データ分析は現代の企業運営に不可欠な要素ですが、特に企業の業務と連携して迅速な成果を上げるために、データ分析能力をいかに迅速に向上させるかは、多くのデータチームが直面する課題です。この記事では、データ分析能力の3つのレベルを体系的に紹介し、実践的な手法とツールをご紹介します。

「現状、データチームの分析力が弱い。会社の事業と融合し、迅速に成果を出せるような分析力を高めたい」という学生からの質問がありました。今日は、データ分析力を3つのレベルに分け、一つずつ高めていく必要があることを体系的にご紹介します。

I. 能力要件の3つのレベル

• 基本スキル: SQL や Python などのツールを使用して、必要に応じてデータを抽出し、データの視覚化のニーズを満たします。
• 中級レベルの能力: ビジネス プロセスに基づいて、インジケーター システムを積極的に合理化し、データ ダッシュボードを開発し、散在したアドホックなデータ取得ニーズを固定データ監視に置き換えます。
• 高度な機能：データモニタリングに基づき、ビジネス上の課題を積極的に特定し、実用的な提案を提供し、ビジネスソリューションをテストするための実験を設計します。これを実現することでのみ、データは真に「効果を発揮」します。

現在、基本的なスキルについては、次のような膨大な情報がオンライン上に存在します。

• データ検索スキルを向上させるために、コーディング問題をたくさん練習しましょう
• 採用時には、職場で使用される複雑な質問がテスト問題として使用され、正しく回答できる候補者が選択されます。
• サンプル テーブルとクエリ ロジックを提供し、SQL の記述を支援する AI ツールを活用します。
• 統計情報にエラーが見つかった指標を繰り返し練習するための「データ収集エラーノート」を作成します。

つまり、練習を重ねれば完璧になります。十分に練習すれば、適切なデータ取得ツールを作成できます。

しかし、中級レベルから始めるには、データとビジネスインサイトを組み合わせ、独自の視点を持つことが求められます。この点についてオンラインで共有されている情報はほとんどなく、ほとんどの記事はAARRRのような基本的な手法を紹介するにとどまっています。今日は、このトピックについてさらに深く掘り下げていきます。

II. 重要なポイント1: 散在したデータ抽出を標準テンプレートに置き換える

一般的なデータ分析のニーズには、次の 4 つの種類があります。

1. 事業状況の監視

2. 問題の原因を分析する

3. ビジネストレンドの予測

4. ビジネスアイデアのテスト

これらのうち、モニタリング関連のニーズは最も大きく、かつ最も時間のかかるものです。分析能力を向上させるためには、指標体系を事業分野（例：営業、オペレーション、製品、マーケティング、物流など）ごとに整理し、固定のモニタリングテンプレートを作成する必要があります（下図参照）。これにより、新入社員の事業理解が深まり、一時的なデータ取得にかかる作業負荷が大幅に軽減され、より高度な業務に集中できる人員を確保できます。

III. ポイント2：事業運営の定期的な傾向をまとめる

「多くのデータアナリストがデータの理解に苦労している」というのは、基本的なデータスキルを持つ人にとってよくある悩みです。モニタリング指標を確立したら、まずはビジネス評価のための主要業績評価指標（KPI）（売上高、利益、新規ユーザー数、アクティブユーザー数など）の典型的な傾向を把握する必要があります。

特に注意が必要なパターンが 3 つあります (下の図を参照)。

1. 自然サイクル: 指標は季節の変化や休日に関連していますか?
2. ライフサイクル: 事業開始から終了までの主要業績評価指標の傾向
3. 同期グループ変更: ユーザー登録後のN期間にわたる傾向

通常の市場トレンドを理解することは、初心者にとって「通常のトレンド」の意味を理解し、真の指標の異常値を見極めるために不可欠です（1%の変動を無計画に分析するのではなく）。これは、より深い分析への出発点となります。

IV. ポイント3：ビジネスプロセスの深い理解

データに基づいて洞察を得るには、まずビジネスを詳しく調べる必要があります。

たとえば、営業では次のことが学べます。

• 販売プロセスにはどのようなステップがあり、どのようなデータが記録されますか?
• 販売チャネルにはどのような種類があり、それぞれどのような効果があるのでしょうか?
• 販売されている製品の種類は何種類あり、各種類の販売割合はどのくらいですか?

例えば、供給に関しても知ることができます。

• 原材料から完成品に至るまでにはいくつかの工程があります。
• 各ステップでどのようなリソースが消費されますか?
• 各ステップの結果は何ですか?

ビジネスを理解する過程では、次の点に注意してください。

• 各段階でどれくらいのデータが収集されますか?
• ビジネス自体はどのような側面に最も重点を置いていますか?
• ビジネスにおける一般的な慣行は何ですか?

プロセスを理解したら、ビジネスプロセスと一般的なプラクティスに基づいた指標システムを構築できます（下図参照）。これにより、包括的なデータモニタリングが可能になり、（データベースにすべての指標を単に書き出すのではなく）ビジネスの観点から問題を検討できるようになります。

5. 重要なポイント4: ビジネスアクションの有効性を定量化する

業務において頻繁に行われる重要な業務については、定量的な監視メカニズムを確立することが不可欠です。

例えば、企業が販売実績を向上させたい場合

1. マーケティング部門がプロモーション キャンペーンを実行している場合、データを使用して、どの注文がプロモーション注文であるかを記録し、プロモーション注文の増加を観察し、キャンペーン収益を計算できます。

2. 営業部門が営業スキル研修を実施している場合、各人のスキル向上度合いを記録するデータがない可能性があります。このような場合、次善策として、研修に参加した人や参加した企業を記録し、指標の変化を確認することが挙げられます。

このアプローチには2つの目的があります。第一に、新入社員の事業理解を深めること、第二に、様々な事業活動の有効性を最初から把握できるようにすることです。これは、その後の詳細な分析に役立つ貴重なデータとなります。企業によっては、事業部が特定の業務に着手したにもかかわらず、データが不明瞭な場合があり、フォローアップの調査が必要になります。これは「詳細な分析」とは言い難いでしょう。

6. 重要なポイント 5: ビジネス上の問題を分解し、分析仮説を立てます。

まず仮説を立て、次に証拠を見つけることを学ぶことは、中級レベルから上級レベルへの重要なステップです (下の図を参照)。

分析仮説には 3 つのソースがあります。

1. 仮説は過去のパターン、経験、傾向に基づいて提案されます。
2. ビジネス関係者の懸念に基づいて仮説が提案されます。
3. 構造/階層分析で特定された主要な問題に基づいて、仮説が提案されます。

これら3つの手法はいずれも、これまでのステップで蓄積された知識を必要とします。例えば「雨がパフォーマンスに与える影響」といった単純な仮定が多数考えられる場合、上級アナリストはそれを複数のシナリオに分解することができます（下図参照）。このような粗い思考から細かい思考へと発展させるには、長期的な訓練が必要です。このステップを突破することによってのみ、エキスパートの仲間入りを果たすことができるのです。

結論として、分析スキルを向上させるには...

1) ビジネスプロセスを詳しく調査し、ビジネスの詳細を理解します。

2) ビジネスパターンを把握し、ビジネス慣行を評価する。

3) 合理的な仮説を立て、重要な要素を特定します。

さらに、広範囲にわたるトレーニングが不可欠です。