効率的なBIツール運用を目指すには、複数のツールを併用するアプローチが効果的です。特にTableauは、他のBIツールと組み合わせることで、それぞれの強みを引き出し、より柔軟で効果的な分析運用を実現します。そこで本記事では、BIツールの基本から選定のポイント、代表的なツールの比較、さらにTableauを中心に複数ツールを併用するメリットと具体的な活用例までを詳しく解説します。

執筆者のご紹介

-名前　坂本
-所属　株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部
-現在大手通信キャリア企業に常駐しアクセス解析視点でサービスのグロース支援を行っています。分析ツールではGA4、LookerStudio、BigQuery、Tableauを中心に扱い、データの抽出〜データの可視化／ダッシュボード作成を行っています。

目次
01.|BIツールとは？
　　　BI（ビジネス・インテリジェンス）
　　　BIツールでできること
02.|BIツール選定のポイント
　　　スピード感のある意思決定ができるか
　　　機能面での柔軟性や融通性はどの程度か
　　　使う人のレベル感やニーズに合っているか
　　　適切なコストか
03.|代表的なBIツールを比較
04.|複数のBIツールを併用するメリット
　　　コスト最適化
　　　効率的なデータガバナンス整備の実現
05.|複数のBIツールを併用するための3ステップ
　　　BIを使う目的の明確化
　　　扱う人材と組織の明確化
　　　BI利用用途と権限ロールの明確化
06.|おすすめのBIツール併用例
　　　「Tableau」と「LookerStudio」
　　　「Tableau」と「Domo」

01.|BIツールとは？

　01-1.BI（ビジネス・インテリジェンス）

BI（ビジネス・インテリジェンス）とは、データを効率的に収集・整理し、意思決定に役立つ形で可視化する仕組みや手法のことです。企業が膨大なデータを収集・活用できるようになった今、迅速で正確な意思決定が求められており、BIはその実現に欠かせない概念です。

　01-2.BIツールでできること

BIツールはこのBIを実現するためのソフトウェアやシステムのことで、企業データの分析や可視化を支援することができます。具体的には、複数のデータソースから情報を統合し、売上や顧客動向、在庫管理などの情報をリアルタイムで把握することが可能です。また、グラフやダッシュボードを用いて直感的にデータの可視化を実現することができ、データ分析に専門知識がなくても扱いやすい点が大きな利点です。
さらに、BIツールは意思決定を加速させるだけでなく、部署間の情報共有や業務効率の向上にも貢献します。現代の競争環境で優位性を保つためには、BIツールの活用は不可欠といえるでしょう。

実際のダッシュボード例（サンプルデータをもとに作成）

02.|BIツール選定のポイント

BIツールを選ぶ際には、業務に最適なツールを選定するためのいくつかの重要なポイントを考慮する必要があります。

　02-1.スピード感のある意思決定ができるか

データの処理速度やリアルタイム性が高いツールであれば、迅速な意思決定をサポートすることができます。ダッシュボードやレポートの更新頻度、データを即時に反映できる機能などが重要です。

　02-2.機能面での柔軟性や融通性はどの程度か

柔軟性や融通性とは例えば、さまざまなデータソースに対応しているか、複雑な分析やカスタムレポートを簡単に作成できるか、などです。また、API連携や拡張性があると、他システムとの統合もスムーズに行うことができます。

　02-3.使う人のレベル感やニーズに合っているか

利用者のスキルや業務内容に合ったツールであることも大切です。直感的なインターフェースを持つツールであれば、ITスキルの少ないスタッフでも扱いやすく、全社的な活用（データドリブンの浸透）が進みます。

データドリブンマーケティングについて詳しくはこちらで解説しています→マーケティングデータでどんなことができるの？データドリブンマーケティングとは？

　02-4.適切なコストか

コストパフォーマンスも無視できません。初期費用だけでなく、ライセンス料や運用コスト、将来的な拡張費用も含めて検討しましょう。コストと機能のバランスが取れたツールを選ぶことが鍵です。

これらのポイントを踏まえ、自社のニーズや目標に合致するツールを選定することで、BIの活用効果を最大化できます。

03.|代表的なBIツールを比較

以下の表は、BIツールを簡単に評価したものです。

このようにさまざまな特徴を持ったBIツールがありますが、ツールの強みや特徴を活かしつつ効率的な使い分けや併用を行い、業務のニーズに合ったBIツールを選ぶことが重要です。

04.|複数のBIツールを併用するメリット

　04-1.コスト最適化

例えば、高度なデータ分析や可視化にはコストの高いTableauなどのBIツールを導入するべきですが、データの簡易な操作や現場向けのレポート作成などには、LookerやDomoなどの低コストツールで十分なケースも多いです。
そのため、影響範囲が広い戦略的な意思決定をサポートする部署や複雑なデータ分析を必要とする部署では高コストのBIツールを活用し、最低限の機能だけでも十分な部署には低コストのBIツールを導入する、といったように、BIツールを用途に応じて使い分けることでより効率的な運用をすることができます。

　04-2.効率的なデータガバナンス整備の実現

また、複数のツールを併用することでデータガバナンスの整備も効率的に実現できます。異なるツールを活用することで、各ツールに適したデータ管理方法を適用しやすく、データの一貫性や正確性を保ちながら、セキュリティの強化も可能になります。これにより、業務の現場ごとのデータの扱いやすさが向上し、ガバナンスのルールも柔軟に適用できるため、全体のデータ活用環境が整備されやすくなります。

05.|複数のBIツールを併用するための3ステップ

　05-1.BIを使う目的の明確化

まず、BIツールを使用する目的をはっきりさせることが大切です。例えば、ダッシュボードやレポート作成、データ分析、グロース支援など、目的によって必要なツールや機能が異なります。目的が明確であればそれに最適なツールを選定し、どのツールがどの目的に最も適しているかを判断しやすくなります。

　05-2.扱う人材と組織の明確化

次に、BIツールを使う人材や組織の役割を明確にします。誰がどのツールを使うのか、どの部署が利用するのかを決めることで、ツール選定や導入がスムーズになります。また、使う人材のスキルやニーズに合わせてツールを選定することも、効果的な活用に繋がります。

　05-3.BI利用用途と権限ロールの明確化

最後に、BIツールの利用用途に応じて各ユーザーの権限ロールを明確に設定することが重要です。多くのBIツールには、機能ごとに異なるユーザー権限を設定できる機能があります。例えば、データを編集できる管理者権限、分析結果を閲覧するだけの閲覧者権限など、ユーザーごとに必要な権限を割り当てることができます。これにより、データのセキュリティ強化や誤操作を防ぐことができたり、各ユーザーが必要な範囲でツールを活用できるため、ツール運用が効率的かつ安全に行えます。

