(D73) データ分析の目的や狙い (2020.1.20） by ラクまるブログ編集部 より抜粋加筆しました。

⑴ データ分析の目的

①データ分析を実施する目的はいたってシンプル。
「より良い決定を下すため」

ビジネスに限った話ではありませんが、物事は決断の連続です。
その都度どのような決断をしたかによって、最終的な結果は無数に枝分かれしていきます。

その中で最も大切なことは、「より良い決断を下すこと」です。
持続的に良い決断を下せれば、最終的な結果も良いものになります。

つまり、以下のような会社の利益に繋がるような結果が待っています。
Ⓐ売上拡大
Ⓑ新規顧客獲得
Ⓒブランドイメージ向上


②もう1つ大切なことがあります。
「素早く決断を下すこと」

世界のビジネス市場は刻一刻と変化しており、
一企業の決断をいつまでも待ってはくれません。


大切なことは、
データ分析とは以下の2つの決断をサポートすることにあります。
①より良い決定を下す
②素早く決定を下す

ビジネスや目的達成に向けて正しい方向へと導くためのより良い決断と素早い決断をサポートする、「コンパス」のようなものです。


⑵ データ分析の狙い

①予測
ビジネスにおいて最も価値ある情報とは「未来の情報」です。

たとえば、「現在の在庫は3ヶ月後の○月○日に枯渇する」といった情報があれば、余計な苦労や無駄に在庫をため込む事もなく生産計画を進めることができます。

だから、データ分析を用いて将来的な事象を「予測」します。
それは売上予測やトレンド予測など、展開するビジネスや目的によって異なるでしょう。


②意思決定

ビジネスの世界では常に無数の選択肢が用意されています。
それらを取捨選択し、正しい意思決定を下すことが成功の条件です。

そのためには、どの選択肢がどれくらいのインパクトを持つのか？を正確に把握することが大切です。


③サジェッションとレコメンド
サジェッションは「提案」、レコメンドは「勧める」という意味です。

売上を効率よく上げるには、
正しいタイミングで適切な商品やサービスを提案し勧めることが大切です。

ECサイトなどでは、
関連する情報や商品、顧客の趣向や行動などに基づき、
サジェストしたり、レコメンドすることは当たり前になってきています。


④分類（クラスタリング）

膨大な量のデータの中から、それぞれの特性を整理した上で同じグループに分類することもデータ分析の狙いの1つです。
いわゆるクラスタリングと呼ばれる作業になります。

人がデータを眺めるだけでは気づかない、データとデータの相関関係や因果関係などが隠れている場合があります。

ビッグデータ分析により、新しいインサイトを発見できるのは、分類からだと言えます。


以下のことを短い時間で実行するするためには、
データ分析が一層必要な時代になりました。

情報整理
→現状分析
→現状把握
→良い決断
→次のアクション