昨今、データを分析し、ビジネスに活用していくことは、企業の競争力強化を図るうえで欠かせなくなっています。
自社でデータ分析を行うだけでなく、外部の専門家にデータ分析を依頼し、データからより深い知見を得たいと考えている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、データ分析を外注する際の費用相場について、依頼する作業内容ごとにわかりやすく解説していきます。
データ分析費用は支援内容によって変わる
データ分析の作業は、データの収集・加工、データ解析、データ可視化など複数のタスクに分かれます。
どの作業を外注するかによってコストも変わってくるため、タスクごとの支援内容と費用相場について説明していきます。
データ収集・統計解析を取る
自社に蓄積されていないデータを利用する場合、まずはデータを入手しなければなりません。
代表的なデータ収集の手段として、スクレイピングとAPI連携があります。
スクレイピング
スクレイピングとは、Webサイトから特定の情報を自動で収集する方法です。たとえばWebサイトに掲載されている商品について、商品名や価格、口コミの内容などを収集することが可能になります。
スクレイピング代行の費用は3万円〜5万円程度が相場です。サイト数や、取得するデータの分量に応じて費用が変動します。
API連携
API連携とは、外部のアプリケーションに接続し、接続先の機能やデータを利用できるようにする手法です。API連携をすることによって、外部のアプリケーションやシステムの機能の拡張させることが可能になります。
API連携機能の開発のみであれば、5万円程度が相場です。ただし、データ自体が有償で提供されている場合もあるため、データの費用が追加でかかることもあります。
データ抽出・加工
データ分析を行う前段として、分析に利用するデータを抽出し、分析しやすい形式に加工する必要があります。
データ抽出・加工における作業と費用相場について説明していきます。
データクレンジング
データクレンジングとは、データ欠損やエラーデータへの対処、重複データの削除などを行い、データを整える作業のことです。
データクレンジングは、データ件数に応じて費用が変わることがほとんどです。費用の相場は、少量のデータでは5万円程度、数十万件におよぶデータでは50万円程度となります。
ETL構築
ETLとは、複数のデータベースやアプリケーションからデータを抽出・変換し、データの保管場所に格納する一連の仕組みのことです。ETLはスクラッチ開発も可能ですが、ETLツールを利用すると効率的に構築することができます。
ETL構築の費用相場は、目的や規模などによって変動しますが、数十万円から数千万円になります。
データベース構築
分析に利用するデータを一元管理していくために、データベースを構築する必要も出てきます。
データベース構築の費用は、格納するデータ量やデータの種類に左右されますが、シンプルな分析用データベースの構築であれば20万円〜、多量の業務データなどを格納する場合は100万円〜が相場となります。
データ可視化
データ分析では、数値データだけでは見えにくい特徴や傾向を、グラフや表を用いて可視化していくことが大切です。
データ可視化の手段と費用相場について説明していきます。
BIツール導入
BIツールとは、データの収集・分析・可視化の機能を持つソフトウェアの総称です。BIツールはグラフや図を用いたデータ可視化の機能が充実していることが特徴です。
BIツール導入にかかる費用は、ツールの提供形態やライセンス体系、データ容量などによって変動しますが、数十万円から数千万円になります。
ダッシュボード作成
ダッシュボードとは、複数のグラフや図を1つの画面にまとめることで、データから得られる情報を分かりやすく可視化する方法です。
ダッシュボード作成の費用相場は、20万円程度となります。
レポート作成
収集した情報について、グラフや図の解釈などを付け加えながらレポートを作成することで、データ分析から得られた知見を社内で共有しやすくなります。
レポートを作成する費用相場は、2～50万円程度となります。
データ解析
統計解析の手法を使ってデータを解析することで、データの集計・可視化だけでは得られない情報を抽出することができるようになります。
データ解析の費用相場は、作業時間や携わる人の数、職種によって変わります。
