データ収集の5つのコツ！基本的な流れから丁寧に解説

ビッグデータを活用することで、企業のビジネスに大きな変革を与えられます。しかし、「データ活用といってもどのように進めればいいか分からない」「とりあえずデータを集めているけどどのように活用すべきか分からない」と悩んでいる企業の方も多いでしょう。そこで今回は、データ収集・分析のコツやおすすめの方法を解説します。

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データ収集・分析はビジネスにおいて必要不可欠

データの収集や分析は、現状の把握や新たなビジネスチャンスの発掘につながるため、企業の発展のためにも必要不可欠です。データの収集では、活用するために必要となるあらゆるデータを集める必要があり、データの数が多ければ多いほど分析時に効果を発揮します。データの分析では、収集した膨大なデータを元にあらゆる角度から検証を進めていき、自社が抱える課題や顧客ニーズの把握につながるのです。

また、今の時代は多くの企業がデータを活用してさまざまな施策に取り組んでいるため、競合他社との戦いに負けないためにもデータの取り扱いは重要です。次からは、具体的なデータ収集の流れについて解説していきます。

データ収集の基本的な流れ

データ収集の基本的な流れとしては、以下の通りです。

1. 目的を明確化する
2. 収集元を選定する
3. データ収集を習慣化する

目的を明確化する

まずは、データ収集をする目的の明確化です。何事においても、何か施策を行うためには最終的なゴールを定めなければうまく進んでいきません。そのため、データを何に活用するのかを明確にしましょう。データ収集の目的によって、必要なデータが異なるため収集の方法も異なります。もし、目的を明確化せずにデータ収集を始めてしまうと、データ分析自体が目的になってしまうため、分析によって得られる効果が薄くなってしまうでしょう。

収集元を選定する

次は、データの収集元を選定することです。データは、収集元によって質や内容が大きく異なります。現在、多くの情報がインターネット上に溢れているため、情報の取得者は正しい情報と誤った情報の選別をしなければなりません。したがって、信頼性の高い情報を収集する必要があります。収集元と特徴については、下記の通りです。

• インターネット→情報量が豊富、素早く情報を入手できる
• 新聞→信頼性が高い、新聞社によって論調が異なる
• 論文・講演→テーマによって捉え方が異なる、偏見・先入観があることも

データ収集を習慣化する

最後は、データ収集を習慣的に行うことです。すぐに新しい情報が発信されるため、明日には今までの情報が新しいものへと置き換わってしまう可能性があります。したがって、正しいデータ収集を実施するためにも、習慣的に収集し続けることが重要です。

データ収集の5つのコツ


データ収集には、5つのコツがあります。それぞれの詳しい内容を紹介します。

1.目的に応じたデータを収集する

1つ目のコツは、目的に応じたデータ収集をすることです。データ収集では、目的と反するデータを収集しても意味がなく、分析時に効果が発揮されません。目的と合致したデータが多いほど信頼性が高まり、分析時に正しい効果を得やすくなります。まずは、目的を達成するために必要となるデータを明らかにすることが大切です。

2.最新データを収集する

2つ目のコツは、収集するデータが最新であることです。情報というのは、常にアップデートを繰り返しているため、データ収集をするときもデータの鮮度を意識するのが重要となります。例えば、分析をして得られた結果が古いデータを元に算出されていた場合、他社よりも古いやり方でさまざまな施策をすることになります。その結果、業務の効率性が落ちる可能性も考えられるため、データの鮮度を保つことを意識しましょう。

3.システムを活用して自動化する

3つ目のコツは、情報収集を効率化させるシステムを活用することです。日々さまざまな情報が発信されているため、その中から最新の情報を入手していくのは大きな労力がかかってしまいます。そこで、情報収集を自動化できるシステムを導入することで、常に新しい情報だけを入手できる体制が整い、データ収集の習慣化にもつながります。

4.情報を発信する側に回る

4つ目のコツは、情報を収集するだけではなく、発信する側にも回ることです。情報を発信することで、今まで自分が得てきた情報の整理につながります。さらに、発信することで他から新たな情報が集まってくる可能性も考えられるため、積極的に発信していくのが大切です。

5.必要なデータを取捨選択する

5つ目のコツは、収集したデータの中で必要なものだけを取捨選択することです。世の中には膨大な数の情報が存在しているため、その中から必要な情報だけを選別する必要があります。しかし、膨大な中から必要なデータだけを選別するためには多くの手間がかかり、使われない情報を収集してしまうことも考えられます。したがって、何が必要なデータなのかを定義し、適切にデータを集める必要があります。



収集したデータは分析してこそ活用できる


収集したデータはそのままにしても意味がなく、分析してこそ業務やビジネスに活用できます。例えば、マーケティングのために自社で運営するWebサイトの顧客属性を収集したとします。顧客の年齢層や購入履歴を収集し、適切に分析することで年齢層別に購入するものの特徴が割り出せるのです。したがって、データ分析はビジネスにおいて重要な役割を持っています。そこで次からは、収集したデータを分析する効果について解説します。

データ分析を適切に行うメリット


データ分析を適切に実施することで、以下のメリットを得られます。

現状を正しく把握できる

1つ目は、これまでのビジネスや業務上のデータを分析することで、現状を正しく把握できることです。データ収集では、ビジネスや業務で得られたデータを対象とするため、正しく分析することで市場の動向や自社が置かれている状況を認識できます。また、データの数が多ければ予測の精度が上がり、今後実施すべきことも推測していけるのです。

ビジネス上の課題やチャンスを発見できる

2つ目は、ビジネス上の課題や新たなチャンスを発見できる可能性があることです。データを使わない場合、経営者の経験や勘で課題解決や新たな施策を行います。しかし、人によって判断が異なるため、不安定な状況になってしまうのです。そこで、データを元に判断することで、今まで見えてこなかった課題やチャンスが発見できる可能性があるのです。