06.|おすすめのBIツール併用例

　06-1.「Tableau」と「Looker Studio」

弊社支援事例：BIツール併用導入でデータ民主化を推進（EC事業会社）
データ活用文化を根付かせるには、運用ルールやデータ基盤の整備が不可欠です。あるEC事業会社では、データの可視化やダッシュボード作成に課題を抱え、以下の問題が浮き彫りになりました。

• 各部門で独自のデータ管理が行われていることによる統一性の欠如
• データの質が十分に担保されていないことによる分析精度への影響
• ツール導入の教育不足による運用効率の低下

そこで以下のような施策を実施しました。

• 組織運営の見直し：データ管理体制を再構築し、経営視点での指標統一することで、組織全体でのデータ活用方針を明確化。
• BIツールの活用推進：Looker Studioでは日常業務の分析を行い、Tableauでは高度な可視化を提供するというように、データ可視化の目的別にツールの役割分担を行い、分析体制を整備。
• 教育と運用の効率化：利用者向けに運用ルールを明確化し、ツール利用のトレーニングを実施。各部門が自律的にデータを活用できる環境を構築。

これらの取り組みにより、データ品質の改善と分析業務の効率化が実現されました。さらにデータ民主化の基盤を整え、組織全体でのデータ活用が推進されました。

　06-2.「Tableau」と「Domo」

弊社支援事例：BI環境のスリム化とデータガバナンス強化（金融関連企業）
複数のBIプラットフォームを導入しても、運用ルールが整備されていなければ、データ活用の足かせになることがあります。とある金融関連企業では、TableauとDomoを併用していましたが、乱立したダッシュボードや重複タスクが原因で効率低下と運用負荷が発生していました。
そこで、状況を解消するため以下のような施策を実施しました。

• 乱立したダッシュボードの整理：不要なダッシュボードを削除し、パフォーマンス性を向上。
• タスクの効率化：タスクの棚卸をし、運用負荷を軽減。
• 権限管理の一元化：利用者ごとに適切なアクセス権を設定し、セキュリティを強化。

これにより、現場の混乱を解消し、安全かつ効率的にBIツールを活用できる環境をわずか2か月で構築しました。結果、データ活用の生産性が大幅に向上し、運用の安定性も確保されています。

まとめ

BIツールを効率的に活用するためには、用途に応じたツールの使い分けが重要です。
Tableauをはじめとする高度な分析・可視化機能を持つツールと、Looker StudioやDomoなどの低コストで直感的なツールを組み合わせることで、コスト最適化や業務効率化を実現できます。また複数のツールを併用することで、データガバナンスの整備も進み、各部門でのデータ活用促進にもつながります。反対に、1つのツールだけを導入することが、組織のニーズにマッチしている場合もあります。
導入する際には目的を明確にし、組織のニーズに合ったツール選定と、権限管理を適切に行うことが大切です。柔軟なツールの活用を進めることで、より効果的なデータ分析環境を整備し、企業全体のデータドリブン文化を醸成することができます。

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当サイトにて株式会社ベネッセコーポレーションさまの事例記事を公開しました。
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常駐メンバーの高度な技術が「Udemy」事業のさらなる成長に貢献

株式会社ベネッセコーポレーションさまは、2015年より米国Udemy社と包括的業務提携契約を結び、日本国内において、オンライン動画学習プラットフォーム「Udemy（ユーデミー）」のサービス提供を行っています。そんな「Udemy」事業にまつわるデータ分析を行うのが、同社の大学社会人カンパニー マーケティング統括部 データ戦略推進課です。そして、こちらの部署では、2024年2月からメンバーズデータアドベンチャー（以下、DA）の「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」をご活用いただいています。
今回は同課の大塚 卓さま（写真左から2人目）と水止洋孝さま（写真中央）、そしてDAの常駐メンバーである下田直一郎さん（写真右から2人目）と木下優人さん（写真左）、石田夏海さん（写真右）に集まっていただき、座談会を実施。DAのサービスを活用する狙い、業務内容などについて語っていただきました。
ベネッセさまは、学習記録データを活用して効果の高い学びを提供するなど、古くから積極的にデータを活用してきたことで知られます。データ活用に対するリテラシーが高い皆さんの目にはDAのサービスはどのようにうつっているのでしょうか。

（取材日：2024年12月9日）

不足する人員とケイパビリティを補うために常駐サービスを導入

―― はじめに大学社会人カンパニー マーケティング統括部 データ戦略推進課のミッションを教えてください。

大塚 卓さま（以下、敬称略）　日本において「Udemy」は、個人のお客さま向けのマーケットプレイスサービスと、法人のお客さま向けにサブスクリプションで提供する「Udemy Business」を展開しています。私たちの部署のミッションは、そんな「Udemy」事業全般のデータ戦略の推進です。具体的には、データ分析やBIツールでのデータの可視化を通じて、KPI管理や営業資料作成の支援、各事業部の施策の効果検証や、将来の戦略策定に向けた知見探索を行っています。

――DAの「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」を導入した経緯についてお聞かせください。

大塚　急成長を続けている「Udemy」事業のデータ分析ニーズは増加する一方です。そうなれば当然要員不足が大きな課題になります。この課題を解決するため、すでに弊社と取引のあったメンバーズグループ内のDAが提供する「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」の導入を決定しました。必要なタイミングで不足するケイパビリティを補強できるルートを構築する狙いもありましたね。なお、DAの常駐メンバーには、主に個人向けのマーケットプレイスサービスのデータ分析を担当していただいています。

――それでまずは2024年2月から木下さんが常駐を開始したわけですね。木下さんが担当する業務内容について、ご説明いただけますか。

木下優人（以下、木下）　データアナリストとして、講座データの分析やBIツールに関連する業務を担当しています。現在、主に取り組んでいるのは、コースレビューの自由回答の分析です。自然言語処理により、文章の内容をスコアリングする仕組みを構築しています。さらにこの分析結果をどのように活用できるかについての検討もスコープの1つです。

