データ分析ツールとは｜機能や事例、おすすめのツール12選を紹介

データ分析ツールを活用すると、売上や業務の生産性の向上につながります。企業がさまざまなデータを蓄積していても、経営や営業戦略に膨大なデータを活かすには、分析や現状把握などが必要です。この記事では、データ分析の事例やメリット、代表的なツールなどを解説します。また記事の後半にはデータ分析ツールの導入に障壁を感じている方に向けた案内もございます、ぜひ参考にしてください。

データ分析ツールとは

データ分析ツールとは、データを分析してわかりやすい形で表すためのものです。企業に蓄積された膨大なデータを活用し、経営、管理、業務などに活かせます。データ分析ツールは、BIツール（Business Intelligence）とも呼ばれており、ビジネスの意思決定における情報を意味します。BIツールの主な機能は、以下のとおりです。

データ可視化

データの可視化機能は、分析結果を可視化する機能であり、グラフや表、ダッシュボードなどで共有します。データを集計してデータを加工、分析することで傾向を把握し、在庫管理や需要予測等に活用できます。経営判断やマーケティング企画の判断材料にもなるため、定量的に戦略を立てられます。

データマイニング

データマイニングは、問題解決のヒントを得るための機能です。マイニング（mining）は発掘の意味があり、ビッグデータを統計的に処理したうえで、問題の傾向や相関関係、パターンなどを導きます。

プランニング・シミュレーション

プランニングは、過去のデータを分析して将来の予測を立てるための機能です。企業の売上予測や予算計画などに活用されており、過去の実績データをもとにシミュレーションを行うことで、予測の精度を高めます。

データ分析の事例

データ分析ツールは、経営や営業・マーケティング・生産部門など、幅広い分野で活用されています。ここでは、部門ごとの事例を解説します。

経営部門の事例

経営部門は、売上や財務分析、生産性などの経営指標の一覧表示でデータ分析を活用します。グラフや表を用いることで、タイムリーかつ定点的な結果の表示が可能です。瞬時の判断が求められる経営部門において、データ活用は迅速かつ的確な経営判断につながるため、データ分析ツールは経営の有効な手段といえます。

営業部門の事例

営業部門では、データ分析に基づいた提案、グラフや表など視覚的な提案が活用されています。売上金額や営業状況などを可視化し、定型レポート作成が可能です。レポートの結果を分析することで、現状の課題や売上アップにつながる施策を実行できます。蓄積されたデータを活用することで、成約率が向上するでしょう。

マーケティング部門の事例

マーケティング部門におけるデータ分析ツールは、顧客の購買行動の相関分析やクロス分析の自動化などの活用が可能です。データ分析ツールを使うと、企業のマーケティング活動に必要な情報を効率よく蓄積できるため、データ分析の精度が高まります。顧客ニーズを可視化して、ターゲットを絞り込んだプロモーションが実施できます。

生産部門の事例

生産部門でデータ分析ツールを使うと、生産や在庫状況、工程などの一元管理が可能です。不良率分析や生産ラインにおける故障検知などによる品質管理もできるため、効率のよい生産活動が実現できます。生産計画と作業日報をデータで比較することで、生産に必要なリソースを最適化し、より業務を効率化できるでしょう。

データ分析ツール導入のメリット

データ分析ツールの導入により、データ管理や現状把握がしやすくなり、時間や労力の削減につなげられます。ここでは、データ分析ツール導入のメリットを解説します。

時間や労力を削減できる

データ分析ツールは、データの収集や集計、分析を自動化することで、企業の活動における時間や労力を削減できます。データ分析には多くの工数がかかるため、ツールの導入による人件費や作業時間の効率化は、企業の利益率の向上につながるでしょう。データ分析ツールには、分析結果のレポートや報告書などを作成する機能もあるため、幅広い分野で機能を活用できます。

