データ分析基盤とは？構築手順や意識すべき3つのポイントを徹底解説！

近年、企業が保有するデータ量は日々増加しており、その種類も多様化しています。そのため、自社のビジネス成長を実現するためには、これらのデータを分析・活用し、課題改善や戦略策定などのアクションに役立てる必要があります。

そして、データ管理を効率的に行うためには、データ分析基盤が大きな効果を発揮します。本記事では、データ分析基盤の概要や導入メリットに加えて、データ分析基盤の構築手順と意識すべき 3 つのポイントをご紹介します。

データ分析基盤とは？

データ分析基盤とは、企業が蓄積したデータを効果的に活用し、ビジネスインサイトの発見や意思決定の支援などを行うためのシステム群を意味する言葉です。情報のビッグデータ化が進む現代において、自社が保有する膨大なデータを有効活用するためには、このデータ分析基盤が強力な武器になります。

データ分析基盤の重要性は、データの正確な管理や効率的な分析によって、事業の方向性をより高精度に判断できる点にあります。例えば、在庫管理やマーケティング戦略、顧客対応など、データに基づいた迅速な意思決定が求められる場面では、データ分析基盤の活用により適切な判断を下すことができます。

このように、データ分析基盤を構築すれば、経営課題の発見や新たなビジネスチャンスの創出に繋がります。最近では、 AI や機械学習と連携したデータ分析基盤も登場しており、これらを使うことで、将来の需要予測や異常検知の自動化など、より高度な活用も可能になります。

データ分析基盤の導入メリット

企業がデータ分析基盤を構築することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか。本章では、データ分析基盤の導入メリットについて解説します。

データ活用のプロセスを一気通貫で実行できる

従来、データの収集や分析を行うためには、プロセスごとに別々に作業を行う必要があり、大きな工数と長いリードタイムが発生する点が大きな課題でした。しかし、データ分析基盤を導入すれば、データの収集から分析までの一連の流れを一気通貫で実行できるため、効率的なデータ活用を実現できます。例えば、マーケティング部門が顧客データをすぐに利用できるようになり、迅速な施策立案が可能になるなど、データの活用効率が飛躍的に向上します。

関連記事：いまさら聞けないデータ活用の基本。データの活用手順や活用例まで一挙に解説！

迅速かつデータドリブンな意思決定を実現できる

データ分析基盤を活用すれば、リアルタイムに近いタイミングでデータ分析を行うことができ、意思決定のスピードが向上します。また、意思決定がデータに基づいて行われるため、客観的な数字などをもとに判断を下すことができ、データドリブンな意思決定の実現に直結します。これにより、経営戦略の方向性が正確に見えてきたり、変化する市場に素早く対応できるようになったりするなど、自社のビジネス成長に繋がる様々なメリットを享受できます。

関連記事：ビジネスにおけるデータ活用とデータドリブンの違いとは？具体的な事例をもとに徹底解説！

自社の機密データを安全な環境で一元管理できる

企業が保有するデータには、機密性が高い情報が含まれることが多く、セキュリティに関する配慮が必要不可欠です。その点、多くのデータ分析基盤はアクセス権限の設定やデータの暗号化など、データのセキュリティ対策が施されているため、安全な環境でデータを利用できます。ただし、セキュリティ機能や安全性はツールごとに差があるため、事前に複数のサービスを比較検討し、自社のセキュリティ要件を満たすものを選択することが大切です。

業務属人化を回避できる

データ分析基盤は、業務属人化を防ぐためにも有効なツールになります。従来は Excel でデータ分析を行うケースも珍しくありませんでしたが、この場合はファイルがローカル環境にあるため、特定の人間しか操作することができません。一方、データ分析基盤は誰でも容易にデータにアクセスし、設計することが可能なため、組織全体でデータ活用を推進できるようになります。

データ分析基盤の 4 つの機能

データ分析基盤の主な機能としては、

• データ収集
• データ蓄積
• データ加工
• データ分析

の 4 つが挙げられます。

以下、データ分析基盤の全体像を図で示したものです。

ここからは、それぞれの機能について具体的な内容を見ていきましょう。

1）データ収集

データ分析基盤の代表的な機能として、データの収集が挙げられます。多くの企業では、複数のシステムを同時並行的に利用しており、様々なデータが社内に点在していることが一般的です。しかし、データ分析基盤を活用すれば、複数のデータソースから必要な情報を効率的に集められるため、後続の作業をスムーズに行うことが可能になります。

2）データ蓄積

収集したデータを安全に蓄積・保管することもデータ分析基盤の重要な機能の一つです。データ分析基盤で膨大なデータを一元的に管理することで、必要な情報を必要なタイミングで取り出せるようになります。企業が保有するデータ量が増加し、その種類も多様化している現代において、自社のデータを安全な環境で蓄積できるデータ分析基盤の重要性は、益々高まっていると言えるでしょう。

