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自社のデータ活用を加速するデータ分析基盤とは？メリットや構築方法、構築時のポイントまで徹底解説！

自社のデータ活用を加速するデータ分析基盤とは？メリットや構築方法、構築時のポイントまで徹底解説！

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データ分析基盤
データ活用

公開年月日: 2023.04.17

更新年月日: 2024.09.26

自社のデータ活用を加速するデータ分析基盤とは？メリットや構築方法、構築時のポイントまで徹底解説！

昨今、情報のビッグデータ化が進み、データ活用の重要性は益々高まっています。これに伴い、自社のデータを効率的に活用するためのデータ分析基盤が大きな注目を集めています。しかし、データ分析基盤という言葉は知っていても、正しく意味を理解していない方は多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、データ分析基盤とは何か？という基礎的な内容から、データ分析基盤の構成要素やメリット、構築ステップ、構築する際のポイントなど、あらゆる観点から一挙にご紹介します。

データ分析基盤とは？

データ分析基盤とは、様々なデータを一元的に統合し、それらを分析・活用するためのプラットフォームです。簡単なデータ分析であれば Excel で行うことも可能ですが、複雑な分析をしたい場合は、データ分析基盤を利用します。

例えば、複数人で分析作業を分担しながら進める場合や、扱うデータ量が膨大である場合にはデータ分析基盤が効果を発揮します。また、最近ではデータ分析に AI が利用されるケースも増えており、 AI を用いたデータ分析では分析作業を繰り返し行うため、データ分析基盤を使うことで処理を効率化できます。

このように、データ分析基盤は自社のデータ活用を促進する上で重要な役割を担っています。情報のビッグデータが進む現代においては、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。

データ分析基盤の4つの構成要素

データ分析基盤は大きく分けて4つの要素から構成されています。それぞれについて、順番に見ていきましょう。

データ収集

データを分析するためには、そのもとになるデータが必要になります。自社システムのデータや Web サイトのアクセスログなど、様々な情報源からデータを抽出し、データ分析を進めるための材料を収集します。データを効率よく集めるためには DWH の導入が効果的です。

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データ保管

必要なデータを集めた後は、それらを適切に保管しておくことが重要です。データは持っているだけでは意味がなく、分析・活用してこそ真の価値を発揮します。そのため、必要なデータをすぐに取り出せる仕組みを構築する必要があります。膨大なデータを効率的に管理するためには、データレイクを活用すると良いでしょう。

データレイクに関心のある方は以下の記事がオススメです。

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データ加工

データ分析では、自社が保有するデータをすべて使うわけではありません。分析に使うデータを抽出し、状況に応じて集計や統合などの加工を施す必要があります。データ加工をスムーズに進めるためには ETL の活用がオススメです。 ETL で加工・整理したデータは DWH で保管します。

ETL に関心のある方は以下の記事がオススメです。

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データ分析・可視化

最後に、加工したデータを分析します。ただし、分析結果は数字の羅列のような状態になっているため、これを人間がわかりやすいように可視化する必要があります。データの可視化には BI ツールが有効なソリューションになります。 BI ツールの活用により、人間がデータの特徴を把握できるように、グラフや表などを用いて分析結果をビジュアライズできます。

BI ツールに関心のある方は以下の記事がオススメです。

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データ分析基盤を導入するメリット

データ分析基盤を導入することで、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか？代表的なものをいくつかご紹介します。

データドリブンな経営を実現できる

データ分析基盤を活用することで、社内のあらゆるデータをわかりやすく可視化できます。これにより、自社の課題や進めべき方向性を明確化できるため、データに基づいたデータドリブンな意思決定が可能になります。

昨今、 AI や IoT をはじめとした新しい情報技術の登場により、企業は様々なデータを取得できるようになりました。これらを活用することで、経営戦略やマーケティング戦略の策定、生産計画の検討など、多くのビジネスシーンに役立てることが可能になります。

データドリブン経営に関心のある方は以下の記事がオススメです。

データドリブン経営とは？実現に向けた4ステップや成功事例まで徹底解説！

意思決定のスピードを早められる

データ分析基盤では、データを集めて分析するまでの一連のプロセスを一気通貫で行うことができます。そのため、自社が保有する情報をすべてデータ分析基盤に取り込むことで、全国に拠点を持つような企業であっても速やかに効率的なデータ分析が可能になります。

これにより、データ分析によって得られた結果を意思決定に反映し、迅速なアクションを実現できます。ビジネスの世界はスピードが命であり、他社に先駆けて行動できることは競合優位性に直結します。この点もデータ分析基盤を導入する大きなメリットだと言えるでしょう。

データの質を担保できる

組織ごとにデータの精度が異なる、というのはよくある話ですが、データ分析基盤で社内の情報を一元的に管理することで、データの質を担保できます。データの取り込みミスを防止するのと同時に、管理しているデータの表記違いなどを修正し、組織全体での運用統一が可能になります。

