データ分析とデータ解析：違いは何か？

データ解析、データ分析。同じ概念のための二つの用語？それとも異なるが関連する用語？

データ分析とデータ解析が同じものであるという誤解は一般的です。一般に受け入れられている区別は次の通りです：

• データ分析は、データとツールを使用してビジネスの意思決定を行う広い分野です。
• データ解析はデータ分析の一部であり、特定のアクションを指します。

この混乱を説明し、解消しようとするために、両方の用語、例、ツールを見ていきます。

データ分析とは何か？

データ分析は、データに関連するすべての活動の概念と実践（あるいは、科学と芸術）を定義する広い用語です。主な目標は、データサイエンティスト、エンジニア、およびアナリストを含むデータの専門家が、ビジネスの他の部分がこれらの発見にアクセスしやすく、理解しやすくすることです。

生のデータは、そのままでは価値がありません。代わりに、そのデータで何をするかが価値を提供します。データ分析には、ビジネス戦略と成果を推進するためにデータのパターンを発見、解釈、視覚化し、物語を語るために、人間と機械が可能にするすべてのステップが含まれます。

成功したデータ分析の実践は、あなたのビジネスが進むべき方向についてより良い戦略を提供することができます。うまく行えば、データ分析はあなたが：

• トレンドを見つける
• 機会を明らかにする
• アクション、トリガー、またはイベントを予測する
• 意思決定を行う

すべての真の実践のように、データ分析は体系的であり、多くの計算と管理のステップから成り立っています。専門家は「体系的」という言葉を強調します。体系的であることは重要です。なぜなら、データ分析は多くの異なる活動を使用し、あらゆるタイプとサイズのデータソースを利用するからです。

データ分析には多くの分野が含まれており、データサイエンス、機械学習、および応用統計などがあります。データ分析の実践の一つの具体的な成果は、データ視覚化を用いて最も重要なポイントの物語を語るように計画されたレポートです。そうすることで、データの専門家でない他のビジネスが理解し、戦略を開発し、適応できるようになります。

データ分析がビジネスの機会の分野を強調する方法は多くあります：

• 顧客がどのように関与するかを理解するために事実を使用することは、あなたが販売やマーケティングプロセスを変更することを意味するかもしれません。パン屋は、冬にパンボウルの需要が増加することをデータを使用して認識するかもしれません—これは需要が高いときに価格を割引する必要がないことを意味します。
• サイバー攻撃の増加は、あなたが積極的な予防策を講じる必要があることを意味するかもしれません。
• 特定の環境、たとえばサーバールーム、発電所、または倉庫内のさまざまなIoTデバイスからのデータは、あなたが必要な安全性と信頼性を最低コストで提供しているかどうかを示す可能性があります。

データ分析のプロセス

データ分析の実践には多くの別々のプロセスが含まれており、データパイプラインを構成することがあります：

• データを収集し、取り込む
• データを分類する 構造化/非構造化形式に、次のアクションを定義することもあります
• データを管理する、通常はデータベース、データレイク、および/またはデータウェアハウスで
• データを保存する ホット、ウォーム、またはコールドストレージに
• ETLを実行する（抽出、変換、ロード）
• データを分析するパターン、トレンド、洞察を抽出するために
• データを共有するビジネスユーザーや消費者に、通常はダッシュボード内または特定のストレージを介して

データ分析とは何か？

データ分析はデータ分析のパイの一片と考えてください。データ分析は、役立つ情報を見つけるためにデータをクリーンアップし、変換し、モデリングし、質問することから成ります。（他のスライスは、収集から保存、視覚化までの他の活動であると一般的に合意されています。）

データ分析の行為は通常、すでに準備された単一のデータセットに限定されます。データを検査し、整理し、質問します。現在、2020年代では、ソフトウェアまたは「マシン」が通常、最初の分析を行い、しばしばデータベースやツールの一つで直接行います。しかし、これは人間によって補足され、データの文脈を調査し、尋ねます。