水止洋孝さま（以下、敬称略）　新規ユーザーの獲得に注力してきた市場の急成長期を経て、現在私たちが重視しているのは既存顧客のリピート購入を増やすこと。この目的を実現する上で、木下さんにお願いしているアンケートの自由回答の分析は、これまで把握できなかったお客さまのインサイトを知ることができるので、非常に大きな意味を持ちます。実際に分析結果から得られた知見はいくつかあります。例えば、分かりやすいものとして「ユーザーがアプリなどを使って隙間時間に学習していることとリピート購入に相関がある」というものがあります。この結果を受けて、社内でアプリ活用促進に対するプライオリティが上がるようになりました。このような取り組みは、先ほど大塚が説明した知見探索に関するものです。非常に高度な技術力が求められ、社内のスキルだけで対応するのは難しいのでとても助かっています。

――下田さんは、2024年4月から常駐を始めて、プロジェクトリーダーを務めるとともに、データサイエンティストとして分析業務も行っていますね。

下田 直一郎（以下、下田）　私は、売上に直接関係する領域の分析を行うことが多いですね。例えば、「Udemy」の講座には、「システム開発」や「ビジネススキル」のほか、「デザイン」や「健康・フィットネス」など、様々なジャンルがありますが、講座の価格最適化のため、ジャンルごとに売上を最大化する講座の価格を分析しています。また、最近では「マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）」を実現するために、ある時系列モデルが成り立つかどうかを分析しました。

――将来のマーケティングの予算配分の最適化に貢献するMMM分析は、現在数多くの企業から注目を集めていますが、こちらも高度な技術力が求められる印象があります。

下田　自分では、高度なことをしている認識はありせんが、データサイエンティスト、アナリストという職種では、そういったモデリングができる人が少ないかもしれません。

――データ分析の結果を、講座の価格設定やCXの改善、マーケティングに生かしているとのことですが、その他、DAの常駐サービスを活用して実感しているメリットはありますか。

大塚　講師をはじめとする社外のステークホルダーに提案や折衝を行う際、データがあるのとないのとではやはり説得力が異なります。社内に分析結果を説明する際も、私たちが分析したというよりは、社外のデータプロフェッショナルであるDAが分析したという方が説得力が増すという場合もあるでしょうね。その際に、これまで自社内のリソースだけでは実施することが難しかった高度な分析手法も利用できるようになり、社内外の意識合わせで役に立っています。

データ分析の結果を利用する人のことを常に考えながらアウトプットを行う

――業務を遂行する上で心掛けていることがあれば教えてください。

下田　ビジネス目的を分析目的に適切に変換することを心掛けています。平たくいうと、どのようなアプローチによって、どのような分析結果を出せば、次の意思決定につながるのかを意識するということです。いくら統計的に素晴らしいアウトプットが出ても、現場で活用する方が、それを見て「へー、なるほど」で終わってしまったら意味がありませんから、この点はとても重要だと考えています。例えば、私たちは主に個人向けのマーケットプレイスサービスを対象とした分析を行っていますが、時折「Udemy Business」に関する仕事をすることもあります。その際は「Udemy Business」を活用する企業さまが最初にどのような講座を受講すれば継続的に利用していただけるかについての分析でしたが、最終的に結果を活用する法人営業の方を意識してアウトプットしました。

――これまでの業務で大変だったことはありましたか。

木下　情報セキュリティを重視しているベネッセさまでは、私たちが扱える環境では外部との通信ができないようになっています。そのような環境下でどのように分析環境を構築すればよいかについては、ずいぶん頭を悩ませました。一般的には「Python（データの収集やデータ分析領域でよく利用されるプログラミング言語）」のライブラリを適用する際には、コマンドプロンプトからインストールを実行すればよいのですが、それができない。そこで、通信可能な分析環境にアクセスできる水止さまにライブラリの導入をお願いして、ご対応いただいています。

――この課題は、密なコミュニケーションで乗り越えたということですね。

水止、木下　結局、それしかないですね（笑）。

ビジネスやサービスの深い理解が正しい分析結果を生む

――DAの常駐メンバーの仕事ぶりについて率直な感想をお聞かせください。

大塚　いま木下さんからお話あったように、弊社のセキュリティを守るうえでデータ分析環境の面でご苦労をおかけしていますが、それでも忍耐強く対応頂き、高いクオリティのアウトプットを出し続けていただいている印象です。とても頼りにしています。

水止　社内のナレッジだけでは対応できないような高度な技術力が求められる要求に応えていただけて、本当に助かっています。また、BIツールの改善点やチーム内のスキルアップを図る勉強会の開催を提案していただくなど、本来の業務以外でもアドバイスや知見をいただけるのはありがたいですね。いずれにせよ、私たちのデータセットやビジネスに対して、皆さんが深く理解いただいているので心強い限りです。例えば、同じような分析でも、分析対象となるユーザーの設定を間違えると、思ったような結果が得られないことがあるので、この点は特に重要だと考えています。

――ビジネスを深く理解しているというお話がありましたが、そのために工夫したことはありますか。

木下　私は日頃から「Udemy」を利用していたのですが、これまであまり使ったことがなかった機能を改めて1つずつ確認しました。製品を開発している部署の方とのディスカッションの場を、水止さまにご用意いただいたこともあります。おかげで、求められているアウトプットのイメージを明確にできました。

――その他に事前に準備したことはありますか。

下田　現在の分析環境はシステムが重いので、一般的に「Python」のテーブル操作を実行するライブラリである「pandas」ではなく、高速な処理が可能な「polars」を用いています。木下も含め、処理が高速なライブラリについて、事前にリサーチや学習は行いましたね。

木下　あと事前に行ったことというと、自然言語処理やマーケティング関連のタスクの学習でしょうか。書籍はもちろん、「Udemy」で学んだことも多いです。

石田夏海　私もデータアナリストとして、木下さんと一緒にデータ分析業務に携わっていますが、コーディングや統計の知識の一部は、木下さんがおすすめしてくれた「Udemy」の講座で身につけることができました。

下田　私もMMM分析の初期知識などは「Udemy」で学びましたね。

――皆さん「Udemy」で学んだ経験があるんですね。

木下　品質が高いので、「Udemy」で学んだナレッジは実際の業務にも役に立っています。

社会人の成長を支援する環境実現に向けて、さらに積極的なデータ活用を

――今後の展望についてお聞かせください。

大塚　「Udemy」事業についてはさらなる成長を目指していきます。そのためにはユーザーの皆さんに対してより細かいサポートを提供することや新規事業開発なども求められるでしょう。ユーザーのインサイトを深掘りするためのデータ分析など、より高度な技術が必要になってくると考えられます。また、最終的に私たちが目指すゴールは「Udemy」事業の成長にとどまりません。ベネッセの社会人教育は、“学び”を起点に、個人や組織の可能性を引き出し、それを生かせる社会づくりを目指しています。今後は、このビジョンを実現するために、社会人の成長を後押しする取り組みに事業をシフトしていく考えです。だとするとやるべきことはラーニングだけではありません。恐らく幅広い領域での取り組みが必要になる。そのためにも、引き続きDAにはご支援いただきたいと思います。

