データ分析ツールとは、データ分析を効率的に行うための IT ツールのことです。昨今、データ活用の重要性が強く叫ばれており、データ分析ツールの重要性も益々高まっています。
本記事では、データ分析ツールの概要や選び方に加えて、おすすめのデータ分析ツール 5 つを比較しながら一覧でご紹介します。データ分析ツールの導入を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。
データ分析ツールとは？
データ分析ツールとは、データ分析作業を効率化するための IT ツールのことです。
Excel を利用してデータ分析を行うことも可能ですが、多くの時間と工数を要するため、多くの企業はデータ分析ツールを導入して効率化を図っています。データ分析ツールの種類は多岐にわたり、目的や用途に応じて様々なツールが存在します。
従来、ビジネスにおける意思決定は熟練者の経験や勘を頼りに行うことが一般的でした。しかし、デジタル化が急速に進んだ現代においては、膨大なデータを収集・分析して、それらを適切に活用することが求められています。
データを活用することで、客観的なデータに基づいた適正かつ迅速な意思決定が可能になります。また、顧客データを分析すれば、自社サービスの改善や顧客満足度の向上に繋げることも可能です。
このような背景により、昨今ではデータ活用が大きな注目を集めています。これに伴い、データ分析ツールの重要性は益々高まっており、多くの企業が導入に向けて検討を進めています。
データ分析ツールの種類
本章では、データ分析に活用できるツールの種類をご紹介します。代表的なものを掲載していますので、それぞれの違いを正しく理解しておきましょう。
| 種類 | 特徴 |
|---|---|
| DMP | インターネット上に存在する様々なデータを管理するためのツール。自社に対する問い合わせ内容や顧客の購買履歴など、様々なデータを一元的に管理できる。 |
| DWH | 膨大なデータを保存・管理するためのツール。様々なデータを整理した状態で保管し、データ分析などの作業時に必要なデータを即座に取り出すことができる。 |
| ETL | 複数のシステムからデータを抽出し、共有する機能を搭載したツール。様々なシステムから外部へデータを書き出すことが可能なため、効率的にデータを取り扱うことができる。 |
| ELT | データベース内のデータを変換処理するツール。 ETL と同様に複数システムから外部へデータを書き出すことができる。 |
| MA | マーケティングに役立つツール。顧客データの収集や見込み顧客の育成が可能であり、ターゲットを絞った効率的なマーケティング活動をサポートする。 |
| BI | データを可視化するためのツール。膨大なデータをグラフや表でわかりやすく可視化でき、その後のデータ分析作業をスムーズに行うことができる。 |
| セルフサービス BI | ユーザー自身が主体的に操作可能な BI ツールの一種。分析やレポート作成など、自社の状況に合わせて柔軟に扱うことができる。 |
| 種類 | 特徴 |
|---|---|
| DMP | インターネット上に存在する様々なデータを管理するためのツール。自社に対する問い合わせ内容や顧客の購買履歴など、様々なデータを一元的に管理できる。 |
| DWH | 膨大なデータを保存・管理するためのツール。様々なデータを整理した状態で保管し、データ分析などの作業時に必要なデータを即座に取り出すことができる。 |
| ETL | 複数のシステムからデータを抽出し、共有する機能を搭載したツール。様々なシステムから外部へデータを書き出すことが可能なため、効率的にデータを取り扱うことができる。 |
| ELT | データベース内のデータを変換処理するツール。 ETL と同様に複数システムから外部へデータを書き出すことができる。 |
| MA | マーケティングに役立つツール。顧客データの収集や見込み顧客の育成が可能であり、ターゲットを絞った効率的なマーケティング活動をサポートする。 |
| BI | データを可視化するためのツール。膨大なデータをグラフや表でわかりやすく可視化でき、その後のデータ分析作業をスムーズに行うことができる。 |
| セルフサービスBI | ユーザー自身が主体的に操作可能な BI ツールの一種。分析やレポート作成など、自社の状況に合わせて柔軟に扱うことができる。 |
このように、データ分析ツールには様々な種類があります。それぞれ特徴が異なるため、自社の状況に合わせて最適なツールを選択することが重要なポイントになります。
