データ分析とメリット・デメリットとは

データ分析とメリット・デメリットとは

IT技術の発展により企業は多くのデータを保有するようになりました。そして、保有している膨大なデータを、いかにビジネスに活用していくかが注目されています。
データ活用は、業務の効率化や顧客エンゲージメントの向上、需要予測など、企業活動のさまざまな戦略に役立てられています。
そこで今回は、データ分析とそのメリット・デメリットについてご説明します。

データ分析とは

データ分析では、有用な情報や数値などを収集・分類し、目的に合わせた分析を行います。インターネットの普及により、膨大なデータを取得することが可能となりました。
その中から精査されたデータをビジネスの意思決定やマーケティングに活用して、ビジネス戦略の立案や新たなビジネスチャンスに繋げています。

データの種類

データの種類には、量的データと質的データ、時系列データなどがあります。

  • 量的データ
    数字の数に意味を持つデータ。演算ができるもの
    (人数、金額、身長など)
  • 質的データ
    分類や種類など区別をするためのデータ
    (性別、職業、居住地域など)
  • 時系列データ
    時間の経過(連続もしくは定期的)とともに観測されるデータ
    (気温、月次売り上げ、年間の国のGDPなど)
データの種類

データ分析方法

データを分析する方法は数多くありますが、一部ご紹介します。

  • クロス集計分析
  • アソシエーション分析
  • ロジスティック回帰分析
  • クラスター分析
  • 主成分分析
  • 因子分析
  • ABC分析
  • バスケット分析など
データ分析方法

データ分析とは、膨大な数値データを上記のように分類し現状を分析することで、課題と改善点、将来の予測などを客観的に把握することが可能な方法です。

データ分析のメリット・デメリット

データ分析は、企業に多くのメリットをもたらします。

メリット

  • ビジネスや組織課題の発見と解決
  • 戦略的意思決定の迅速化
  • 新規ビジネスの創出
  • データドリブン経営
  • 顧客に合わせたマーケティング
  • 現状分析と未来予測

経験値や勘に頼らないデータに基づいた現状分析が行えるため、迅速に客観的な戦略の立案と実行が可能です。

メリット

デメリット

多くのメリットがある一方で、デメリットもあります。

  • 情報収集や分析を行う人材が必要
  • 時間とコストがかかる
  • 個人データを扱うため強固セキュリティ体制とガイドラインが求められる
  • 分析の属人化
デメリット

データ分析は、手段であり目的ではありません。データ分析から成果を得るためには、明確な目標設定と分析結果をどう活用するかが重要になります。
客観的で確度の高いデータ分析とデータ運用は、企業の成長と成功を後押しします。

エッジワークのプロ人材 【案件例】

データ分析で活躍するスキルの高いプロ人材が多数登録しているエッジワークでは、ご依頼内容に合わせ厳選したチームを編成いたします。

データサイエンティスト【ビジネススキル、データサイエンス、データエンジニアリング】

データ分析

メディア業界におけるテレビ視聴などのデータ活用を支援。技術者と連携しながら施策の提案や数値検証、レポート作成などに従事。

モデル構築

Pythonをを使用した時系列予測モデルの作成。データ収集から検証まで一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化を担当。

レコメンド

動画学習プラットフォームに搭載するエンジンの開発。レコメンデーションの精度向上に向けアルゴリズムの選定とチューニングを実施。

データアナリスト【統計、数学知識、データエンジニアリング、ロジカルシンキング】

自社アプリの課題抽出と解決

ユーザーの消費データ、商品データを抽出・分析し、ユーザーにとって利便性の高いサービスの提案。

プロダクトデータ分析

プロダクト横断or単体でのデータ分析業務。アドホック分析、分析要件定義、分析設計、レポーティングまで。

医療系アプリデータ活用

データ抽出要件の整理・検討からデータ抽出・分析。分析に関わる要件の協議、提案。

データマイニングエンジニア【プログラミングスキル、アルゴリズム、統計、プレゼンスキル】

顧客分析支援

利用者データの抽出業務。行動履歴や傾向を分析。CRMの各種施策を作成、サービスをグロースさせる。

広告配信プロダクト支援

自社広告配信プロダクトのログを分析し、広告配信を最適化。KPI(CPCなど)最適化の改善及び運用。

分析基盤開発

ビッグデータを用いたデータ分析環境の基盤構築および開発、管理。ゲーム品質やサービス改善案作成。

データモデラー【データモデル作成、DB・ELTの知識、コミュニケーションスキル】

データモデル再構築

DWH開発で、データモデルの再構築とデータ分析ツールを活用した業務レポートの作成。

開発ベンダー支援

物理モデル設計方針の資料作成。物理モデルレビュー。設計にあたっての指導、相談、調整業務。

データモデル設計

データ要件定義書、データモデル設計、レポート系の設計や計画作成。レビュー業務。

ご発注までの流れ

1お問い合わせ

サイト上のフォーム、よりお問い合わせください。

オンラインMTGやお電話にて、サービスの詳細をご案内します。

プロ人材の活用方法や報酬単価の目安などお気軽にご質問ください。

2要件の整理

課題やチーム状況、想定するタスクをお伺いしたうえで、依頼内容を整理します。

作業場所(常駐 or 在宅/リモート)、稼働時間、人数などの条件もヒアリングいたします。

必須スキル・経験などについてご要望があれば弊社スタッフまでお伝えください。

3ご提案

ご依頼の内容にマッチする形でプロ人材の活用方法やチーム編成を提案します。

チームへの参加を想定するプロ人材の職務経歴やスキルを記載したレジュメを送付しますので、商談を行うかの判断をおねがいします。

要望に当てはまるプロ人材がすぐに見つからない際は、メディアに案件情報を掲載し、対応可能な方の募集を行います。

4商談

提案内容にご興味を頂けましたら、プロ人材を含めた商談を実施します。

お客様からは事業内容や課題をお話しいただき、プロ人材からは得意な業務やこれまでの経歴・スキルを説明します。

プロ人材との商談は無料です。依頼内容の調整やすり合わせを都度おこない、マッチングの精度を向上していきます。

5オファー

チームへの参加を依頼したい場合は、作業内容や報酬金額などの詳細を調整し、オファーを頂きます。

お客様とプロ人材の双方がプロジェクト内容に合意し、チームを編成する契約の締結について了承を得た場合は発注手続きをおこないます。

プロ人材がオファーに了承しない場合は、発注とはなりませんのでご注意ください。

6ご発注

プロ人材がお客様のチームに参加するオファーに合意した際は、依頼内容を書面にし、発注の手続きをおこないます。

ご注文の契約内容に従ってプロジェクト内での作業を実施します。

プロ人材が業務委託による支援を開始した後も弊社運用チームによるサポートは継続しますのでご安心ください。

料金・費用や事例についてなど、お気軽にお問い合わせください。