――今の話を聞いて、ベネッセさまの期待にどう応えていきたいですか。

木下　ご依頼いただいている業務を完璧にこなすのはもちろんですが、その他にもベネッセさまのためになることはたくさんあると思うので、積極的にご提案をしていければと思います。

下田　大塚さんがおっしゃった社会人のリスキリングを後押しする事業を展開することは、人手不足が深刻化している日本の社会課題を解決するのに大きな意義があります。そのような事業に携われることに大きなやりがいも感じています。これからもご期待にそえるような仕事をしていきたいですね。

2025年1月26日（日）に実施された、滋賀大学　データサイエンス学部開講「データサイエンス実践論B」にて、弊社社員が講師として登壇しました。

メンバーズデータアドベンチャーカンパニーでは、データ活用・データサイエンスに関する講師の派遣も行っております。
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GO株式会社さまは、「移動で人を幸せに。」をミッションに、モビリティ領域を軸とする多様な事業・サービスを展開する企業です。同社の代表的なサービスであるタクシーアプリ『GO』は、2024年12月時点で、累計ダウンロード数2,600万を突破しています。タクシー車両のリアルタイムな位置情報と高度な配車ロジックで、タクシーに「早く乗れる」という新たな体験を提供するこのサービスを支えるデータ活用環境の構築や整備には、メンバーズデータアドベンチャー（以下、DA）の常駐サービスが活用されています。その意図について、同社プロダクトマネジメント本部データインテリジェンス部データアーキテクトグループでGMを務める孫 正勲さま（写真中央）にお話を伺いました。また、同社にデータエンジニアとして常駐する高田 明志さん（写真左）と陳 英珉さん（写真右）の2名にも加わってもらい、仕事に対するこだわりや思いについても語っていただきました。

（取材日：2024年12月3日）

事業成長と共に必要性が増していくデータエンジニアが見つからない

―― まずは孫さまがGMを務めるプロダクトマネジメント本部データインテリジェンス部データアーキテクトグループのミッションについて教えてください。

孫 正勲さま（以下、敬称略）　弊社は、タクシーアプリ『GO』（以下、『』付きでGOと表記している場合はアプリを指す）のほか、EV充電サービス『GO Charge』や交通事故削減を支援する次世代AIドライブレコーダーサービス『DRIVE CHART』など、様々な事業を展開しています。その中で、私たちのグループが扱っているのは、『GO』に関するデータ。アプリから取得可能なデータはもちろん、タクシー車両に搭載されている端末から発生するデータも含め、このサービスに関する全てのデータを収集し、分析環境にのせることが、私たちのミッションです。

――データエンジニアリングの領域を担当されているということですね。

孫　おっしゃる通りです。データの分析は、私たちと同じ、プロダクトマネジメント本部データインテリジェンス部に所属するデータアナリシスグループが行いますが、このグループと連携して、データ分析基盤を構築していくのです。

――データアーキテクトグループとアナリシスグループに組織を分けてデータを扱っているということを考えると、他社と比べてもかなりデータ活用が進んでいる印象があります。それだけ貴社ではデータに重きを置いているということでしょうか。

孫　タクシー業界にはどうしても古いイメージが付きまといます。そのようなイメージを払拭することは、弊社のミッションの1つですが、このミッションを実現させるには、データの活用が必須だと考えています。また、私たちは直接タクシーを所有しているわけでなく、あくまで配車プラットフォームを運用しているだけ。ですので、私たちがデータドリブンな環境にあることは間違いありませんが、逆にいえば、もてるものがデータしかないともいえますね。

――データアーキテクトグループでは、2023年からDAの「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」をご活用いただいていますが、サービス導入の経緯を教えてください。

孫　サービス開始以来、『GO』の事業は順調に成長を続けてきましたが、まだまだ成長途上です。それ故、現在、新サービスの提供なども頻繁に行っています。新サービスがリリースされれば、我々に求められるタスクが増えるのは必然。そこで、メンバーの増員を検討したのですが、必要なスキルを有するデータエンジニアが見つからない。また運よく人材を確保できたとしても、実際に弊社で活躍してもらうには、少なくとも1年程度はオンボーディングの期間が必要です。それでは求められるスピードに追い付くことができません。これらの課題を解消するために、人材の常駐サービスの活用を検討したのが、そもそもの始まりです。

――貴社がデータエンジニアに求める必要なスキルとはどのようなものでしょうか。

孫　弊社の環境で、データセットを扱うには、「Google Cloud Platform（以下、GCP）」のデータ ウェアハウスである「BigQuery」やデータパイプラインである「Dataform」のほか、「Looker」というBIツールを使うので、これらのツールの知識は当然求められます。さらに弊社の場合、「Looker」でデータを可視化するのに「LooKML」というプログラミング言語を使っていますが、「LookML」を使っているケースは珍しく、十分な知識をもつ方はどうしても少なくなります。そもそもデータサイエンティストなどに比べると、注目されにくいデータエンジニアの仕事に携わる人が少ないので、求める人材を見つけるのは至難の業ですね。

――DAのサービスを採用するに至った決め手について教えてください。

孫　以前にデータアナリシスグループでDAのサービスを活用した実績があり、とても評価が高かったことが決め手の1つです。また、DA社内で、現場で必要なスキルを補う内部研修を行っていることなども知り、組織としてのサポート体制もしっかりしている点も決定を後押しするポイントになりました。

常にユーザーの使い勝手を考え、ともに歩んでいく

――それで、まずは高田さんが常駐することになったわけですね。

高田明志（以下、高田）　はい。2024年2月から常駐しています。

――具体的には、どのような業務に携わってきたのでしょうか。

高田　私が主に取り組んでいる業務は、2023年10月にリリースされた『GO』のインセンティブ機能に関するもの。『GO』で乗車したお客様が、降車後に乗務員にチップを送ることができる機能に対してアナリシスグループがデータ分析を行うために「データモデリング〜ログの設計〜データマートの作成〜ダッシュボードへの実装」という一連の作業を行います。その他、新たな要望にあわせて構築済みのプログラムを修正することもあります。