データ分析ツールを利用するメリット・デメリット
データ分析ツールを利用することで、企業は様々なメリットを享受できますが、その一方で注意すべき点もいくつか存在します。本章では、データ分析ツールを利用するメリット・デメリットをご紹介します。
メリット
データ分析ツールを利用するメリットは次の 3 点です。
- 分析作業を効率化できる
- 分析精度を高めることができる
- 多種多様なデータを収集、蓄積、統合できる
データ分析ツールを利用する最大のメリットは、データ分析作業を効率化できる点です。昨今、企業が保有するデータ量は爆発的に増加しており、その種類も多様化しています。
これらのデータを Excel のようなソフトだけで分析することは困難であり、多くの時間と工数が発生します。しかし、データ分析ツールを使えば分析作業を効率化でき、自社の生産性向上に繋がります。
また、人間が行う作業にはヒューマンエラーが付きものですが、データ分析ツールを使えば人為的なミスが発生することはありません。結果として、分析精度を高めることができ、より有益な情報を取得できます。
さらに、データ分析ツールを利用することで、多種多様なデータを収集・蓄積・統合することが可能です。企業が取り扱うデータの種類は多岐にわたるため、これらを綺麗に整理して活用するためには、データ分析ツールが心強い武器になると言えるでしょう。
デメリット
データ分析ツールを利用するデメリットは次の 2 点です。
- コストが発生する
- IT 人材を確保する必要がある
データ分析ツールを導入するためには、当然ながら一定の費用を支払う必要があります。しかし、データ分析ツールの導入による恩恵は大きいため、得られるメリットとコストを天秤にかけて、費用対効果を客観的に見ながら判断すると良いでしょう。
また、データ分析ツールは膨大なデータを扱うため、一定の IT スキルを有した人材が必要になります。昨今、 IT 人材のニーズは高まっていますが、専門的なスキルを必要とするため慢性的な人手不足に陥っているのが現状です。
そのため、 IT 人材を確保することは容易ではなく、人件費も一般的な職務と比較して高額になる傾向があります。このように、データ分析ツールを活用するためには、 IT 人材の確保が一つのハードルになる点を覚えておきましょう。
データ分析ツールの選び方
本章では、データ分析ツールの選び方をご紹介します。ぜひ、ツールを選択する際の参考にしてください。
複数のツールを比較検討する
データ分析ツールを選ぶ際は、複数のツールを比較検討することが大切なポイントです。なぜなら、データ分析ツールの種類は多岐にわたり、用途や目的に応じて選ぶべきツールが異なるためです。
まずは自社の目的を明確化し、目指すべき理想像から逆算して最適なツールを選んでください。自社に合わないツールを選んでしまった場合、コストを無駄に支払うリスクもあるため、慎重に検討しましょう。
使いやすいツールを選ぶ
データ分析ツールを導入する際は使いやすいツールを選ぶことも大切です。せっかくツールを導入しても、使いにくいツールであれば有効活用することはできません。
ツールの仕様やインターフェースなどを事前にチェックし、自社で扱うことができるツールなのか？を慎重に検討してください。なお、ツールを提供している会社に連絡して実際のデモ画面を見せてもらうことで、具体的なイメージを掴むことができます。
サポートが充実しているツールを選ぶ
データ分析ツールをビジネスで活用する場合、有事の際のサポート体制は無視できないポイントです。サポートが充実していないツールでは、不測の事態が発生しても問い合わせができないリスクがあります。
また、顧客情報などの機密データを扱う場合にはセキュリティ面でも細心の注意を払う必要があるため、このような観点からもサポートが充実しており、安心して利用できるツールを選ぶことをおすすめします。
自社が想定している分析作業に向いているツールを選ぶ
データ分析において、実際に扱うデータの種類は多岐にわたります。また、場合によっては分析対象となるデータが複数の社内システムにまたがって点在している可能性もあります。
そのため、自社が想定している分析作業に向いているツールを選ぶことが必要不可欠です。どのようなデータを使ってどのような分析作業を行うのか？を事前に明確化し、目的から逆算して適切なツールを選択してください。
ランニングコストを事前に確認する
