そもそもPower BIをなぜ活用すべきなのかなど疑問に思う方もいるかもしれません。Power BIを活用してデータ分析する目的や体系的なアプローチ方法をご紹介したいと思います。
なぜデータ分析が必要なのか？
そもそも、Power BIなどを活用してデータ分析するのははビジネスにおける課題を解決するための手段です。このことを念頭に置いかねばなりません。データ作業に追われていたりすると、そもそものデータ分析の目的ってなんだったのか忘れしまうことも多いのではないでしょうか。
ビジネス課題は、売上向上・コスト削減のどちらかに分類されます。また、LTV (Life Time Value:顧客が一定期間内にその企業の商品やサービスを購入した金額の合計のことで、日本語では「客生涯価値」)向上や社員の離職防止などは、売上向上・コスト削減には間接的な貢献となりますが、データ分析を行う際、大事な視点になります。データ分析の目的に応じて、売上を指すのか、サービス単体の売上を指すのか、使い分ける必要があります。
Power BIを活用したデータ分析はなぜ重要なの？
Power BIを活用するデータ分析の目的は、「データを用いた意思決定によって、新たな事業企画や提案」を創造することだと言えます。
Power BI・データ分析のアプローチ方法って実際どんな感じなのか？
データ分析のアプローチ方法とは、仮説検証までの一連の流れだと言えます。
- データ分析の目的設定を明瞭にさせる
- 分析プラン・立案
- データを集める
- 分析結果からインサイトを導き出す
- インサイトから事業企画などの仮説へ
- 仮説を具体案として実施する
- 仮説の効果検証
- 横展開可能かどうかを検討する（特にIT業界では横展開を重視されます）
Power BIを活用して分析するのは仮説検証するための手段
統計解析など一見難解にみえる分析ですが、そもそもは仮説検証するための手段とも言えます。仮説を立て、効果を検証して妥当性を判断するといった工学的なアプローチとも言えますよね。
Power BIを活用したデータ分析の体系的な流れとは？
Power BIのデータ分析といっても、各分析する担当者によって定義が異なると思われます。そこで、一般のデータ分析のアプローチの種類を分けてここではご紹介します。
Power BIを活用した体系的な流れ①：ビジネスインテリジェンスとデータマイニングによるアプローチ
Power BIのようにビジネスインテリジェンスを活用した手法です。具体的には、経営・会計・情報処理などの用語で、企業などの組織のデータを、収集・蓄積・分析・報告することで、経営上などの意思決定に役立てる手法や技術意思決定に役立てることです。一方で、データマイニングとは、統計解説やパターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことを指します。これら二つが代表的なデータ分析の体系と言えるでしょう。
Power BIを活用した体系的な流れ②：探索型データ分析と仮説検証型のアプローチ
「探索的データ分析」「仮説検証的データ分析」という体系的なアプローチです。「探索的データ分析」とは、統計学では、探索的データ分析はデータセットを分析・それらの主な特徴を要約するための手法とて使われます。一方で、「仮説検証的データ分析」とは、仮説の真偽を、事実情報に基づいた実験や観察などを通じて確認し評価妥当性を判断するアプローチです。
Power BIを活用し、データ分析で何をするのかを考える際は、どのような視点でデータ分析を行うのかをまず整理することが大切です。その点の組み合わせによって、データ分析の内容を整理するとより生産性が高まります。Power BIのデータ分析を分類するには、いくつかの視点があることを担当者は理解しておくと良いでしょう。
終わりに
Power BIのデータ分析をする際に自分が知りたいことの目的設定が何になるのか。Power BIのデータ分析をリピートする必要性があるのかどうか。分析結果が出されるまでどれくらい時間が必要とされるのかなど、担当者は把握しておくことが望ましいでしょう。是非Power BIのデータを作る前のご参考になれば幸いです！
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