データ分析の定義
今日では、他に例を見ない量・速度・正確さのデータが生成されており、そのようなデータから最大値を抽出することが最も重要です。分析の重要性は、これまで以上に高くなっています。
データ分析は、さまざまなデータセットから、パターン、関係、傾向の形で有意義な洞察を引き出す作業です。分析には、定量的方法論と定性的方法論の両方が応用されます。
データ分析ソフトウェアは、あらゆる規模のデータについて、収集、クレンジング、保存、分析、レポート作成を可能にします。
データ分析のビジネスケース
組織の主要なビジネス目標は、コストを削減し、収益性を高め、リスク管理を改善することです。
新しい成長機会の特定、ビジネスプロセスの改善、ターゲット市場のセグメント化、将来のロードマップの計画に関するタイムリーな洞察により、3つのビジネス目標のすべてを達成できることが成功するビジネスの要因です。
そして、洞察を迅速かつ正確に提供する堅牢なデータ分析ソフトウェアは、高い業績と成長を可能にする主要な成功要因です。
データ分析でできること
リアルタイムで戦略を立てる
最新のデータを使用して、キャンペーン、運用、予算を積極的に計画します。あらゆるレベルでのコラボレーションにより、継続的なデータ収集、準備、分析、レポート作成がかんたんにできます。実際のパフォーマンスを理解し、逸脱を修正し、より効果的な事業継続性のためのシナリオを予測します。
実際の結果を理解する
前四半期の売上は？カスタマーサービスを最も利用したのは誰か？データ分析では、セルフサービス方式のさまざまなBI可視化を使用してKPIの測定とモニタリングを行うことで、「過去に何が起きたか」と「現在、何が起きているのか」を常に反映できます。
将来のロードマップを計画する
過去のパフォーマンスから傾向と異常を特定します。さまざまなソースから収集されたデータを分析して、状況を把握します。さらにドリルダウンして、ビジネスの成果に影響を与える要因を特定します。その結果を使用して、スマート予測で将来のイベントを予測します。
データ分析の活用ユーザー
- 営業
- マーケティング
- 人事
- 経理
- カスタマーサービス
営業
Analyticsでは、古い直線的な概念を超え、見込み客の体験について全体像を把握できます。マーケティング担当者は、顧客が最初に関心を示した時点から最終的に購入を決定するにいたるまで、その過程を追跡できます。消費者の行動や好みに関する詳細な洞察は、消費者とのパーソナライズされたやり取りを行うのに役立ちます。営業データの分析について詳細をご覧ください。
マーケティング
関わりとコンバージョン率の観点から、マーケティングイニシアチブの影響を継続的に分析・追跡できます。得られた洞察は、対話型の可視化を介して利害関係者全体でかんたんに共有できるので、認知度とモニタリングを高めることもできます。マーケティングデータの分析について詳細をご覧ください。
人事
分析主導型の組織では、従業員の反応を見るのではなく、それを予測して従業員を理解できます。データに関する洞察を活用することで、適切な人材を採用し、従業員の定着を図るために福利厚生を最適化し、スキル開発の領域を特定できます。また、人事部が他の部門との円滑な連携により、人員計画とモニタリングを行うのにも役立ちます。人事データの分析について詳細をご覧ください。
経理
財務部門は、クライアントの支払い行動を理解し、キャッシュフローを追跡し、収益性とマージンの分析を処理し、収益予測を実行します。これまで以上に規制が厳しく、課題の多い経済環境においては、分析を行うことで、組織では精度の高いリスク評価と管理ができるようになります。財務データの分析について詳細をご覧ください。
カスタマーサービス
顧客満足度と忠誠心の向上を図るための分析では、顧客のニーズを予測し、顧客タッチポイントでの摩擦を特定し、定着を高めるための報奨をパーソナライズすることで、顧客体験の調整ができます。サポート担当者のパフォーマンスに関する洞察は、遅延を軽減縮し、スキルのギャップを埋めるのに役立ちます。ヘルプデスクデータの分析について詳細をご覧ください。
データ分析ソフトウェアのお試し
無料登録データ分析システムの機能
データの収集と管理
あらゆる形式（構造化、非構造化、半構造化）で、あらゆる場所（ファイル、フィード、ローカルとクラウドストレージ、ビジネスアプリ、ローカルとクラウドデータベース）で利用できるデータを規模や複雑さに関係なく、融合・マージできます。収集されたデータは、理解しやすいよう、標準形式でさらに整理されます。また、データのプライバシーとセキュリティを確保するために、きめ細かいアクセス制御を実行することも不可欠です。データコネクターについて詳細をご覧ください。
データ分析とレポート作成
有益な洞察は、詳細なデータ調査で発見できます。洞察は、視覚情報が豊富なレポートやダッシュボードの形で提示され、利用できます。レポート作成ソフトウェアについて詳細をご覧ください。
データ共有とコラボレーション
得られた洞察の価値は、メール通知や埋め込みダッシュボードなど、複数の方法で対象のビジネス関係者と共有することでのみ認識されます。関係者間のリアルタイムコラボレーションを促進することで、迅速で情報に基づいた意思決定が促進されます。データとレポートの共有について詳細をご覧ください。
データ分析の種類
セルフサービス分析
ビジネスユーザーは、最小限のトレーニングとITサポートで、データを分析し、レポートを生成できます。そのため、データアクセスがよりかんたんになり、使いやすいインターフェイスで分析が促進されます。セルフサービス分析について詳細をご覧ください。
拡張分析
機械学習（ML）や自然言語処理（NLP）などのAI主導テクノロジーにより、データの準備、分析、レポート作成が大規模に自動化でき、これまで不可能とされてきた膨大なデータセットから洞察をマイニングできるようになりました。
埋め込み分析
ビジネスワークフロー内で分析とデータ利用のポイント（アプリケーション、ポータル、製品など）をネイティブに連携することで、迅速な意思決定を行うための円滑な洞察がリアルタイムで得られます。埋め込み分析について詳細をご覧ください。
データ分析ソフトウェアのメリット
- 詳細な洞察と精度の高い予測に基づいて、失敗のないビジネス戦略を策定できる
- 従来の方法ではほぼ不可能とされてきた成長の機会を特定できる
- 市場での認知度を常に高めることで、競争上の優位性を維持できる
- ギャップを積極的に見つけて修正することで、事業継続性を円滑に図ることができる
- 最新テクノロジーと連携することで、イノベーションの範囲を拡大できる
覚えておくべきベストプラクティス
- 組織の文化全体で分析を採用する
- 最新のフレームワーク内でレガシーメソッドとシステムを再構築する
- 高度な分析機能と特長を常に把握する
- 適切なベンダーと協力して、コアビジネスへの重点化を強化する
- 潜在的なパートナーの専門知識を徹底的に評価する
- 分析に対するビジネスのアプローチを継続的に改善し、再定義する
Zoho Analyticsの導入
Zoho Analyticsは、10年以上にわたり、クラウドBIのパイオニアであり、現在は、1,000万人を超えるビジネスユーザーと、世界120か国以上の10万社の企業で利用されています。
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