そんなデータ解析の手法には多変量解析や線形混合モデル、検定・分散分析などがありますが、概ね4万円前後が相場になっています。
ここからは、これらのデータ解析の手法について説明していきます。
多変量解析
多変量解析とは、複数の変数で表現されるデータ同士の関連性を確認したり、データの将来の値の予測をしたりする分析です。重回帰分析やコレスポンデンス分析などが多変量解析にあたります。
線形混合モデル
線形混合モデルとは、データがグループなどの階層構造を持つ際によく利用される分析です。主成分分析やクラスター分析などが線形混合モデルにあたります。
検定・分散分析
検定・分散分析とは、データの値の差などが、偶然なのか統計的に認められるものなのかを判断するために行う分析です。多元配置分散分析やt検定、F検定などがあります。
データ分析を依頼する際の注意点やポイント
データ分析の外注に失敗しないために、データ分析を依頼する際の注意点やポイントについて解説していきます。
依頼先の種類
データ分析の依頼先には、複数の業界が存在します。依頼先の種類と特徴について説明します。
コンサルファーム
コンサルファームとは、経営戦略や財務戦略、事業戦略などの企業の抱える経営課題に対して解決までに導く企業のことを言います。
コンサルファームに依頼する際は、データ分析結果を踏まえた課題抽出や施策立案など、ビジネス上のアクションに繋がるアドバイスまで含めて依頼することで、よりよい成果を得ることができます。
SIer
SIerとは、クライアント企業のITシステム構築を請け負う事業者のことです。そのため、データ分析基盤の設計・構築から、データ分析までを一貫して依頼することができます。
分析に利用するデータの準備段階から依頼したい、データ分析を継続的に行うためのシステム基盤も構築したい、といったケースの依頼先として考えるとよいでしょう。
ベンダー
ベンダーとは、ソフトウェアやハードウェアなどの自社製品を開発・販売している事業者のことです。IT機器のハードウェアやデータベース関連のソフトウェア、BIツールを開発している事業者なども含まれます。
ベンダーはそれぞれ得意領域があるため、各社の製品やデータ分析サービスの内容などを踏まえて依頼するとよいでしょう。
フリーランス
フリーランスにデータ分析を依頼することも可能です。クラウドソーシングサイトや、フリーランスエージェントなどを利用すると、希望の作業を依頼できる人材を見つけることができます。
個人に対する依頼となるため、依頼したい作業を遂行する能力があるかをよく確認しておきましょう。
実績
データ分析を依頼する際は、依頼先に十分な実績があるかを確認しておくことが大切です。
過去のデータ分析案件の内容や、売上への効果なども確認しておくことで、意義のあるデータ分析を依頼できる会社であるかどうかの判断ができます。
提案内容
提案内容も依頼先の選定において重要なポイントとなります。
データ分析は、スポットで行って終わりではなく、効果を検証しながら継続的に行っていくことで価値が生まれます。
提案内容が要望通りであるかはもちろん、先々のことを見据えた提案になっているかも含めて確認しましょう。
サポート内容
事業者によって、データ分析におけるサポート内容に違いがあります。
データ分析の作業だけでなく、分析結果に基づいたアドバイス、施策実施のサポート、データ活用の定着化を見据えた社員育成などを行っている事業者も存在するため、サポート内容についてもよく確認した上で依頼先を決めましょう。
まとめ
この記事で解説してきたように、データ分析を外注する際には、依頼したい作業に応じて、各社の料金や提案内容を確認した上で依頼先を決める必要があります。
複数の事業者にアポイントを取り、料金やサービス内容を比較検討していくと、データ分析の実現までにどうしても時間がかかってしまうものです。
エッジワークなら、データ分析のご要件に応じて、最適なプロ人材をご提案することが可能です。
エッジワークでは、本業でもデータ分析業務に携わっている副業人材や、フリーランスとして経験豊富なデータ分析のプロが在籍しており、スピーディに仕事を依頼することができます。
費用やサービスの内容について、ぜひお気軽にお問い合わせください。
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