――仕事をする上で心掛けていることはありますか。

高田　アナリシスグループからのご要望に適切に応え、提供するデータの品質を上げるには、ドメイン知識が求められるのはいうまでもありません。設計やコーディングなど、自分が取り組む作業の目的を1つ1つ理解することが、分析要件とのずれをなくし、より効率的なデータモデリングを実現したりすることにつながるからです。また、この仕事は単に「コードを書いて、プログラムが動けば終わり」ではありません。お客さまと一緒に業務を進めていく気持ちを胸に日々の仕事にのぞんでいます。依頼に対して、ダッシュボードの使い勝手やメンテナンス性を考慮したり、より効率的にデータを集計するために依頼者側で当初想定していなかった方法を提案することもあります。ただ、これは私に限らず、DAのメンバーなら誰でも心がけていることではないでしょうか。

孫　『GO』は、2020年に前身のJapanTaxi株式会社が提供していた『JapanTaxi』と株式会社ディー・エヌ・エーがサービス展開していた『MOV』というタクシーアプリが統合して誕生しました。そのため、機能によっては複数のツールが使われているなど、システム環境が複雑な部分が残っています。だからこそ、サービスの全体像を把握するのは困難なところがあるのですが、そのような環境でも、高田さんは、PRD（プロダクト要求仕様書）を読みこんで、システムのことをしっかりと理解されている。案件によっては私たちより深く理解している点もあって、とても心強い存在ですね。

有するスキルを総動員して正確性と迅速性を両立

――陳さんが担当している業務内容を教えてください。

陳 英珉（以下、陳）　私はデータアーキテクトグループで活用しているETLツール（散在するデータを収集・加工するツール）を、既存のものからGCPに統合されたサービスである「Dataform」に移行する業務を担当しています。

――陳さんが常駐したのは、高田さんが常駐しはじめて6か月後のことですが、そもそも、なぜETLツールをリプレースする必要があったのでしょうか。

孫　かねてからデータ活用基盤としてGCPを利用していましたが、ETLツールの一部に内製したものを使っていました。ただ、このツールは、つくりが独特かつドキュメントなどもそろっていないので、慣れていない人には扱うのが難しい代物でした。そこで「Dataform」に移行して、メンテナンスなどの業務効率を上げることを検討したのです。そんな折、弊社に常駐いただいていた高田さんの働きぶりを見て、DAの常駐メンバーなら移行作業も安心してお任せできると考えて依頼しました。

――陳さんが、仕事をする上で心掛けていることはありますか。

陳　正確さが求められる仕事なので、コードや作業手順に問題ないかは特に注意しています。具体的には、元のツールのコードを1つ1つ再現しながら確認して、問題がなければ本番環境に移行するようにしています。

孫　陳さんには、かなり細かいところまでチェックしてもらっています。既存のツールに潜んでいたバグや使われてないテーブルなどを見つけて、修正や削除の提案をしてもらえるのはとても助かります。また、移行作業を進めていると、移行前と後でデータベースのテーブルの数にズレが生じることがありますが、その状況と対応策を、資料にまとめて報告してもらえることもありがたいですね。これは高田さんも同様ですが、仕事の正確性やスピード感も申し分ありません。移行対象のテーブルは20ほどありましたが、スケジュール通りに作業が進んでいるので、安心してお任せできます。

――作業を効率的に進めるために、工夫していることがありそうですね。

陳　「Python（データの収集やデータ分析領域でよく利用されるプログラミング言語）」を使って、データの移行作業を自動化しています。かつてイギリスの大学院で「Python」を学んだ経験が役に立ちましたね（笑）。

孫　移行作業を自動化してしまうのは、お見事でした。陳さんの仕事ぶりを見て、私自身もとても刺激を受けています。

常駐メンバーのスキルアップを実現させるDAのサポート体制も評価

――それぞれ常駐前に準備したことがあれば教えてください。

高田　GCPのツールやSQL（データベースを操作するためのプログラミング言語）については、常駐前に研修や書籍で改めて勉強しました。DA社内には、各ツールの使い方に関する資料が豊富なので、そのような資料も活用しました。私の業務では「Looker」で可視化するためのクエリ（データベースに対する命令文のこと）を「LookML」を使って作成しますが、「LookML」に関する知識も社内研修で得ることができました。

陳　GCPに関しては、DAの社内研修で得た知識がとても役に立っています。ちなみに研修後にはGCPの資格を取得したり、データのパイプラインの構築から可視化まで実装して、DA社内でプレゼンしたりもしました。

孫　社内で、常駐メンバーの皆さんのスキルを上げるサポート体制が整っていることも、DAの「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」を評価していることの1つです。他の業務委託先と比べると、特に手厚い印象があるので、こちらも安心して仕事をお任せできます。

――高田さんと陳さんが携わっている業務が貴社のビジネスにどのようにつながるか、考えをお聞かせください。

孫　高田さんにお願いしているインセンティブ機能に関するところだと、データを分析することで、顧客満足度の高い乗務員の行動や習慣が明らかになります。この結果はサービスの品質向上につなげることが可能です。また、陳さんが進める業務は、内部作業の効率化を実現し、コスト削減に直結する取り組みなのはいうまでもありません。つまりお二人の仕事は、どちらも経営に与えるインパクトは大きいと考えられます。

――本日は貴重なお話をありがとうございます。それでは最後に今後の展望をお話しいただけますでしょうか。

孫　現在、『GO』は2,600万ダウンロードを突破していますが、1億2千万という日本の人口を考えればまだまだ伸びしろがあると考えています。さらにインバウンド需要も取り込んでいければ更なる成長が見込めます。今後も、ユーザーを理解し、新たな価値を提供しながら、事業の成長を実現し続けていくためにも、DAとは長期的なお付き合いをお願いしたいところです。

当サイトにてGO株式会社さまの事例記事を公開しました。
ぜひご覧ください。

データ領域プロフェッショナル常駐サービスで人材不足を解消し、事業成長の礎をつくる。

2024年12月20日（金）、2025年1月18日（土）に実施された、下北沢成徳高等学校の「1学年数学特別授業」および「データサイエンティスト職業体験プログラム」にて、弊社社員が講師として懇談会に参加しました。

メンバーズデータアドベンチャーカンパニーでは、このような講義でのゲストスピーカーの派遣も行っております。
下記問い合わせフォームよりお気軽にお問い合わせください。

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データ収集は、企業が競争力を高めるための最初のステップです。
本記事では、データ収集の重要性、メリット、具体的な方法、注意点、人材要件について詳しく解説します。