3）データ加工

一般的に、蓄積されたデータをそのままの状態で分析するのは難しく、フォーマット統一や欠損値補完などの加工作業が必要になります。その点、データ分析基盤は蓄積したデータを加工できるため、データ分析に向けた準備を効率的に進めることが可能です。その結果、正確かつ一貫性のあるデータを分析作業に利用できるようになり、高精度なデータ活用の実現に繋がります。

4）データ分析

データ分析はデータ活用における重要なプロセスの一つですが、この分析作業においてもデータ分析基盤が大きな効果を発揮します。データ分析基盤には、膨大なデータを分析するための機能が備わっているため、有効なビジネスインサイトやパターンの発見などに役立ちます。これにより、マーケティング戦略の立案や顧客行動の傾向把握など、自社のビジネスを成長させるための様々なアクションに直結します。

データ分析基盤の構築手順

データ分析基盤を構築するためには、適切な順序で作業を進める必要があります。本章では、データ分析基盤の構築手順を 5 つのステップに分けて解説します。

Step.1 目的を明確化する

データ分析基盤を構築するための第一歩は、導入目的を明確化することです。例えば、売上データを分析して顧客の行動パターンを把握したいのか、あるいは在庫の最適化を目指すのかによって、必要なデータやシステム要件は異なります。

そのため、データ分析基盤の導入目的をあらかじめ設定し、基盤構築の方向性を定めることが大切です。その結果、データ分析基盤の導入効果を最大化でき、自社のビジネス成長に役立てることが可能になります。

Step.2 全体スケジュールを決める

データ分析基盤の導入目的を決めたら、次はプロジェクト全体のスケジュールを策定します。データ分析基盤を構築するには、様々なプロセスを進めていく必要があるため、各ステップにどのくらいの期間が必要なのかを見積もり、実現可能なスケジュールを入念に計画しましょう。

事前にプロジェクトの全体スケジュールが定まっていれば、進捗管理を容易に行えるようになり、チーム間の連携もスムーズに進みます。この時、関係者とコミュニケーションを取りながら、スケジュールをお互いに共有することも重要なポイントになります。

Step.3 データ分析基盤を設計する

全体スケジュールが決まった後は、データ分析基盤の設計プロセスに移ります。例えば、必要なデータの種類やストレージ、分析ツール、アクセス権限の管理など、あらゆる要素を考慮しながら、データ分析基盤の構成を検討しましょう。

例えば、リアルタイム分析が必要な場合、ストリーミングデータの処理を設計段階から組み込んでおく必要があります。このように、データ分析基盤の設計プロセスにおける細かい要件定義が、後の運用効率に大きな影響を与えるため、時間をかけて慎重に検討を進めることが大切です。

Step.4 データ分析基盤を開発する

データ分析基盤の設計が完了したら、その内容に沿って実際の開発作業を行います。具体的には、データの収集や加工、保管、分析などを行うシステムの構築や、必要なインフラの設定などを行うことが一般的です。

開発作業を行う際には、 IT 部門やエンジニア、データサイエンティストなど、複数部署が協力しながらプロジェクトを進めることで、データ分析基盤の構築を効率化できます。また、早い段階でデータ分析基盤の問題点を発見することで、後のトラブル回避に繋がるため、テスト環境での動作確認や性能テストも忘れずに実施しておきましょう。

Step.5 データ分析基盤の本運用を開始する

最後に、構築したデータ分析基盤を本番環境で運用します。基盤がスムーズに稼働し、狙い通りにデータ分析ができるかどうかをチェックしましょう。

また、ユーザーが安心してデータを活用できるように社内のサポート体制を整えたり、運用中に発生する課題への対応フローを検討したりすることも忘れてはいけません。さらに、運用開始後もデータの量や用途が変わるにつれて調整を行い、継続的に PDCA サイクルを回し続けることが、データ分析基盤のパフォーマンスを最大化するための重要なポイントになります。

データ分析基盤の構築で意識すべき 3 つのポイント

効率的なデータ分析基盤を構築するためには、いくつか注意すべき点が存在します。本章では、データ分析基盤の構築で意識すべき 3 つの構築ポイントについてご説明します。

1）専門チームを結成する

データ分析基盤を構築する際は、そのプロジェクトだけを担当する専門チームを結成する必要があります。なぜなら、各メンバーが日常業務と並行して基盤構築を進める場合、その他のタスクに忙殺されてプロジェクトが前に進まないためです。

