つまずく企業続出。データ分析の「前段階」収集・加工はなぜ難しいのか？解決策は？

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つまずく企業続出。データ分析の「前段階」収集・加工はなぜ難しいのか？解決策は？

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2022/03/25 掲載

つまずく企業続出。データ分析の「前段階」収集・加工はなぜ難しいのか？解決策は？

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データは“21世紀の石油”といわれる。現在、多くの企業が、自社のシステムの中に埋蔵されているデータを採掘して有効活用しようとしているが、データを取り出すところで苦労しているケースは多い。さらに、取り出せたとしても、活用までできている企業は限られている。データの埋蔵場所は分かっているのに、なぜこうした事態が発生するのか。その原因と対策を考える。

「データ分析」になかなかたどり着けず悩む企業は多い

（Photo/Getty Images）

DXに欠かせない「データ分析」、その“手前”で苦労する企業が多い理由

　デジタル技術を活用して新たなビジネス価値を生み出すDX（デジタルランスフォーメーション）。その推進力を生み出すエネルギー源は「データ」だ。会計や顧客管理などのシステム、各種クラウドサービス、TwitterやFacebookなどのSNSから集めたデータ、天気や交通などの社外のデータなどを組み合わせ、ビジネスの変革に役立てる「データ分析」は、DXの中核的な取り組みといえる。

　ただし現実には、データ分析の前段階で足踏みしている企業が多い。データを分析するにはデータを集めなければならないが、現在の企業システムはオンプレミスやクラウドに分散している。そこから必要なデータを集めることは、実は容易ではない。

　仮にデータを集められたとしても、それを“分析できるデータ”にするのも大変だ。各システム、サービスから抽出したデータはフォーマットが異なるからだ。たとえば、郵便番号1つをとっても、ハイフンのあり／なしが異なる。また、整形したデータをBIツールやデータウェアハウスに登録するのにも、それなりの知識が必要になる。

　さらに、ITの専門ではない業務部門は、こうした一つひとつの作業をIT部門に依頼せざるを得ない。そしてIT部門も慢性的な人材不足にあるため、データ抽出には時間がかかってしまう。その間にデータはどんどん古くなり、価値を失っていく。これでは、とてもリアルタイム分析など不可能だ。

　この問題を解決し、業務部門自身が必要なデータを素早く収集・整形・分析できるようにするには、どのような手段が考えられるだろうか。

この記事の続き＞＞

・バラバラのデータを収集・整形・分析する3つの方法、自社の最適解はどれ？

・サイバーエージェント事例：データ収集処理のエンジニア負荷を10分の1に低減

・デジタル人材不足でも実現できるデータドリブン経営