目次
01.|データ収集の重要性
　　データ収集が果たす役割
　　データ収集がビジネスに与える影響
02.|データ収集のメリット
　　ターゲティングの改善
　　リソースの効率的利用
　　新たなビジネスチャンスの発見
03.|データ収集の具体的手法
　　内部データの収集
　　外部データの収集
　　自動化ツールの活用
　　APIを利用したデータ収集
04.|データ収集の注意点
　　データ品質の確保
　　法令遵守
　　過剰なデータ収集の回避
05.|データ収集に求められるスキルや人材要件
　　必要なスキル
　　組織内での役割
　　チーム体制の重要性

データ収集の重要性

データ活用の第一歩であるデータ収集は、すべての分析活動や戦略立案の基盤です。適切なデータを収集することで、企業は市場の変化や顧客ニーズに迅速に対応でき、競争力を高めることが可能です。ここでは、データ収集が果たす役割と、それがビジネスにもたらす具体的な影響について、事例を交えながら詳しく解説します。

1.データ収集が果たす役割

データ収集は、企業がビジネス目標を達成するために必要な情報を取得し、効果的な意思決定を支えるプロセスです。このプロセスを通じて、以下のような成果が期待できます。

現状の可視化

データを収集し、数値化することで、業務プロセスや市場動向を具体的に把握できます。

• 例：営業部門が毎月の売上データを地域ごとに収集し、成績の良い地域と改善が必要な地域を視覚化することで、営業活動の強化ポイントを明確化。
• 具体的な場面：全国展開する小売チェーンが、各店舗の売上データを分析して、エリアマネージャーが的確なアクションを取れるようにする。

改善点の特定

データに基づいて、業務上の非効率やボトルネックを明確化します。

• 例：ECサイトでカート離脱率が高いページを特定し、デザイン変更や購入フローの改善を実施してコンバージョン率を向上。
• 具体的な場面：製造業の企業が生産データを収集・分析し、特定のラインでの稼働率が低い原因を特定し、運用スケジュールを見直して生産性を向上。

未来の予測

過去のデータを基に、将来の需要やリスクを予測することで、事前に対応策を講じることができます。

• 例：季節性の売上データを活用し、繁忙期に向けた在庫計画を策定することで欠品を防止。
• 具体的な場面：ファッション業界で、過去数年の販売データを用いて流行する色やデザインを予測し、製品開発や仕入れに反映。

新規ビジネスチャンスの発見

データ収集を通じて、これまで見えていなかった市場や顧客層のニーズを発見できます。

例：顧客アンケートのデータを分析し、特定の地域で未開拓のニーズがあることを把握して新規店舗を展開。

2.データ収集がビジネスに与える影響

データ収集の成功は、企業の競争力向上や業務効率化につながります。以下では、具体的な影響を事例とともに深掘りします。

戦略の質向上

データに基づく意思決定は、感覚や経験だけに頼る判断よりもリスクが少なく、戦略の信頼性を高めます。

• 事例：消費財メーカーが、購入データを分析してプロモーション施策を地域別に最適化し、売上を15%向上。
• 影響：市場動向をいち早くキャッチし、競合他社との差別化を図る戦略を立案可能。

業務効率化

収集したデータを活用することで、業務プロセスの改善が可能になります。

• 例：倉庫管理データを収集し、在庫の回転率を高めることで、保管コストを20%削減。
• 具体的な活用：物流業者が配送データを活用してルートを最適化し、燃料費と時間を削減。

競争力の向上

データを活用する企業は、市場の変化に迅速に対応できるため、競争優位性を確立できます。

• 事例：スポーツ用品メーカーが、顧客データをもとに需要予測を行い、主要商品の販売タイミングを最適化。
• 影響：他社より早く消費者ニーズに対応し、売上と顧客満足度を同時に向上。

リスク管理の強化

リスクを事前に特定することで、損失を未然に防ぐことが可能です。

• 事例：不動産業者が地域の経済データを分析し、不況の影響が少ないエリアに重点的に投資。

持続可能な成長の基盤

継続的なデータ収集と活用は、企業の成長を支える長期的な基盤となります。

• 事例：飲料メーカーが消費者トレンドデータを基に商品ラインナップを更新し、新規顧客の獲得とリピーター増加を達成。

データ収集のメリット

データ収集を適切に行うことで、企業はよりスマートな意思決定を下し、業務効率やビジネスの競争力を向上させることができます。このセクションでは、データ収集がもたらす具体的なメリットを、詳細な事例とともに掘り下げて解説します。

 1.意思決定の精度向上

データに基づく意思決定は、直感や経験に頼る判断と比較して、精度が格段に向上します。正確なデータを分析することで、企業はより信頼性の高い戦略を策定でき、ビジネスリスクを軽減することが可能です。

具体例：需要予測と在庫管理

• 例：過去の販売データを分析し、特定商品の需要予測を行うことで、在庫を最適化。これにより、欠品や過剰在庫を防ぎ、コスト削減に成功。
• 実際の効果：ある小売チェーンでは、需要予測を導入した結果、在庫維持コストを20%削減し、顧客満足度が向上。

効果的な戦略立案

• 詳細：地域別の売上データを収集し、特定の地域に重点的にリソースを割く戦略を展開。これにより、投資効果を最大化。
• 応用例：製造業で特定地域の購買データを基に、プロモーションキャンペーンをカスタマイズして売上を増加。

2.ターゲティングの改善

ターゲティングの精度向上は、収集したデータを適切に分析することで実現します。顧客行動データや購買履歴を活用することで、最適なタイミングで適切なメッセージを届けることが可能です。

パーソナライズされたマーケティング

• 例：ウェブサイト訪問履歴やクリックデータを分析し、特定の興味を持つ顧客にパーソナライズされた広告を配信。
• 効果：クリック率が平均で30%向上し、コンバージョン率の大幅な改善を達成。

顧客セグメンテーション

• 詳細：顧客を年齢、購買頻度、興味関心でセグメント分け。セグメントごとに異なるプロモーションを展開し、エンゲージメントを最大化。
• 事例：飲料メーカーが顧客セグメントに基づいて新商品を提案し、売上が10%増加。

タイミングの最適化

• 応用：データ分析で顧客が最も購買意欲を持つタイミングを特定し、アプローチ。
  • 例：過去の購買データから、月末に購入が増える傾向がある顧客に特別割引を提案。

3.リソースの効率的利用

データを収集し、分析することで、企業資源（時間、人材、資金）を最適に配分できます。これにより、無駄を最小限に抑え、ROI（投資収益率）を向上させることが可能です。