データの質はデータ分析の精度に直結するため、一定の質を担保できる点はデータ分析基盤の大きなメリットだと言えるでしょう。自社でデータを管理する場合は、独自の評価基準を設けて、担保すべき質のレベルをルール化することも効果的です。

コスト削減を実現できる

仮に、各部署が別々のシステムでデータを管理している場合、システム利用料や人的リソースの観点から生産性が下がります。しかし、データ分析基盤は社内のデータを一元的に管理できるため、データの管理作業を最適化することが可能になります。

データ管理を一つの基盤に集約することでコスト削減に繋がりますし、運用工数が減る分だけ省人化にも直結します。その結果として、本来注力すべきデータ分析にリソースを集中でき、効率的なデータ活用を実現できるのです。

データ分析基盤構築の 7 ステップ

データ分析基盤の構築は、具体的にどのように進めていくのでしょうか？以下、 7 つのステップに分けて順番にご説明します。

STEP 1.プランニング

はじめに、データ分析基盤の構築に向けたプランニングを行います。全体スケジュールを明確化し、どのような組織体制で進めていくのか、も決めておきましょう。最初のプランニングがデータ分析基盤構築の成否を分けるため、多角的かつ慎重に検討することが大切です。

STEP 2.利用用途の明確化

全体計画を立てた後は、データ分析基盤の利用用途を明確化します。目的や目指すべきゴールが定まっていれば、そこから逆算して効率的なデータ分析基盤を構築できます。データ分析基盤はそれ自体が目的ではなく、データを分析・活用してこそ真の価値を発揮するため、手段が目的にならないように注意してください。

STEP 3.推進チームの結成

利用用途を明確化したら、次に推進チームを結成します。自社が理想とするデータ分析基盤の用途や規模に応じて「どのような人材が何人必要なのか？」を慎重に検討してください。この時、推進チーム内の考え方が偏らないように、複数部署や様々なバックグラウンドを持ったメンバーを集めることをオススメします。

STEP 4.データ分析基盤の設計

利用用途を明確化したら、いよいよデータ分析基盤を設計します。ここで言う設計とは技術的なことを意味しており、具体的には以下のような項目を決めていきます。

どのようなデータを扱うか
どのようにデータを収集するか
どこにデータを保管するか
どのようにデータ分析を進めるか

これらを同時並行的に決定し、データ分析基盤の技術的な要件を固めます。このとき、各プロセスで利用するツールを一緒に検討しておくと、その後の作業がスムーズになります。

STEP 5.データ分析基盤の構築

データ分析基盤を設計した後は、実際の構築作業に移ります。各種システムからのデータ収集やデータ分析基盤へのデータ移行など、順を追って作業を進めていきます。いきなり完璧なものが完成するのは稀なので、必要に応じて PoC を実施しながら構築することをオススメします

PoC に関心のある方は以下の記事が参考になります。

PoC とは何か？概要やメリット、成功させるためのポイントまで徹底解説！

STEP 6.データ分析基盤の運用

データ分析は定期的に実行することで価値が高まるため、データ分析基盤を正しく運用し、継続的に利用できる体制を整備してください。利用状況の可視化や社員への普及活動など、あらゆる観点からデータ分析基盤の効果を最大化するための取り組みを行います。

STEP 7.データ分析基盤の改善

データ分析基盤の運用が始まっても、それで終わりではありません。自社が保有するデータ量は日々増加し、状況に応じて扱うデータの種類も増えていきます。そのため、一定の周期でデータ分析基盤の見直しを行い、必要に応じて改善を検討してください。

データ分析基盤の構築にゴールはなく、現状に合わせて日々改善を繰り返すことが大切です。このように、定期的な PDCA サイクルを回すことで、データ分析基盤の効果を最大化でき、自社の業務効率化や生産性向上を実現することが可能になります。

データ分析基盤を構築する際のポイント

データ分析基盤を構築する上では、いくつか意識すべきポイントが存在します。代表的なものを順番にご紹介します。

データアセスメントの実行

データアセスメントとは、データを客観的に評価することを意味する言葉です。データ分析基盤を構築する前にデータアセスメントを実行することで、分析に用いるデータの品質を客観的に確認でき、データの質の担保はデータ分析基盤の効率的な運用に直結します。

ユースケースの洗い出し

データ分析基盤を構築する際、ユースケースの洗い出しはとても重要なポイントになります。あらかじめ「自社がどのようなシーンでデータ分析基盤を使うのか？」をイメージしておくことで、そのユースケースを具体的に思い浮かべながらデータ分析基盤を構築でき、最終的に利便性の高いものが成果物として完成します。

属人化の防止

データ分析基盤を構築・運用するためには高い専門性が求められるため、一部のエンジニアのみが利用する、といった状況になりがちです。しかし、データは組織全体で活用してこそ真の価値を発揮するため、属人化の防止は重要なポイントになります。誰でも使えるような扱いやすいデータ分析基盤を目指していきましょう。

