にサポートしますので、ぜひお問い合わせください。

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