広告キャンペーンの最適化

• 例：異なる広告チャネルのパフォーマンスデータを分析し、高いROIを誇るチャネルに予算を集中。
• 結果：広告コストを15%削減しながら、収益を25%増加。

オペレーションの改善

• 事例：物流業界で、配送データを分析し、ルートの効率化を実施。これにより燃料費と人件費を削減。
• 応用：製造業で生産ラインの稼働データを基にスケジュールを最適化し、稼働率を10%向上。

リソース集中の具体例

• 詳細：低収益商品を特定し、開発リソースを高収益商品に再配分。
  • 例：アパレル企業が売上データを基に収益性の低いラインを削除し、主力商品に投資を集中。

4.新たなビジネスチャンスの発見

データ収集と分析は、新しい市場や顧客層の発見を可能にします。これにより、事業の多角化や新しい収益モデルの開発が促進されます。

購買パターンの分析

• 例：顧客の購買パターンを分析し、特定の商品と相性の良いサブスクリプションモデルを導入。
• 結果：サブスクリプションの導入後、リピート購入率が35%増加。

市場の未開拓分野の特定

• 事例：地域ごとの需要データを分析し、新市場のニーズを把握。
  • 例：旅行業界で、特定の季節に需要が高まる観光地を特定し、新規ツアーを開発。

新商品やサービスの開発

• 応用：ソーシャルメディアでのトレンドデータを収集し、新商品の開発に活用。
  • 事例：食品メーカーが消費者の健康志向データを活用して、低カロリー製品を開発し、新規顧客を獲得。

クロスセルとアップセルの促進

• 具体例：過去の購買データを活用して、特定の商品購入者に関連商品を提案。
• 結果：クロスセルによる追加収益が年間で15%増加。

データ収集の具体的手法

データ収集には多様な手法が存在し、目的や用途に応じて最適な方法を選ぶことが重要です。本セクションでは、それぞれの手法の特徴や使用場面、具体例を詳しく解説します。これにより、適切なデータ収集方法を理解し、ビジネスで効果的に活用するための知識を深めることができます。

1.内部データの収集

内部データとは、企業が業務活動を通じて生成したデータを指します。これには顧客データ、販売データ、業務プロセスデータなどが含まれます。内部データはアクセス性が高く、分析において最も基本となる情報源です。

販売データ

特徴        ：POSシステムやERPシステムから得られる売上記録や取引履歴です。
使用場面：売上のトレンド分析、新商品投入時期の決定、キャンペーンの効果測定など。
具体例    ：小売店がPOSシステムから商品ごとの売上データを収集し、季節ごとの売れ筋商品を特定。
                    これにより、繁忙期に向けた在庫補充を効率化。
                    飲食業で特定メニューの売上データを基に、期間限定メニューの継続や改善を判断。

業務プロセスデータ

特徴        ：製造ラインや業務オペレーションから収集されるデータ。生産性向上や業務効率化に役立ちます。
使用場面：製造プロセスのボトルネック分析、作業効率の評価、コスト削減施策の立案。
具体例    ：工場での作業時間データを基に、各工程の効率を評価し、従業員配置の最適化を実現。
                    カスタマーサポート部門での対応時間データを分析し、顧客満足度向上のための改善策を実施。

2.外部データの収集

外部データは、企業外部から取得するデータで、市場の理解や競争環境の分析に役立ちます。これには市場データやソーシャルデータ、業界レポートなどが含まれます。

市場データ

特徴        ：市場規模、成長率、競合情報など、業界全体の動向を示すデータ。
使用場面：価格戦略、新規市場の開拓、製品開発の方向性決定。
具体例    ：競合企業の販売実績や製品情報を収集し、競争力のある価格設定を実現。
                    市場規模データを基に、新規参入が期待できるニッチ市場を特定。

ソーシャルデータ

特徴        ：SNS、ブログ、口コミサイトなどのオンラインプラットフォームで収集されるデータ。
使用場面：顧客の声の把握、ブランドイメージの分析、製品改善。
具体例    ：特定の商品に関するSNS上の口コミを分析し、ユーザーからの評価を反映した新商品の開発。
                    ソーシャルリスニングツールを活用し、ブランドへのメンション量を監視。問題発生時に迅速な対応を実施。

3.自動化ツールの活用

自動化ツールを利用することで、データ収集の効率が飛躍的に向上します。これにより、大量のデータを迅速かつ正確に取得することが可能です。

スクレイピングツール

特徴        ：ウェブサイトから特定の情報を自動的に収集する技術。
使用場面：価格情報の収集、競合情報の監視、消費者トレンドの分析。
具体例    ：eコマース企業が競合商品の価格データをリアルタイムで収集し、自社価格を柔軟に調整。
                    不動産業者が物件情報サイトから賃貸価格や物件数を自動取得し、マーケットレポートを作成。

IoTデバイス

特徴        ：センサーやデバイスを通じてリアルタイムのデータを取得。
使用場面：設備保全、物流の効率化、環境モニタリング。
具体例    ：製造業で設備稼働データをIoTセンサーで収集し、異常検知やメンテナンス計画に活用。
                     農業分野で土壌センサーを活用し、作物の成長に最適な施肥計画を作成。

4.APIを利用したデータ収集

API（Application Programming Interface）は、異なるシステム間でデータをやり取りするためのインターフェースです。APIを活用することで、外部サービスからリアルタイムにデータを収集できます。

APIの活用例

特徴        ：高精度かつリアルタイムでデータを取得可能。プログラムを通じて連携するため、人為的ミスが減少。
使用場面：ウェブ解析、データダッシュボードの構築、広告運用の効率化。
具体例    ：Google Analytics API：ウェブサイトの訪問者データやコンバージョンデータを取得し、
                    マーケティング施策のパフォーマンスを定量的に評価。
                    天気データAPI：気象情報を活用して、季節性のある商品の販売計画を最適化。
                    SNS API：TwitterやInstagramのデータを取得し、ブランドのエンゲージメントを測定。

データ収集の注意点

データ収集はビジネスにおける重要なプロセスですが、収集の方法や運用次第では、トラブルやリスクを引き起こす可能性があります。本セクションでは、データ収集における技術的、法的、運用的な注意点を掘り下げ、それぞれの対策や具体例を挙げて解説します。

1.データ品質の確保

データの品質が低いと、分析結果の精度が大きく損なわれ、誤った意思決定に繋がるリスクがあります。そのため、データ収集の段階から正確で信頼性のあるデータを確保することが重要です。

課題

• 不正確なデータ：手入力ミスやシステム障害により、誤ったデータが収集される。
• データの欠損：重要なデータが欠落している場合、分析結果が不完全になる。
• 古いデータ：最新の情報を反映しないデータは、現状と乖離した結果を生む。