一気通貫したデータ処理プロセス

データ分析基盤には、データの収集・加工・分析など、様々なプロセスが内包されているため、複数の処理を行う必要があります。仮にそれぞれのプロセスで別のツールを利用する場合、整合性が取れずに業務効率が低下するリスクがあります。そのため、あらゆる処理を一元的に実行できるよう、一気通貫したデータ処理が可能な基盤を構築することが重要です。

スピーディーな分析

データ分析基盤では、一般的に膨大なデータを扱うことが多く、データ量が多いほどデータ分析に多くの時間を要します。そのため、データの処理速度が速く、スピーディーに分析を進められる基盤を構築してください。これにより、迅速な意思決定を実現でき、即座にアクションに移すことで競合優位性にも直結します。

柔軟なスケーリング

昨今、情報技術の急激な進歩により、情報のビッグデータ化が進んでいます。企業が保有するデータ量は増加の一途を辿っており、これから先も増え続けることでしょう。そのため、将来的にデータ量が増加した場合に備えて、柔軟にスケーリング（自由にリソースを増減すること）できるデータ分析基盤を用意しておくことが望ましいと言えます。

データ分析基盤の構築は Google Cloud （GCP）がオススメ

データ分析基盤を自社だけで構築するのは難しいため、一般的には IT ツールを導入して作業を進めます。データ分析基盤の構築に使えるツールは多く存在しますが、それぞれ強みや特徴が異なるため、ツール選択がとても重要になります。

前章のポイントを踏まえると、データ分析基盤の構築には Google Cloud （GCP）がオススメです。以下、 Google Cloud （GCP）の概要とオススメな理由をご紹介します。

Google Cloud （GCP）とは？

Google Cloud （GCP）は Google が提供するパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の「 Azure 」や Amazon 提供の「 AWS 」などが挙げられます。

Google Cloud （GCP）は、セキュアで高い安定性を持つ Google の IT プラットフォーム環境を自社で利用することができます。ビッグデータや Google Workspace との連携など、『クラウド利用を越えた先の IT 戦略』をシームレスに実現することが可能です。

また、「 BigQuery 」をはじめとした優れたデータ解析ツールが用意されているため、一部のエキスパートだけでなく、組織全体でデータを活用し、経営戦略の策定や業務改善に繋げていくことが可能です。さらに Google Cloud（GCP）の多種多様なサービスを活用することで、高精度なデータ分析を実現することができます。

ユーザーインターフェースが使いやすい

Google Cloud （GCP）の大きな特徴として、使いやすいユーザーインタフェースが挙げられます。あらゆる操作がボタンクリックやドラッグ&ドロップなどで完結するため、専門知識を持たない人でも簡単に使うことができます。これにより、データ分析基盤の属人化を防止でき、組織全体で社内のデータを有効活用することが可能になります。

豊富なソリューションが揃っている

Google Cloud （GCP）には、データ分析基盤に求められる様々な機能がソリューションとして提供されています。例えば、 DWH は BigQuery 、 ETL は Dataflow 、 BI ツールは Looker など、高性能かつ使いやすいサービスが多く用意されているため、一気通貫したデータ処理を効率的に進めることができます。

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データ処理速度が速い

データ分析基盤においては、データの処理速度が重要なポイントになります。膨大なビッグデータを効率的に処理するには、高いサービススペックが求められるためです。

Google Cloud （GCP）は月間60億時間分の動画を再生する YouTube や、10億人のユーザーが利用している Gmail と同じインフラをベースとしています。そのため、高速で安定したパフォーマンスを誇り、大量のデータに対してもスムーズなリアルタイム処理を実現します。

柔軟にスケーリングできる

Google Cloud （GCP）は 100% クラウドで提供されているサービスであるため、状況に合わせて柔軟にスケーリングできます。将来的にデータ量が増加した場合でも簡単にリソースを追加できるため、安心してデータ分析基盤を運用することができます。

また、 Google Cloud （GCP）は自動スケーリングに対応しており、自社の状況に応じてリソースを自動的に増減してくれます。そのため、管理者が都度設定を変更したり、煩雑なリソース調整を行う必要はありません。面倒な作業は Google Cloud （GCP）が自動で行ってくれるため、自社は本来注力すべき作業に集中することができ、結果的に業務効率化や生産性向上に直結します。

セキュリティレベルが高い

Google Cloud （GCP）は第三者認証取得のハイレベルなセキュリティを備えており、「 SSAE16 / ISAE 3402 Type II：SOC 2/SOC 3」「 ISO 27001・FISMA Moderate 」「 PCI DSS v3.0」など、さまざまな年次監査を受けています。

そのため、安全なセキュリティ環境でデータ分析基盤を構築することができ、情報漏洩などの各種リスクを低減した形で、安心して作業を進めることが可能になります。