データ分析は外注可能｜外注のメリットや注意点・外注先の選び方を解説
近年のビジネスでは、効率よく成果を出すためにデータに基づいた施策が求められています。データ活用のためには適切な分析が重要ですが、得たデータを自社で分析するよりも専門家に外注した方が、効果的な施策に結びつくことがあります。
この記事では、データ分析を外注する際の費用や注意点、外注先の選び方などを解説します。データ分析実施の参考にしてください。
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Contents
データ分析の定義と現状
まずはデータ分析の定義、そして現状を解説します。
データ分析の定義
データ分析とは、企業が収集・蓄積した膨大なデータを整理し、知りたい情報を抽出することを指します。データは、集めるだけでは活用できません。内容を整理して傾向や示唆を得ることで、初めて情報資産としての意味が生まれます。データ分析は、データを資産に生まれ変わらせるための重要なプロセスです。
データ分析の現状
データ分析は、企業の意思決定に大きく影響を与える存在です。経験や勘に頼っていた従来の手法と違い、近年のビジネスではデータの戦略的な活用が求められるようになりました。適切なデータ分析によって、数値を根拠とした意思決定が可能になったため、より明確な根拠に基づいた効果的な施策を打ち出せるように変化しています。
データ分析の対象となるデータ
データ分析の対象となるデータには、以下のようなものがあります。
オープンデータ
オープンデータとは、国や自治体、独立行政法人、民間団体などがインターネット上に公開しているデータ情報のことを指します。たとえば、景気動向指数、SDGs関連のアンケート調査結果、花粉の飛散量などがあります。企業はこれらのデータを自由に閲覧でき、事業効率化や新規事業の立ち上げに活用することが可能です。
産業データ
産業データとは、企業が自社で運営するサービスや、運用している産業機械などから収集しているデータです。産業データには「知のデジタル化」と「M2M」の2つが含まれています。
「知のデジタル化」とは、企業がもっているノウハウを構造化し、これまで暗黙知だったものを周囲にも分かるようにしたデータです。一方「M2M」とは、Machine to Machineの略で、IoT機器に設置したセンサーから収集できるさまざまなデータを指しています。
パーソナルデータ
パーソナルデータとは、顧客の氏名や生年月日といった個人情報、購買履歴など、すべての個人データのことです。企業側ではなく顧客側の個人的なデータに該当するため、個人が特定されないよう慎重に取り扱う必要があります。
パーソナルデータのなかには個人を特定できないものや、あえて個人を識別しないよう加工したデータもあるため、すべてがいわゆる個人情報であるとは限りません。
ストリーミングデータ
ストリーミングデータは、ネットワークを通じてデバイスから得られるデータを指します。無期限で、継続的に、かつ無制限に、常に新しく増え続けるデータがストリーミングデータです。
ストリーミングデータの例としてわかりやすいのは、SNSの投稿です。常に新しいものがネットワークを通して投稿され、データが増え続けます。現在では多くのデバイスがネットワークに接続されているため、膨大なデータを得られるのもストリーミングデータの特徴です。
データ分析を外注するメリット
冒頭でも触れたように、データ分析は外注した方が大きなメリットを得られることが多々あります。
正確なデータ分析が可能
データ分析を専門機関に外注すれば、正確なデータ分析が可能です。収集したデータは分析することで事業に活かせますが、社内に専門家がいないケースは多いでしょう。正しいデータ分析を行わなければ、ビジネスに役立てることが難しくなります。データ分析は膨大なデータを扱う必要があるため、正確性を期すためにも専門機関への外注がおすすめです。
目的に合わせて分析できる
目的に合わせてデータを分析できることも、専門機関に分析を外注するメリットの1つです。データ分析に関する専門知識がない状態では、目的に対して扱うべきデータがどれなのか分からず、適切な分析は難しいでしょう。専門機関なら、目的に合わせて適切にデータを分析できます。
データ分析が素早く済む
専門機関に外注すれば迅速なデータ分析が可能となり、意思決定までの時間も早くなります。もちろん、データ分析の専門知識をもつ人材がいれば、自社でデータ分析をすることもできるでしょう。しかし、データアナリストの採用または育成が必要となるので、時間も費用もかかります。素早い事業運営には、データ分析の専門家の力を借りることが有効です。
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データ分析を外注する際の注意点
データ分析を外注するときはいくつか注意点もあります。
データの下処理を済ませる
データ分析を外注する際は、データの下処理を済ませておく必要があります。データの下処理とは、データを分析しやすいよう整えることです。企業で蓄積されたデータは形式がそろっていないケースもあります。不揃いのデータは形式を揃え、分析に利用できるようクリーニングすることが下処理です。