専門チームの結成時には、

• データエンジニア（データ基盤の構築・管理を行う）
• データサイエンティスト（データ分析により有益なインサイトを抽出する）
• システム管理者（ IT システム全体の運用・保守を担う）

など、様々なスキルを有した人材を幅広く集めることが大切です。各分野における専門知識を持った人間が協力しながら作業を進めることで、品質の高いデータ分析基盤を構築できます。

また、データ分析基盤は「構築して終わり」ではなく、運用開始後も継続的な調整や改善が必要になります。この観点からも、専門チームを結成しておくことで、長期目線でデータ分析基盤を安定的に管理できるようになります。

2）取り扱うデータの品質を高める

データ分析基盤の性能は、分析作業のもとになるデータの品質に大きく左右されます。例えば、不正確なデータや欠損値が多いデータを分析に利用した場合、その分析結果は信頼性の低いものになる可能性が高いと言えます。

そのため、データを集める初期段階から情報を取捨選択し、クリーニングや整形などのデータ処理を施したうえで、データ品質を高めてから分析作業に移ることをおすすめします。具体例としては、複数のデータソースから重複データが発生した場合、それらのデータに対して統合処理を行い、重複が出ないように加工するケースなどが該当します。

また、データ品質を高めるためには、データガバナンスが有効な考え方の一つになります。データガバナンスとは、組織全体でデータの品質や一貫性を確保し、適切なデータ利用を促進するための管理フレームワークを意味する言葉です。

具体的には、データの収集や保管、利用などに関するポリシーや手順を定め、データの透明性や品質を担保することがデータガバナンスの主な目的です。このように、データガバナンスを実践することで、高品質なデータに基づいた意思決定が可能になり、コンプライアンスを遵守しながら効率的なデータ活用を実現できます。

データガバナンスについては以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：データガバナンスにおけるデータポリシーの重要性とは？策定・運用するための手順を 5 ステップで解説！

3）IT ツールの導入を前向きに検討する

効率的なデータ分析基盤を構築するためには、 IT ツールの導入が必要不可欠です。 Excel などを使ってデータ分析を行うことも可能ですが、その場合はファイルがローカル環境に存在するため、作業が属人化するというデメリットがあります。

そのため、 IT ツールの導入費用を先行投資として捉えて、前向きに導入を検討することが大切です。当然ながら、ツール導入は一定のコストを伴いますが、データ分析基盤の構築により得られるメリットは非常に大きいため、長期的な目線で費用対効果を判断しましょう。

データ分析基盤の構築に役立つツールとしては、

• ETL ：データの抽出、変換、書き出しを行う
• データレイク：膨大なデータをそのままの状態で蓄積する
• データウェアハウス（ DWH ）：データを整理された状態で一元管理する
• データマート：特定の目的に合わせてデータを保管、管理する（小規模な DWH ）
• BI ツール：データを分析し、その結果を人間が理解しやすい形で可視化する

などが挙げられます。

このように、データ分析基盤の構築に使える IT ツールの種類は多岐にわたるため、自社の状況や利用目的に合わせて、最適なものを選択することが重要なポイントになります。また、操作性や使いやすさはツールごとに異なるため、複数のサービスを比較して、慎重に検討を進めることをおすすめします。

関連記事：データ活用を効率化できる ETL とは？機能やメリット、活用シーンまで徹底解説！

まとめ

本記事では、データ分析基盤の概要や導入メリットに加えて、データ分析基盤の構築手順と意識すべき 3 つのポイントをご紹介しました。

企業がデータ分析基盤を導入することで、セキュリティの強化やデータドリブンな意思決定の実現など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、構築時に意識すべき重要なポイントを理解しておきましょう。

当社 G-gen では、

• 生成 AI の活用支援
• システム構築やアプリケーション開発
• Google Cloud の請求代行
• Google Cloud の運用サポート
• Google Cloud に関する技術サポート、コンサルティング

など、企業様のビジネスを加速させるための幅広いサポートをワンストップで提供しています。

また、 Google Cloud を活用したデータ分析基盤の内製化ソリューションを用意しており、企業様におけるデータ分析基盤の運用チームを当社が支援するとともに、自動化やコスト削減、マルチクラウド構成の最適化などに関するアドバイスも行っていますので、関心のある方はこちらより詳細をご確認ください。

加えて、当社では「データ分析基盤スターターパック」というサービスを展開しており、 Google Cloud を用いたデータ分析基盤をお手軽なパッケージとしてお客様に提供しています。例えば、売上予測や販売傾向の把握など、企業様の様々なデータ分析を力強くサポートしていますので、自社でデータ分析を検討されている方は、ぜひこちらを確認いただければと思います。

本記事を参考にして、データ分析基盤の導入を検討してみてはいかがでしょうか？