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» 2020年12月08日 11時00分 公開

社内に広がる分析の輪(3):敵は前処理にアリ!nehanが実現するデータ活用の民主化とは?

[PR/ITmedia]
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 ビジネスの世界で、ビッグデータの重要性が認識され始めてから数年。企業がデータを収集・分析し、その結果を事業の成長や売り上げアップ、顧客獲得に生かす取り組みが広がりつつある。後ほど紹介するUSENも、こうした取り組みに注力する企業のひとつ。“宝の山”ともいえるビッグデータの分析に取り組む企業は、業種業界を問わず、今後さらに増えていきそうだ。

 ただし、普及に向けた課題も見えてきた。企業がデータ分析に取り組む上ではいくつかハードルがあり、誰もが気軽に始められるわけではない。そのハードルとは、(1)分析の前処理に時間とコストがかかる、(2)分析に一定以上のプログラミングスキルが求められ、従事できる人材が限られてくる――などさまざまだ。

 企業で複数の部門がデータを保有している場合、それらを統合して全社的なデータ基盤を構築すれば、分析に使えるデータ量が増えるのは言うまでもない。だが部門が違えば、データの入力方法が異なっていることや、部門間でデータが重複していることも多い。分析で正確な結果を得るためには、各部門のデータを統合したり、重複するデータを削除したりといった前処理が必要になる。データを目視で確認し、こうした処理を手作業で進めるのは至難の業だ。

 また、データ分析では主に「SQL」「Python」等を使うが、営業やマーケティングといった業務の担当者がこの言語をマスターしているとは限らない。顧客データなどを分析したくても、どうすればいいか分からない場合もあるだろう。データ分析の専門部署がない場合は社内のエンジニアなどに頼むしかない。いずれにせよ、業務部門の中で「データの収集→前処理→分析→結果を踏まえた戦略立案」というサイクルを回すのはなかなか難しそうだ。

photo 左からnehanの清水健吾氏、中原誠社長、USENの品川慶氏、早坂麗子氏

データ分析ツール「nehan」の実力

 企業がこのようなハードルを乗り越え、データを効率よく分析できるように、ベンチャー企業のnehanはプログラミング不要のデータ分析ツール「nehan」を開発・提供している。nehanの特長は、分析業務をワンサービスで完結できることだ。加工・集計・結合といった前処理機能でデータを価値ある形にした後、可視化(BI)や機械学習(AI)を実施し、活用につなげることができる。

photo nehan利用画面のイメージ

 SQLを書かなくても、ユーザーがnehanに自社データを投入できる機能「SQLビルダー」も搭載。nehanの中原誠社長は「『Microsoft Excel』を使いこなせる知識やリテラシーがあれば、部門を問わず、誰でも直感的な操作でさまざまな処理を構築できます」と説明する。

 既存のAI、BIツールの中には、前処理が終わった“きれいなデータ”の分析に特化しているものや、SQLを書かないとデータを取り込めないものもある。これに対してnehanは、プログラミング未経験者など、業務部門でも使いやすい機能を多く搭載し、データ分析を始めるハードルを下げることで、他のツールと差別化を図っている。

データ分析に力を入れるUSENを支援

 nehanを2019年に導入し、データ分析に取り組んでいるのが、業務店向けBGMサービスのパイオニアとして知られるUSEN(USEN-NEXT GROUP)だ。同社は現在、店舗の総合支援として、音楽配信にとどまらず、Wi-Fi、POSレジ、キャッシュレス決済、店舗アプリ、IPカメラなどのITサービスを中心に店舗運営に必要な各種ソリューションを提供しており、直近ではデータ分析を生かした『USEN IoT PLATFORM』事業にも注力。IoTカメラを飲食店に配置し、来店者の属性に応じたBGMを自動で流すシステムなどを開発・提供している。POSレジなどの設備を飲食店に提供し、購買データを分析した上で、売り上げアップに向けた施策を後押しするサービスも始めている。

参考サイト:『USEN IoT PLATFORM』サービスサイトはコチラ

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 また、USENはこうした社外向けのビジネスと同時に、社内でもnehanを使ったデータ分析のプロジェクトを進め、営業活動の効率化を試みている。

 社内向けのデータ分析基盤の構築を担当している、USENの早坂麗子氏は「営業担当者が現場で拾ってきた情報と、当社の基幹系のデータをかけ合わせることで、営業活動の最適解を可視化できるようにしたいと考えています」と意気込む。

nehan導入前の課題とは

photo USENの早坂麗子氏(事業開発統括部IoT PLATFORM事業推進部チーフディレクター)

 「社内のさまざまな部署から集まったデータを分析する上で、データ前処理のプロセスにおいて大きな課題がありました。例えば、異なるデータソースから収集したデータを集めて、マーケット内の店舗の総数を割り出す際には、店名の表記のゆれや(全角、半角、英字等)、企業名の『株式会社』、(株)表記等で、そのままの状態で分析にかけると、異なる店舗と判断されてしまうことから、正確な分析を行うには、これらの重複した情報をクレンジングする必要がありました」(早坂氏)

 「また分析したデータ量が多い場合は、どうしても目検でのクレンジングでは限界があり、分析担当者にはある程度のデータベースのプログラミング知識が必要でした」(早坂氏)

現場でのデータ活用を加速

 早坂氏によると、nehanはプログラミングの知識がなくても使えるので、社員が情報システム部門に依頼しなくても自由にデータを分析できるようになり、現場でのデータ活用がこれまで以上に広がりつつあるという。一般の社員がデータベースのプログラミングを考えたり、情シス部門の分析担当者から分析結果が届くのを待ったりする時間が無くなることで、よりリアルタイムでのデータ活用が可能となり、空いた時間を新しいサービスやアイデアを考える時間に変えれば、USENは企業としてさらに成長できるからだ。このようにUSENの社内では、nehanによるデータ活用の民主化が着々と進行し、その業務プロセスは大きく変わろうとしている。

photo nehanを使ったデータ活用の流れ

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提供:株式会社nehan
アイティメディア営業企画/制作:ITmedia NEWS編集部/掲載内容有効期限:2020年12月28日