迅速に現状把握ができる

データ分析ツールを使うと、分析結果が表やグラフなどで可視化されます。企業における現状を把握しやすくなり、課題の早期発見につなげられます。問題が起こった際でも、迅速に対応して解決できるため、企業の損失を最小限に抑えられるでしょう。企業にトラブルに対処するためのデータが蓄積すると、より迅速に対応できます。

データの管理が容易になる

データ分析ツールの導入により、データの統合や集約、収集、蓄積を一元化できます。企業内のデータは、複数のシステムやソフトウェアなどで管理されていることが多いため、一元化によりデータを管理しやすい体制の構築が可能です。データによる現状把握など、企業の事業活動に活用しやすくなります。

データ分析ツール導入のデメリット

データ分析ツールの導入は、費用や従業員の負担が増えるため、デメリットを把握したうえで利用しましょう。

費用がかかる

データ分析ツールの導入のコストには、設定に必要な人的コスト、サーバーの購入費用などがあります。運用におけるコストは、利用料金やサーバーのレンタル料金です。無料のツールは、機能が十分ではない場合があるため注意しましょう。

従業員の負担が増える

データ分析ツールは、分析ツールの機能や操作など、ツールの使い方を習得するまでにかかる時間に注意が必要です。従業員が使いこなすまで時間を要する場合もあります。

ツールの導入自体が目的化してしまう

データ分析を行うにあたって、ツールの導入自体が目的化してしまうことがあります。手段が目的化すると、ツールを導入しても運用体制が構築できずに、活用しきれない場合もあるでしょう。どのような目的でツールを導入するのか、明確にすることが重要になります。

データ分析ツールを選ぶ際のポイント

データ分析ツールを選ぶ際は、機能の操作性や活用事例を意識しましょう。ここでは、データ分析ツールの選び方を解説します。

必要な機能が備わっている

データ分析ツールに備わっている機能の確認から始めましょう。自社の業務に不要な機能があると無駄なコストがかかるため、必要な機能のみを導入します。データ分析ツールは業種だけではなく、経営やマーケティングなど、部門ごとに必要な機能が異なります。ツールの機能の必要性を判断する場合は、導入する目的を明確にすることが重要です。

操作性が高い

データ分析ツールは、従業員のITスキルに関係なく、使いやすいツールであることが重要です。ツールが使いにくいと従業員の利用頻度が下がり、データを活用できなくなる可能性があります。ツールを導入する際は、サービスのトライアル期間を利用するなど、導入前に操作性を確認しましょう。

自社に近い活用事例がある

数多くのデータ分析ツールが提供されているため、自社と利用する目的が近い同業種の活用事例があるものを選びましょう。ツールの機能は利用する企業によって異なるため、自社と同じ業務の事例を参考にすると、導入時の失敗を避けられます。活用事例はツールの提供業者のホームページに掲載されているため、事前に確認しましょう。

おすすめのデータ分析ツール12選

ここでは、おすすめのデータ分析ツールを紹介します。自社の目的に合ったツールを導入して、データを活用する際に参考にしてください。

SPSS

SPSSは、IBMが提供しているデータ分析ツールです。研究機関や業界の専門家などが利用しており、権威性が高いツールになります。カスタマイズ性や拡張性等に優れており、多くのデータ分析手法に対応できる万能なツールです。

YellowFin

YellowFinは、サーバーでツールを管理できインストールが不要なデータ分析ツールです。セキュリティが堅牢であり、UIデザインに優れているため直感的な操作ができます。アナリティクスに関するワークフローを可視化して、分析業務の効率化ができます。

Tableau

Tableauは、ビジュアル分析に優れている分析ツールです。ドラッグ&ドロップで操作が可能であり、分析ツールを初めて使う人でも、データの探索や管理などが容易にできます。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BIは、Microsoft社が提供する分析ツールです。Microsoft製品との連携がスムーズで、数百ものデータソースと接続できます。データは二重暗号化により保護するため、強固なセキュリティ対策が可能です。

MotionBoard

MotionBoardは、分析データをExcel出力できるデータ分析ツールです。オンプレミスとクラウド両方に対応しており、スマートフォンやタブレットで入力したデータと連携ができます。MotionBoardは、パッケージ版とクラウド版から選べます。