対策

• データクレンジングの実施：収集したデータを定期的に見直し、重複データや誤ったデータを削除。
• 入力チェック機能の導入：データ収集時にエラーチェックを行う仕組みをシステムに組み込む。
• データの精度確認：定期的にサンプリングを行い、データの正確性を検証。

具体例

• POSシステムの販売データ：収集した売上データをデータベースに取り込む際、商品コードや数量に異常値がないかをチェックする。
• オンラインフォーム：顧客情報を収集するフォームに入力ルール（例：郵便番号やメールアドレスの形式）を設け、正確なデータ収集を保証。

2.法令遵守

データ収集において、法令を遵守することは必須です。特に個人情報を取り扱う場合、国内外の規制に準拠しないと、企業の信用失墜や高額な罰金のリスクがあります。

課題

• 個人情報の適切な取り扱い：個人情報保護法やGDPRなどの法規制に違反すると、法的措置を受ける可能性がある。
• 適切な同意取得：顧客からデータ収集の明確な同意を得ない場合、プライバシー侵害と見なされるリスク。

対策

• プライバシーポリシーの策定と公開：データの利用目的や保管期間を明確にし、顧客に通知。
• 同意取得の仕組み：ウェブサイトやアプリでデータを収集する際、同意ボタンを設けて明示的な同意を求める。
• データの匿名化：収集した個人データを匿名化し、プライバシー保護を徹底。

具体例

• 事例1：顧客データ収集：Eコマースサイトが購入者のデータを収集する際、利用規約とプライバシーポリシーを明確に提示し、同意を得る仕組みを導入。
• 事例2：位置情報データ：アプリで位置情報を取得する場合、収集目的を明示し、利用者に同意を求めるポップアップを表示。

3.過剰なデータ収集の回避

必要以上にデータを収集すると、管理が複雑化し、分析の効率を低下させるだけでなく、セキュリティリスクを増大させる可能性があります。

課題

• データ管理コストの増加：不要なデータを収集しすぎると、ストレージコストや管理リソースが増大。
• 分析の効率低下：膨大なデータから必要な情報を抽出する作業に時間がかかる。
• セキュリティリスクの増加：収集データが多いほど、情報漏洩のリスクが高まる。

対策

• 収集データの明確化：プロジェクトや分析目的に応じて、必要なデータ範囲を明確に定義。
• データ収集ポリシーの策定：企業全体で統一されたデータ収集方針を設け、過剰収集を防止。
• ストレージの最適化：古いデータや使用頻度の低いデータをアーカイブまたは削除。

具体例

• 事例1：マーケティングキャンペーン：キャンペーン効果測定のために必要なデータ（クリック率、コンバージョン率）だけを収集し、不要な顧客情報は収集しない。
• 事例2：IoTデバイス：センサーからのデータを収集する際、異常検知に必要なデータだけを取得し、それ以外のデータは収集しない設定を導入。

データ収集に求められるスキルや人材要件

データ収集プロジェクトを成功させるためには、多様なスキルを持つ人材や役割の明確なチーム体制が必要です。本セクションでは、必要なスキル、組織内での役割、そしてチーム体制の重要性について詳しく解説します。

1.必要なスキル

データ収集を効果的に行うためには、専門的な知識と技術が求められます。以下は、成功するデータ収集プロジェクトに必要な主要スキルです。

データ管理スキル

• 内容：収集したデータを正確に整理し、品質を維持しながら保存する能力。
• 重要性：不正確なデータや欠損データを防ぎ、後続の分析がスムーズに行える環境を構築するために不可欠。
• 具体例：企業の販売データをカテゴリー別、地域別に分類し、統一フォーマットで保存する。
  
  

分析スキル

• 内容：収集したデータを解釈し、ビジネスにとって有益な洞察を得る能力。
• 重要性：収集したデータを単なる情報の集合体から、価値のある意思決定の材料に変換する力。
• 具体例：ウェブサイト訪問者の行動データを分析し、離脱率の原因を特定する。
  
  

プログラミングスキル

• 内容：データ収集に必要なツール（API、スクレイピングツール、RPAなど）を操作・開発する技術。
• 重要性：効率的かつ正確にデータを収集するために、手動作業では難しい収集プロセスを自動化。
• 具体例：Pythonを使用して、特定の業界ニュースサイトからトレンド情報をスクレイピング。
  
  

法令遵守の知識

• 内容：個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）などの規制を理解し、収集するデータが法的に適切であることを確認する能力。
• 重要性：法的トラブルを防ぎ、顧客やユーザーからの信頼を維持するため。
• 具体例：収集データの利用目的を明確にし、同意を得る手続きの設計。
  
  

2.組織内での役割

データ収集には、複数の専門的役割が関与します。以下は、典型的なプロジェクトにおける主要な役割です。

データエンジニア

役割                ：データの収集、処理、統合を担当。
具体的な業務：データベース設計と管理。APIやETLツールを使用したデータの抽出とロード。データ収集プロセスの自動化。
必要なスキル：SQL、Python、データベース管理スキル。

データアナリスト

役割                ：収集したデータを分析し、ビジネス価値のある洞察を提供。
具体的な業務：データの可視化（ダッシュボード作成）。KPIの測定と報告。トレンドや異常値の分析。
必要なスキル：Excel、Tableau、統計分析ツール（R、SASなど）。

プロジェクトマネージャー

役割                ：全体のプロセスを計画し、各チーム間の調整を担当。
具体的な業務：スケジュールの管理。リソースの配分。チーム間のコミュニケーションの円滑化。
必要なスキル：プロジェクト管理スキル（PMBOKなど）、優れたコミュニケーション能力。

3.チーム体制の重要性

データ収集は、単独の部門で完結する作業ではありません。組織内の複数の部門が連携し、効果的な体制を構築する必要があります。

クロスファンクショナルな連携

• IT部門：データ収集インフラの整備と管理。
• マーケティング部門：ターゲットデータの要件定義と活用方法の策定。
• 経営陣：データ収集プロジェクトの目的と期待される成果を明確化。
  
  

役割分担の明確化

• 課題：役割が曖昧だと、責任の所在が不明確になり、プロジェクトが停滞するリスクがある。
• 解決策：各部門や担当者の責任範囲を明文化し、進捗管理を行う。
  
  

外部リソースの活用

• 状況：社内に必要なスキルやリソースが不足している場合。
• 解決策：データ収集や分析の専門企業、フリーランスエキスパートの起用。
• 具体例：高度なスクレイピング技術が必要な場合に、外部のITベンダーに依頼。
  
  

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