データ分析ツールを導入する場合、ランニングコストも注意すべきポイントの一つです。自社の予算と相談しながら、無理のない範囲で導入できるツールを選んでください。
なお、データ分析ツールの中には、データ量に応じて利用料金が変動するツールも存在します。そのため、自社が取り扱う予定のデータ量を基にしてランニングコストを事前にシミュレーションしておけば、導入後に高額請求で焦ってしまうような事態は避けられるでしょう。
【比較】おすすめのデータ分析ツール5選
最後に、おすすめのデータ分析ツールを5 つに絞ってご紹介します。
| ツール名 | 費用（1ユーザー当たり） | 使いやすさ | セールスポイント |
|---|---|---|---|
| Tableau | 1,800円/年〜8,400円/年 | ★★★★★ |
|
| Yellowfin | 非公開（Web で見積依頼） | ★★★★★ |
|
| Microsoft Power BI | 15,000円/年〜30,000円/年 | ★★★★☆ | |
| Domo | 非公開（要問い合わせ） | ★★★★☆ | |
| Looker Studio | 無料（使い方によっては別途料金が発生） | ★★★★★ |
| ツール名 | 費用（1ユーザー当たり） | 使いやすさ | セールスポイント |
|---|---|---|---|
| Tableau | 1,800円/年〜8,400円/年 | ★★★★★ |
|
| Yellowfin | 非公開（Web で見積依頼） | ★★★★★ |
|
| Microsoft Power BI | 15,000円/年〜30,000円/年 | ★★★★☆ | |
| Domo | 非公開（要問い合わせ） | ★★★★☆ | |
| Looker Studio | 無料（使い方によっては別途料金が発生） | ★★★★★ |
Tableau
Tableau （読み方：タブロー）はデータを可視化するための BI ツールの一つであり、データのビジュアル分析などを効率的に行うことができます。ユーザー視点で設計されているため、直感的に操作できる点が大きな特徴となっており、デザイン性の高いダッシュボードなどを簡単に作成することが可能です。
Yellowfin
Yellowfin （読み方：イエローフィン）はデータを可視化するための BI ツールの一つであり、簡単かつシンプルな操作性が大きな特徴となっています。データに変化が生じた場合、その変化の原因を自動解析してユーザーに提示してくれるため、専門知識がなくても安心して利用できます。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI （読み方：マイクロソフトパワービーアイ）は Microsoft 社が提供しているデータ分析ツールであり、膨大なデータからレポートを簡単に作成できます。 Microsoft 製品をはじめとした様々なデータと連携可能であり、データを二重に暗号化することでセキュリティ性を高めています。
Domo
Domo （読み方：ドーモ）はデータ分析に必要なあらゆる機能が搭載されたクラウド型プラットフォームです。多種多様なデータを統合してリアルタイムに活用したり、様々なデータを組み合わせてダッシュボードを作成したりできます。分析結果を社外に向けて配信できる機能なども兼ね備えており、データ活用のプロセスを一気通貫で実行することが可能です。
Looker Studio
Looker Studio （読み方：ルッカースタジオ）は Google が提供するセルフサービス BI であり、 800 以上のデータソースに簡単に接続してデータを統合できます。数回クリックするだけでカスタマイズ可能なチャートやグラフを作成できるなど、直感的に利用できる点が大きな特徴となっています。
まとめ
本記事では、データ分析ツールの概要や選び方に加えて、おすすめのデータ分析ツール 5 つを比較しながら一覧でご紹介しました。
データ分析ツールを活用することで、企業は様々なメリットを享受できます。分析作業を効率化でき、分析の精度も高めることが可能なため、自社の業務効率化や生産性向上に繋がります。
ただし、データ分析ツールを有効活用するためには、自社が一定量のデータを保有している必要があります。そのため、まずは様々なデータを蓄積し、それらを管理することから始めてください。
弊社では、
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本記事を参考にして、ぜひデータ分析ツールの導入を検討してみてはいかがでしょうか？