データセットの分析が終わると、他のデータ分析活動に移行します：

• 他の人にデータへのアクセスを提供する
• データを提示する（理想的にはデータ視覚化または物語で）
• データに基づいて取るべきアクションを提案する

データ分析の重要な点は、分析がすでにデータをキャプチャしていること、つまり過去のデータを意味します。

データ分析の種類

データ分析技術には多くの種類があります。最もよく知られているものは以下の通りです：

• テキスト分析。これはデータマイニングとも呼ばれます。この方法は、データベースや他のデータマイニングツールを使用して、大規模なデータセット内のパターンを発見します。
• 統計分析。この分析は「何が起こったのか？」に答えます。過去のデータをダッシュボード形式で利用します。統計分析には、データの収集、分析、解釈、提示、およびモデリングが含まれます。
• 診断分析。この分析は「なぜそれが起こったのか？」に答えます。統計分析中に発見された洞察から原因を探ります。このタイプの分析は、データの行動パターンを特定するのに役立ちます。
• 予測分析。この分析は、過去のデータを利用して、何が起こりそうかを示唆します。予測分析は、データに基づいて将来の結果を予測します。
• 処方的分析。このタイプの分析は、テキスト、統計、診断、および予測分析からの洞察を組み合わせて、現在の問題を解決するために取るべきアクションを決定します。

ビジネスニーズや意思決定プロセスに応じて、これらの異なる方法を組み合わせてください。PWVコンサルタントのマネージングパートナーであるPieter Van Iperenは、あなたの会社が非常におそらく追跡しているウェブトラフィックの例を使用します。あなたはウェブトラフィック内の個々のメトリックを自動的に収集し、測定するためのツールを持っています。たとえば：

• 位置
• 時間帯ごとの活動
• モバイル対PC
• 使用中のブラウザ

それぞれのデータポイントは、全体的な分析の小さな部分です。そして、人間は、あなたのウェブサイトを最適化するために、どのようにすべきかを決定するためにさらなる分析を行います：

• 販売機会を改善する
• 販売リードタイムを短縮する
• 収益を増加させる

繰り返し可能な分析は、しばしばあなたの分析プラットフォーム内の新しいメトリックに変換できます。

どちらが優れているか？

Incrementors SEO ServicesのマーケティングマネージャーであるBrack Nelsonは、データ分析の結果は、単独のデータ分析の出力よりも包括的で有益であると提案しています。

データ分析とデータ解析の違いについて考えてみてください：

• アナリストがビジネスユーザーに数値のスプレッドシートを送信する対ユーザーが記述的分析と対話するためのダッシュボードを作成する。
• ビジネスユーザーがマーケティングキャンペーンのライブ値を示すレポートを受け取る対予測を表示し、ユーザーが予測分析と対話できるウェブアプリを作成する。

Brackが言うには、最終的な動きは、データ駆動の予測を行い、他のシステムのAPIに連絡を取り、アクションを生成する製品を作成することです—それがデータ分析の実践です。

データ分析のためのツール

分析ソフトウェアは、ビジネスにとって重要な意思決定を行うための分析を人間と機械が行うのを助けるツールです。

データ分析と全体的な分析に使用される一般的なツールには次のものがあります：

• Microsoft Excel
• Microsoft Power BI
• Tableau
• R分析
• Python
• Google Analytics

(多くのビッグデータとデータ視覚化ツールに関するチュートリアルについては、BMCガイドをご覧ください。)

なぜ混乱するのか？

興味深いことに、用語は時々データサイエンティストやデータアナリスト自身によって混同されます！

データの広い世界でさまざまな人々に調査した結果、この分断が明らかになりました。ほとんどの人は、データ分析がより広い分野であり、データ解析がその重要な機能の一つであると同意しましたが、他の人は異なる見解を持っていました。この明確さの欠如は、もしかしたら質問がデータ分析対データ解析ではなく、あなたが両方を十分に行っているかどうかかもしれません。

何人かの人は、私たちのようなデータ専門家でない人々が用語を交互に使用しても気にしないと言いました。したがって、次回の会議でデータ分析を分析と混同しても、大多数の人は気づかないでしょう。

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これらの投稿は私の個人的な意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。