データ分析とは？
データ分析とは過去のデータをもとにして分析を行うことで、データ傾向や癖などを見つけ企業における問題点や課題点を見つけ出すことができます。データ分析はもとにしたデータの数が多ければ多いほど、様々なことを見つけることができる他、データ分析で出た結果次第ではこれから起こる事態などの予測も可能です。将来的に起こる事態を予測することで対策をあらかじめ立てることができるので、なにか問題が起きた時にも素早い対処ができるようになります。
また、データ分析では営業判断が求められて時に常に一定の水準を満たした判断をしてくれるので、従来であれば担当者ごとで営業判断などを行っていましたが、担当者ごとの営業判断では個人の経験や能力で判断精度は大きく異なってきます。
データ分析をもとにして様々な判断ができるようになれば、担当者ごとの負担を大きく軽減するだけでなく、業務全体の効率化にも貢献してくれるでしょう。担当者ごとの負担を大きく軽減することができれば、ワークライフバランスが実現できる可能性も生まれるなどメリットは多岐に渡るのでおすすめです。
しかし、データ分析をしっかりと行うためにはPPDACサイクルをすることでデータ分析精度高めていくことにも繋がります。データ分析におけるPPDACサイクルについて解説していきます。
データ分析における「PPDAC」サイクルとは？
データ分析におけるPPDACサイクルとは時間の把握（Problem）、調査の計画（Plan）、データの収集（Data）、データの分析（Analysis）、結論を考える（Conclusion）のそれぞれの頭文字を取ったものです。
PPDACサイクルはデータ分析においては一般的な方法であり、内容について理解することが大切です。また、PPDACサイクルは短期間で行うことが一般的であり、一つの課題に対して少し
でも早く解決策を導き出すことで素早い対策が可能になるだけでなく、長期間で行っていると次々と課題が発生するので注意してください。PPDACサイクルのそれぞれの内容について解説していきます。
問題の把握（Problem）
問題の把握（Problem）では解決するべき課題を最初に設定することで、最終的に課題達成できるかについて把握することが可能です。問題の把握についての注意点は解決するべき課題の設定は具体的に数値でわかるものを設定することです。
例えば売上を前年比50％増加させるや、個人での販売数を前年比50％するなどが挙げられます。
調査の計画（Plan）
調査の計画（Plan）は最初に設定した課題に対して課題をクリアするために、どのようなデータ収集・分析をするべきかについて計画を立てます。ここでの計画が本来の目的とずれていると課題を解決するためのデータ収集・分析ができなくなるので、調査の計画に関しては慎重に行うことが重要です。
データの収集（Data）
データの収集は課題を解決するためにどのようなデータが必要かを計画していたものに沿って、収集する段階です。データの収集で気をつけなければならない点としては、データの収集方法や正確性などには十分な注意をしてください。
ここで収集したデータの正確性や精度が低ければデータ分析をしたとしても、課題を解決するために十分なデータ傾向などを分析できない可能性もあります。データ収集はデータの量も求められますが、同時にデータの質も一定以上の水準が求められます。
データの分析（Analysis）
データの分析（Analysis）ではデータの収集で手に入れたデータを元にしてデータの分析を行いますが、データの中から課題解決に繋がるデータを見つけ出す必要があるので作業難易度自体は高いです。
分析結果自体は数字だけで表現するのではなく、グラフや表などを用いて視覚化することで、誰が見てもわかりやすいような工夫をすることも大切です。
結論を考える（Conclusion）
結論を考える（Conclusion）はデータの分析によって出た分析結果をもとにして、最初に設定した課題に対しての解決策などを考えます。分析結果を十分に活用することで課題に対する有効的な対策を講じることができるようになります。
データ分析や活用で失敗しないポイントとは？
データ分析や活用で失敗しないためのポイントはいくつかありますが、ポイントを押さえずにデータ分析や活用を行ってしまうと、思っていたほどの効果が得られないことも珍しくありません。
そのためデータ分析や活用で失敗しないポイントを抑えることができれば、それだけでデータ分析や活用の効果を高めることにも繋がるでしょう。
データ分析や活用を十分に行えれば、業務効率化や担当者の負担軽減にも大きな貢献が期待できます。データ分析や活用で失敗をしないポイントについても解説していきます。
高い価値を得るために可視化する
高い価値を得るためにはデータ分析の結果を可視化することが重要です。データ分析で出た分析結果は数字だけでの判断を求められることがあり、数字だけでの判断をするためには専門的な知識や技術が必要になります。
しかし、分析結果は社内全体や部署全体、チーム内などで共有することで、参加者全員の意識の統一にも貢献するだけでなく、情報を共有することができれば全員が課題の解決のために行動を起こすようになるでしょう。
このように様々な人物が状況を把握することができれば、それだけでも業務効率化にも繋がる他、それぞれの進捗具合などについても共有が可能です。このように大勢で情報を共有するためには分析結果の可視化は必要不可欠であるといえます。
また、可視化を行う際にはグラフや表などを用いることが一般的ですが、グラフや表ではどこにどのような結果が出たかに関して一目でわかるようになるので、可視化をすることで分析結果はさらに高い価値を得ます。
アクションを起こした後は必ず分析する
アクションを起こした後は必ず分析をしてください。アクションを起こした後すぐに分析をすることで、設定した課題点に対してどのようにしてデータ分析を行って、どのような結果が出たかについての把握が大切です。
例えば設定した課題が売上増加であれば、PPDACサイクルを実際に行う前と行った後でどれくらいの売上変化があったかを確認してください。この確認を行っていないことが多いので、アクションを起こす前と起こした後の違いについて気づかないことも多いです。
せっかくアクションを起こしたにも関わらずに最後まで分析を行わなければ、十分な結果をフィードバックできないことに繋がるのでアクションを起こした後には必ず分析をしてください。
アクションを起こした後に分析をすることで次回以降のPPDCAサイクルの精度の上昇なども期待できるだけでなく、慣れてくればPPDCAサイクルをさらに短期間での官僚ができるようになります。
まとめ
データ分析はしっかりと行うことで業務効率化や従業員の負担軽減などにも繋がるだけでなく、売上増加や経費削減などにも活用が可能です。
データ分析はこれからの企業経営において、様々な業務を簡略化するのにも貢献ができることが期待できます。
しかし、課題に対して十分な対策を立てるためにはPPDCAサイクルをしっかりと行うことが大切です。
PPDCAサイクルを短期間で行うことで課題解決をスピーディーにできるようになり、企業での課題を次々と解決していくことにも繋がります。
企業の課題点を解決するためにもPPDCAサイクルについて理解を深めて、データ分析・活用を有効的に使えるようにすることが重要です。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
