データをビジネスに活用するためには、分析、ビジネス、ITといった様々な分野のスキルが必要になります。この記事では、データをビジネスに活用するために必要なデータ分析のスキルを解説します。

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データ分析に必要な3つのスキル

データ分析人材に必要なスキルは大きく分けると次の3つです。

• ビジネススキル：データをビジネスに活用するスキル
• 分析スキル：分析に必要な理論を理解し、活用するスキル
• ITスキル：データの処理や可視化を実行するスキル

一人の人材が全てのスキルを専門家レベルで身につけるのは困難なため、いずれかのスキルに特化した人材が協力してデータ分析に取り組むことが多いです。

ビジネススキル

データをビジネスに活用していくためには、当然ビジネスそのものに取り組むためのスキルが必要となります。データ分析を専門とする人材の中でも以下のようなビジネススキルに特化した人材は「データマーケター」と呼ばれることが多いです。

• ビジネス/マーケティングへの理解
• コミュニケーション能力/提案力
• 論理的思考力

ビジネス/マーケティングへの理解

データを分析し活用していくためには、分析結果をもとにしたビジネス戦略への落とし込みや、適切なKPIの設定ができなければいけません。そのためには対象となるビジネスを深く理解しておくことが欠かせません。

また、データ活用に関連する個人情報や権利、それらについての法令への理解なども必要です。

コミュニケーション能力/提案力

企業においてデータを活用していくためには、社内の様々な人の協力が必要です。そのためには、現場や経営層に対してデータ分析の結果を論理的に説明ができなければいけません。

また、データに基づいた施策を適切に実行していくためには、現場や経営層とのコミュニケーション能力も必要です。

論理的思考力

ビジネスの問題解決において、勘や経験だけに頼らず、問題を定量化して考えることができる論理的な思考力も重要です。目的やゴールを設定したうえで、問題に対する仮説に基づいてデータを収集し、分析、可視化する、といったデータ分析の正しいアプローチを身につけておくことが求められます。

分析スキル

データ分析の基礎となる数学や、分析の手法、理論を理解しておくことも重要です。データ分析を専門とする人材の中でも以下のような分析スキルに特化した人材は「データアナリスト」と呼ばれることが多いです。

• 数学の知識
• データ分析手法の知識
• AI、機械学習の知識

数学の知識

データ分析では数値を扱うのがほとんどで、分析を行うためには統計学をはじめとした数学の知識が欠かせません。

データ分析手法の知識

データを活用していくためには実際にデータ分析を行うためのデータの加工（異常値や外れ値への対応など）や、グラフやチャートを適切に使ってデータの可視化ができなければいけません。

数学の知識を軸に、マーケティングでよく活用される分析手法を理解し活用できるスキルを身につけておくことが求められます。

AI、機械学習の知識

ビッグデータの活用などが活発になっている中で、ライブラリなどを活用した機械学習や深層学習を実施できるスキルも重要になってきています。それらの仕組みを理解していることに加えて、機械学習や深層学習のメリット、リスクについても正しく把握しておくことが必要です。

ITスキル

近年のデータ分析では大量のデータの処理が必要となることが多く、それに伴って求められるITスキルも高度になってきています。データ分析を専門とする人材の中でも以下のようなITスキルに特化した人材は「データエンジニア」と呼ばれることが多いです。

• プログラミングの知識
• データベースの構築、運用に関する知識
• ビッグデータの処理に対する知識

プログラミングの知識

プログラミングの基礎となる繰り返しや分岐といった処理のフローを理解していることが必要です。その上で設計書に基づいたプログラムの実装や、AIシステムの運用を行うためには、Ruby、Pythonといったプログラミング言語、データベースを操作するためのSQLなど、データの処理に必要な知識を身につけていることが求められます。

比較的小規模なデータの分析であればエクセルやスプレッドシートの関数の知識で十分に対応できる場合もあります。

データベースの構築、運用に関する知識

日々の業務の中でデータを活用していくためには、適切にデータを収集、蓄積していくデータベースの運用が欠かせません。SQLを使いデータベースから必要なデータを抽出することができるのはもちろん、セキュリティに配慮してデータベースの構築までできることを求められる場合もあります。

ビッグデータの処理に対する知識

近年ではいち企業であってもビッグデータと呼べる規模のデータを所有していたりオープンデータなどのビッグデータを活用する機会は非常に多いです。そのため、数十万件規模のデータの加工技術や、クラウドの活用の知識もデータ分析において欠かせないスキルになってきています。

参考：
データサイエンティストに必要なスキル
2021年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」およびデータサイエンス領域タスクリスト ver.3」を発表

データ分析スキルを身につけるメリット

データ分析とは、データを集めて整理、編集し、過去から現在までがどういう状況になっているのかを客観的な数値で把握することです。

データを整理し、必要に応じて可視化することで現状を正しく把握したり、データから規則性やデータ同士の関連性を見つけることで将来を予測しビジネス戦略を立てるために活用することができます。

嘘偽りなくお客様からの評価を知ることができる

数値データは嘘偽りなくお客様からの評価を伝えてくれます。売上や費用などは、すべて定量的な結果です。これは、お客様が実際にその商品なりサービスに対して、価値を見出して購入した結果を表しています。

つまり、「お客様が180人来店した」「お客様がB商品を1,800円で購入した」といったお客様の一つひとつの行動が、データとして蓄積されていくわけです。

嘘偽りなくお客様の「評価」を反映するデータ。これを分析した上で考え抜かれた打ち手というものは、勘や熱意だけに頼った打ち手と比べると、はるかに説得力があり、結果を出せる確率も高まります。経験の少ない若手社員でも、データ分析を適切に行うことができれば、確かな戦略や打ち手を構築することができるのです。

業種や業態を問わずどんな企業にも応用できる

データ分析は、業種や業態を問わず、そしてどんな企業にも応用可能なスキルです。数値データの見方さえ間違わなければ、極論するとまったく知らない業種のデータでさえ分析することが可能なのです。基本的には、どんな企業でも、

売上 － 費用 ＝ 利益

で成り立っています。そして、この利益をいかにして生み出していくかが目的となっているはず。「利益を生み出すこと」は、どの企業にも共通する目的です。また、利益のもととなる売上については、どんな企業でも次の視点で整理されるはずです。

• 誰に売るか（お客様）
• 何を売るか（商品やサービス）
• どこで売るか（百貨店やコンビニ、ウェブサイト、直接の訪問など）
• どうやって売るか（店頭販売、通販、あるいはB to Bなど）

費用についても、

• 商品原価
• 人件費
• 物流費
• 広告宣伝費
• 販売促進費

など、大きな費目はたいてい決まっています。分析する費目をどんなに細かく見ても、A4用紙1枚くらいに収まる程度の分量でしょう。

ビッグデータやAIの活用といった大規模なものになると専門的な知識が必要になりますが、まずはデータ分析の基礎とコツさえ掴んでしまえば、さまざまな業種・業態・企業に対して応用することができます。

当ブログではデータ分析の基本が学べる記事を公開しています。興味のある方はぜひチェックしてみてください。

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