データは、企業が重要な洞察を得て成長するための新たな燃料となりつつあります。 しかし、アナリティクスと分析には大きな違いがあり、それを知ることが重要です。 しかし、これらの言葉は同じように使われることが多いとはいえ、意味も価値観も異なります。 データアナリティクスとデータアナリシスについて説明しましょう。
データ解析とデータ分析を混同している人がよくいます。 ここでは、この誤解を解くために、両者の違いや使い分けについて説明します。
データアナリティクスとは？
データ分析」という用語は、データに関連する幅広い活動や概念を指す。 組織の問題解決や意思決定の場面で、生のデータの評価や認識を検討し、基本的な事実や数字を具体的な行動に移すためのプロセスです。 その目的は、企業がより良い意思決定を行い、より大きな成功を収めるために役立つことです。
データ分析は、企業や人々がデータを使って、自分たちのコンセプトに対する具体的な解決策を見出すための優れた方法です。 効果的なアプローチにより、企業の進むべき方向性について、より包括的な戦略を提供することができます。 データ分析が役立つ可能性があるのは、以下のような点です。
- 傾向やパターンを把握するため。
- 新たな可能性を求めて。
- 考えられるリスクとベネフィットを判断するため。
- 行動戦略を立てること。
データ解析とは？
データを洗浄し、操作し、モデル化し、質問して、関連情報を発見するプロセスをデータ解析という。 データ分析には、データ解析が欠かせません。 情報を提供することで、解決策を見出すことができるのです。
データ分析には、いくつかのアプローチがあります。 これらは、実現したいことに応じて使い分けられるアプローチです。
- A/Bテスト。あるテストグループと別のテストグループを比較すること。
- データフュージョン、インテグレーション。様々なソースからのデータを分析し、組み合わせることで精度を高めていく。
- データマイニング。 膨大なデータからパターンを抽出し、分析に利用する。
- 機械学習。ここでは、コンピュータのアルゴリズムを用いて、分析モデルの開発プロセスを自動化する。
- 自然言語処理（NLP)は、人間の言語を研究するためにコンピュータのアルゴリズムを使用します。
データアナリティクスとデータアナリシスの主な違い
データアナリティクスとデータアナリシスは同義語として使われることが多い。 データアナリティクスとは、データの管理全般と、その手法や手段を含む分野の総称です。 一方、データ分析は、与えられたデータセットを構成要素に分解し、それぞれを個別に分析するとともに、各構成要素が互いにどのように関連しているかを分析するプロセスである。 今、その違いと共通点を見てみましょう。
| データ解析 | データ分析 |
| データ分析は、データ駆動型の意思決定を行うために企業で使用される、従来型または汎用型の分析です。 | データ分析は、ビジネスにおいてデータを評価し、洞察を得るために使用される専門的な分析の一種である。 |
| 1人または複数のユーザーを持ち、一般にデータの収集と検査で構成される。 | データを定義し、それを調べ、きれいにし、有用な結果を得るために変更することです。 |
| データ収集や業務データの点検など、多くの段階から構成されています。 | ここで、データを処理するためには、まず生データを意味のある形で定義し、そこからデータクリーニングや変換によって関連情報を復元する必要がある。 |
| Tableau、Python、Excel、Google Analyticsなど、さまざまな技術を駆使してデータを処理します。 | SPARK、Google Fusion tables、Node XL、Excelなど、多くのツールを使ってデータを分析します。 |
| これは記述的な分析には向いていない。 | これは記述的な分析の対象とすることができる。 |
| これを使えば、匿名の人間関係を発見できるかもしれない。 | 未知の関係を見つけるためには使用できません。 |
| 推論分析はここには含まれない。 | 推論的分析はここでサポートされます。 |
データアナリティクスとデータ解析の比較例
原則を明確にするために、実際の例を見てみましょう。 提供される例は、考えを理解するのに役立ちます。
私たちの多くは、少なくとも株式市場について多少の知識を持っています。 あなたが初心者で、利益を出して取引を始めたいと想像してください。 では、最初の行動計画を記述してください。
- 新米トレーダーであれば、市場の状況を把握するために、株式市場やトレンドの記録を調べたことがあるのではないでしょうか。 この手法にはデータ解析も含まれます。
- 株価のパターンを理解した結果、その銘柄の将来の市場価格を推定し、いくらかの株式を購入することができるようになりました。 これは、データ分析プロセスの一例です。
どちらが良いのでしょうか？
分析専門家が予測や推論を行うために利用する調査やプロセスは、素人には理解しがたいものです。 より良い結論を出すために、データセットから新しいものを作り出すといった後処理を理解することは、専門知識のない人には難しいかもしれません。
一方、データ解析のグラフィカルでビジュアルな表現が向上し、読み書きのできない人でもデータセットの内容をより早く簡単に把握することができるようになった。
データ解析とデータ分析に関する結論
データはビジネスの新しい燃料になりつつあります。 うまく使えば、全体の売上や純利益を一気に増やすことができます。 特に今日の熾烈な環境下で成長を加速させるためには、データ分析とデータ解析の区別を理解する必要があります。 アナリティクスとは、より良い意思決定を行うために、過去のデータを研究することです。データの解釈は、データ分析によって支援されます。 この本は、これまで何が起こったのかを理解するための重要な歴史的洞察を与えてくれる。
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