分析結果の目的を明確にする
データ分析の目的が定まっていないと、分析結果を受け取っても活用が難しくなります。そもそもデータ分析をする時点で、目的に合わせた手法でデータ分析を実施しなければ、活用すべきデータを抽出できません。抽出したデータを活用できないと、データ分析にかけた時間やコストが無駄になってしまいます。
データ分析の外注にかかる費用
データ分析の外注にかかる費用項目について以下で解説します。
マーケティング調査
データ分析の前提となるデータを収集するため、そもそもマーケティング調査を外注するケースがあります。費用は、実施する調査の内容や調査会社の方針によって異なります。初期費用がかからず月額料金が数万円の場合や、初期費用が数十万円で月額費用が数千円の場合などさまざまです。
単発の調査であれば、依頼後に調査会社がアンケート調査などを実施し、結果をデータ分析に回します。得たいデータの種類によっては継続的な調査になる場合もあるため、調査とデータ分析を外注する期間に応じて料金体系を選べばお得です。
データ分析の結果のみ納品
データ分析の結果だけを納品すればよい場合、費用は納品時の形式によって異なるものの、マーケティング調査も依頼すると費用が大きくなりがちです。データ分析の費用を抑えるなら、調査は自社で行い、データ分析の結果のみを納品してもらうようにするとよいでしょう。費用はデータ数や項目数などに左右されるので、見積もりをとって確認するのがおすすめです。
分析結果の図表化
データ分析を行った結果を図表化したうえで納品してもらう場合、一般的に追加料金が発生します。ただし、自社で図表化を行う手間がなく、しかも施策の策定に最適な図表を制作してもらえる点がメリットです。
データの図表化には多くの場合、最低料金が定められています。最低料金はサービスによって異なり、500円から1万円程度と幅があります。
分析結果の解析
データを分析し、さらに解析してもらうと追加料金が発生します。データの分析とは、調査などで得られたデータをいくつかの要素に分類し、性質や特徴を見極め、構造を解き明かすことです。
一方、データの解析とは、データの分析結果からさらに問題点や因果関係を明らかにし、問題解決の糸口を探すことを指します。データ解析方法の例としては、CS分析や数量化3類、正準判別分析、因子分析などがあります。
データ分析の外注先の選び方
データ分析の外注先は、自社の条件に合った企業を選ぶ必要があります。データ分析の外注先の選び方を解説します。
データ分析を請け負う企業の種類
データ分析を外注できる企業は、主にコンサルティングファーム、Sler（エスアイヤー）、ソフトウェア企業の3種類です。これらのいずれかに該当する企業であれば、多くがAIシステム業務の一環として、データ分析業務を請け負っています。
コンサルティングファームは企業の問題解決を請け負う企業です。企業が抱える問題点の洗い出しにデータ分析は欠かせません。Slerはシステム導入を請け負うシステムインテグレーション企業、ソフトウェア企業は企業にあったソフトウェア開発を請け負う企業です。
データ分析の実績
データ分析の外注先には、実績がある企業を選ぶとよいでしょう。その際、データ分析によって具体的にどのような貢献ができたのか、数値から実績を確認するのがおすすめです。実績が豊富な企業なら、自社に役立つデータ分析を提供してくれる可能性が高いでしょう。
データ分析の提案内容
データ分析の外注先を検討する際は、実際に相談をしてみて、提案内容を比較するとよいでしょう。データ分析にはさまざまな手法があるため、自社の目的に適した提案をしてくれる企業が望ましいといえます。なかには、データ分析の前段階にあたるデータ収集から請け負ってくれる企業もあるため、依頼できる内容も比較材料のとなります。
データ分析に関するサポート内容
外注先を選ぶ際はサポート内容にも注目してみましょう。たとえば、データ分析だけでなく分析結果に対してアドバイスや、データ分析の手法のレクチャーなどを提供している場合もあります。何らかのサポートがある場合も、サポート内容は各社で異なるため、自社のニーズに合うところを選びましょう。
データ分析の費用対効果
データ分析の外注先を選ぶにあたり、データ分析の費用対効果は重要な検討ポイントです。データ分析は繰り返し行うことで効果を発揮するため、継続した依頼を前提に考えて予算に合ったサービスを探すことが大切です。限られた予算を最大限活用するため、費用対効果に優れた外注先を選びましょう。
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まとめ
データ分析はマーケティングに欠かせないプロセスとなりつつあります。しかし、正確なデータ分析には専門的な知識や経験、知見が必要です。自社のリソースを最大限に活かすなら、データ分析は専門業者への外注が望ましいといえます。
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