はじめに
現在、データはビジネスの成功に欠かせない資産となっています。しかし、多くの企業ではさまざまな部署やツールでそれぞれ個別にデータを取り扱っており、その結果、データが散らばり、活用が難しくなっています。
この記事では、エンジニアなしでビジネスチームがデータ分析を実現するための3つのステップを紹介します。これにより、データを一元化し、本質的なビジネス課題を発見できるようになります。
データ分析を実現するための3つのステップ
大きく分けて3つのステップが必要になります。これらのステップを経て、ビジネスチームはデータを活用し、本質的なビジネス課題を発見できるようになります。順番に解説していきます。
- データの抽出・加工・ローディング（ETL）
- データウェアハウスの構築
- データの可視化と分析
ステップ1: データの抽出・加工・ローディング (ETL)
データ分析を行うための最初のステップは、通称「ETL」と呼ばれる工程からはじまります。ETLとは、データを抽出（Extract）・変換（Transform）し、データウェアハウス（DWH）のDBやデータマートに書き出す（Load）といった一連の処理のことを指します。これは言い換えれば、広告、販売/POS、購買、受発注、顧客、会計など、さまざまなデータソースからデータを取り出し、1つの統合データベースに結合するプロセスです。
データソースが多様である場合、データの統合は大きな課題となります。しかし、Srushのようなデータ統一クラウドを使用すれば、ビジネスチームのような非技術者でもデータを統合することが可能です（手前味噌で恐縮です）。これにより、データの整合性を保ちながら、データ基盤にデータをロードすることができます。
ステップ2: データウェアハウスでのデータ保管
データウェアハウス（DWH）はデータの中央リポジトリ（英語で「貯蔵庫」、「倉庫」などを表す言葉）であり、データにアクセスし、分析するための重要な要素です。DWHはデータを効果的に保管し、必要なときにアクセスできるようにします。
データウェアハウスの選定と設計は慎重に行う必要があります。ビジネスニーズに合わせて適切なデータウェアハウスを選び、データモデルを設計することが重要です。また、データセキュリティとプライバシーへの対応も考慮する必要があります。データの機密性を保ちつつ、アクセス制御を確立するなど、ビジネスチームには難しい要件を考える必要がありますので、プロフェッショナルなベンダーと協議する、Srushのようなサービスを使うなど（度々、手前味噌で恐縮です）、専門家のサポートを得ることが重要でしょう。
ステップ3: データの可視化・分析・レポーティング
データウェアハウスにデータが保管されたら、次はデータの可視化、分析、レポーティングを行います。これにより、ビジネスチームはデータから洞察を得ることができます。データマート（データウェアハウスの中から特定の目的に合わせた部分を取り出したもの）はビジネス部門向けに最適化されたデータセットであり、データ分析を行うための基盤となります。
AWS Quicksightのようにビジネス向けのデータ可視化ツールを利用すれば、非技術者でもデータを視覚的に理解できます。TableauやPower BIなど、市場にはたくさんのオプションがあるため、比較検討されることをおすすめします。データ分析により、ビジネス課題を特定し、戦略的な意思決定を行うための洞察が得られるでしょう。
ただし、ステップ1とステップ2を飛ばして、データの可視化・分析・レポーティングに進むことはできません。「BIツールを導入したが、うまく使いこなせていない」という声をよく聞きますが、多くの場合ステップ3に至る前のステップで頓挫してしまっているケースが多いです。特にステップ1のETLは一般的には技術者が必要な作業であり、ビジネスチームがエンジニアリングなしでこれを実現するには、Srushのようなツールを使用する必要があるのが実情です。
まとめ
エンジニアなしでデータ分析を実現するための3つのステップをご紹介してきました。①データの抽出・加工・ローディング（ETL）、②データウェアハウスの構築、そして③データの可視化と分析です。これらのステップを経て、ビジネスチームはデータを活用し、本質的なビジネス課題を発見できるようになります。
ビジネスチームがデータ分析を成功させるためには、適切なツールとプロセスの確立が不可欠です。エンジニアなしでデータ分析を実現するのはこれまでハードルが高いチャレンジでしたが、これから様々なサービスが生まれ、状況は変わっていくでしょう。うまく使いこなすことで、データはあなたのビジネスにとって最大の資産となるかもしれません。