意思決定に活用できる

3つ目は、データを意思決定に活用できることです。意思決定にデータを活用することにより、今までよりもスピーディーにビジネスを進めることができます。今までは、人の経験や勘に頼った判断をしていたため、意思決定までに時間がかかっていました。しかし、データ分析をすることで判断をすぐにつけられるため、素早い決断が可能です。

経営戦略を適切に評価できる

4つ目は、データ分析によって経営戦略を適切に評価できることです。今行っている施策がある場合、適切な効果が出ているのかを定期的に評価する必要があります。評価時には、施策によって得られた効果をデータとして示さなければなりません。そこで、データ分析によって現在行っている施策の効果が明らかにできるため、今後取り組んでいくべき経営戦略も考えていけます。

データ分析の4つのコツ


データ分析には、主に4つのコツがあります。それぞれについて詳しく解説します。

1.データ分析の目的を定める

1つ目のコツは、データ収集時と同様に目的を明確にすることです。データ分析においても、目的に応じて分析で使うデータや手法が違ってきます。適切な分析結果を得るためにも、目的を明確にして、それに応じたデータや手法の選択が重要です。

2.良質なデータを集める

2つ目のコツは、分析の目的に応じた良質なデータを集めることです。データ分析では、目的に応じて適した情報を選択するのが大切です。さらに、情報の鮮度を保つ良質なデータであるほど、分析時の結果も信憑性の高いデータを得られます。もし、目的とは違うデータを分析した場合、本来得られる情報とは異なるためほとんど意味がありません。

3.適切な手法を用いて分析する

3つ目のコツは、目的に応じた適切な分析手法を用いることです。データ分析にはいくつかの手法があるため、最も効率的に実施できる手法を選択しなければなりません。よく使われる手法としては、「クロス集計分析」や「クラスター分析」などがあげられます。その他にもさまざまな手法があるため、最終的なゴールを描いた上で選択することが大切です。

4.分析結果に基づいた戦略を立案する

4つ目のコツは、データ分析の結果を経営戦略に反映させることです。分析の結果は、企業のビジネスや今後の経営戦略へ役立たせるのが目的です。また、現在行っている戦略については定期的に検証し、その結果に応じて継続し改善すると良いでしょう。

データ収集から分析までを効率化するなら専門システムを利用しよう

専門システムの導入は、データ収集から分析までを手動で行うよりも時間をかけず効率的に進めることができます。具体的には、以下のメリットを得られます。

データ収集を自動化・習慣化できる

1つ目のメリットは、データ収集を自動化できるだけではなく、定期的に実行できることです。膨大なデータから必要なものを抽出するためには、大きな手間がかかってしまいます。そこで、システムによって自動で抽出することで、データ選別の手間をかけずに収集できます。さらに、定期的に実行してくれるため、最新の情報も常に得ながら進めていけるのです。

データの集約・前処理を自動化できる

2つ目のメリットは、データ分析に向けて前処理を自動化できることです。データは、収集の方法や収集元によって形式がバラバラになっています。そのため、分析時にある一定のフォーマットに揃える必要があるのです。しかし、手動でデータの前処理を実施すると大きな手間がかかります。そこで、専門システムで自動化を実現することにより、データ分析をより効率的に行っていけるのです。

データ分析を自動化できる

3つ目のメリットは、収集したデータの分析を自動化できることです。専門のシステムでは、さまざまな手法でデータ分析を実施してくれるため、自身の目的に応じた適切な分析手法を選択できます。さらに、分析時間の削減によって処理できるデータ量も増えるため、全体的なスピードアップにもつながります。

データ収集・分析を最適化するならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ！

データ収集・分析用に専門システムを導入する際には、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。UMWELTには、主に以下のメリットがあります。

データ集約から分析結果の出力までを一元化

UMWELTは、データ収集から分析結果の出力までを一元化できます。具体的には、以下のステップで行われます。

1. データ収集・前処理
2. AI・モデリング・解析
3. 実装・システム結合

多種多様なAIアルゴリズムを搭載

UMWELTは多数のAIアルゴリズムを搭載しているため、解決したい事業課題に応じて適切なアルゴリズムを使用してデータ分析することができます。AIシステム構築を実現する場合、通常は高度なAI人材の確保が必要となります。しかし、UMWELTは簡単な操作でAIアルゴリズムを実現できるため、社内にAI人材がいない場合も安心してご利用可能です。

自社システムに組み込むことも可能

UMWELTは、APIを介して他システムとの連携が可能なため、自社システムの一部として運用できます。新たなシステムを導入する場合、他のシステムと連携させるために改修が必要になるケースがあります。その場合、自社システム側の修正が必要なこともあるため、余計にコストがかかってしまうのです。しかし、UMWELTであればAPIを介して連携できるため、余計な改修が不要になります。

コスト面の負担が少ない

UMWELTは、業界最安値水準の価格で提供しているため、コスト面の負担が少ないことも特徴です。大手からスタートアップまで、幅広い業界業種・事業規模の企業様にご利用頂いています。

まとめ

データ収集やデータ分析は、企業の経営戦略を決めていく上で欠かせないものです。効率的な業務や新たなビジネスを展開するためにも、データを活用できる基盤作りが求められます。しかし、データ分析の基盤を一から構築するにはコストがかかるため、ツールの導入をおすすめします。UMWELTならデータ集約から分析結果の出力までを一元化することが可能です。AI搭載型のシステムの中では業界最低水準で導入可能です。ご興味のある方はぜひ下記サービスページよりお問い合わせください。

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