Domo

Domoは、クラウド型のデータ分析ツールです。全世界で2,000社以上が導入しており、多くのデータソースとの接続ができます。従業員間で多くの情報の共有が可能になり、企業のデジタル改革を推進できます。

FineReport

FineReportは、帳票作成やダッシュボード設計に優れているツールです。図やグラフは70種類以上が用意されており、円グラフや棒グラフ、ガントチャート、ツリーマップなどを利用できます。

Dr.Sum

Dr.Sumは、国内シェア1位のデータ分析ツールです。10億件のデータを約1秒で集計できて、さまざまなデータの統合や分析を容易にします。Windows環境のみ使用可能である点に注意しましょう。

Qlik Sense

Qlik Senseは、独自の技術の「連想技術」と「拡張機能」のAIを搭載した分析ツールです。分析軸の追加と変更が容易にできるため、多くのマーケターやアナリストが利用しています。Qlik Senseは、オンプレミス型とクラウド型から選べます。

Google データポータル

Googleデータポータルは、直感的な操作でレポートを作成できるツールです。無料で利用できて、データ統合やレポート共有・PDF出力などの基本的な操作を網羅しています。

Sisense

Sisenseは、プログラミングコード不要で使える分析ツールです。AIによる機械学習を搭載し、自然言語処理に対応しています。Sisenseは自社の目的に合うようにカスタマイズしやすいため、データ分析のためのアプリを作り、自社のシステムに組み込めます。

Actionista!

Actionista!は、日本語サポートが充実したデータ分析ツールです。プログラミング不要で利用ができ、直感的な操作が可能なため、日本の大手企業でも多数導入されています。

データ分析ツールを導入しても上手くいかないケースとは？

ここまで多くのデータ分析ツールを紹介してきました。しかし、データ分析ツールを導入しても、社内にデータ分析を行う準備がないと、ツールを上手に活用できないことが多いです。

データ分析を行う場合は、どのような目的で、どのデータを収集して、どの部署と連携が必要で、誰がツールを利用して担当するかなど、あらかじめ整理しておくことが多いです。また、社内にデータ分析のナレッジがなければ、ツールを導入しても運用できる人材がいないため、人材を育成するか、新しく採用する、といった選択が必要になります。

DXのトレンドに沿って、データ分析ツールを導入したものの、導入自体が目的化してしまうことも少なくありません。上記のような場合には、データ分析の社内体制構築や社内ナレッジを高めるために、データサイエンティストが体制構築して、社内研修まで実施するような「伴走型支援サービス」を導入することで解決できます。

データ分析体制の定着まで伴走型支援する「Go Analytics」

Go Analyticsは、さまざまな課題をデータサイエンスの力で解決に導くデータ分析ソリューションです。社内におけるデータ分析の浸透度を診断し、どのように改善すべきかを提案します。データ活用の初心者から上級者まで、専門のデータサイエンティストが幅広い層に応じたデータ分析の教育を行います。

データ分析ツールの導入自体が目的化されることがありますが、「Go Analytics」では伴走型のデータサイエンティストサービスであり、教育、体制構築、運用まですべてをサポートしています。そのため、データ分析の経験が少ない企業様にも安心してご利用いただけます。

まとめ

データ分析ツールは、営業マーケティング、生産など、幅広い部門においてデータ活用の効率化が可能です。経営の判断にもデータを活用できるため、業務の生産性や企業の利益率を高められます。業務や目的に応じて必要な機能が異なるため、自社に最適なツールを導入しましょう。

Go Analyticsは、データサイエンスの力で企業のデータ活用をサポートします。企業の問題解決に効果的な施策に直結するデータ活用を提案し、データドリブンなアジャイルマーケティングの導入から定着まで支援します。

データ分析の実施を検討している場合は、伴走型のデータサイエンティストサービス「Go Analytics」の利用をぜひご検討ください。