【無料あり】データ分析ツール比較15選！活用シーンや機能まで詳しく解説
データ分析ツールとは、企業の経営戦略において重視される多種多様なデータを、収集・整理・分析するツールです。
必要なデータを正しく収集・分析することで、企業は意思決定の迅速化や顧客理解の深化を実現できます。
本記事では、おすすめのデータ分析ツール・15種類を比較しながらご紹介します。
データ分析ツールを簡単に比較できる資料を以下からご覧いただけます。
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データ分析ツールとは？
データ分析ツールとは、大量かつバラエティに富んだデータを、数値で可視化するツールです。
データ分析ツールを使用することで、以下のような作業・処理を自動化できます。
● データの収集・加工
● データ分析
● 分析結果の表示
● データの管理
社会・産業界のDXが進む昨今、日々大量かつ多様なデジタルデータが生成されています。
自社に必要なデータを適切な形で可視化することは、顧客ニーズの把握や市場予測の高精度化・リスクの早期発見などに有益です。
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データ分析ツールの主な機能
ここからは、データ分析ツールの主な機能について見ていきましょう。
1．データの収集・抽出
さまざまなソースから必要なデータを収集し抽出する機能です。対象となるデータベースには、以下のものがあります。
● 社内・クラウド上のデータベース
● Webサービス（API連携）
● CSVファイル、Excelファイルなど
● Webサイト・SNSなど
なおデータ分析ツールによっては、データ成形やクレンジングに対応していないものがあります。データの前処理ができない場合は、他の処理ツールまたは自力でデータの成形が必要です。
2．データの分析
抽出したデータは、さまざまな手法で分析できます。
分析方法はツールによって異なりますが、以下のような分析方法を選択可能です。
● 統計分析: データの傾向・パターンを分析する機能
● テキスト分析: 文章から意味や感情を分析する機能 など
またAIを搭載したデータ分析ツールであれば、AIの学習によって分析や予測を行えます。
3．データの可視化
データ分析ツールでは、抽出・分析したデータを可視化することが可能です。
可視化の方法には、以下のものがあります。
● グラフ（円グラフ・棒グラフ・折れ線グラフなど）
● チャート（散布図・ヒストグラムなど）
データ分析ツールによっては、グラフとチャートを組み合わせ、分かりやすく表示できる「ダッシュボード機能」を搭載しているものもあります。
4．データマイニング
データマイニングとは、大量かつ多様なデータから有用な知識やパターンを抽出する技術です。
データマイニングを実施することで、多量なデータの中から関連性のあるデータを抽出したり、特定の事象についての発生確率を予測したりできます。
5．OLAP
OLAP（オンライン分析処理：Online Analytical Processing）とは、データベース上に蓄積された膨大なデータをさまざまな手法で分析し、必要な結果を素早く結果表示する機能です。
OLAPを実施することで、以下のような分析が可能です
● 売上分析：商品、地域、顧客属性、時間軸などで売上を分析
● 顧客分析：購入履歴、属性情報、行動ログなどで顧客ニーズを分析
● 業務分析：生産データ、在庫データ、設備稼働データなどで改善が必要なポイントを分析
集計済みのデータを高速に処理できるため、複雑な分析や多次元分析を実施したいときに役立ちます。
6．予測・シミュレーション
予測・シミュレーション機能は、過去のデータに基づいて将来を予測したり、特定の条件を設定してシミュレーションを実施したりできる機能です。
例えば以下の数値について予測・シミュレーションを行うことで、経営戦略・マーケティング施策の精度向上が期待できます。
● 売上予測
● 需要予測
● 顧客行動予測
● リスク予測
● マーケティングシミュレーション など
予測機能で不確実性を排除すれば、意志決定の精度が向上します。
また潜在的なリスクが発見された場合、素早く回避の手段を講じられるのもメリットです。
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データ分析ツール活用シーン
DXによって多量なデジタルデータが生み出される昨今、データ分析ツールは、あらゆる業界・分野で活用されています。
ここからは、主なデータ分析ツールの活用事例について見ていきましょう。
1．生産管理
データ分析ツールは、生産管理の効率化に有益です。
データ分析ツールの導入により、以下のようなことが可能となります。
● 生産状況の可視化：生産ラインの稼働状況や生産量を数値で可視化できる
● 生産計画の立案：過去の生産データに基づいて、最適な生産計画を立てたり生産予測を行ったりできる
● 在庫の最適化：原材料や部品の在庫状況を分析し、最適な発注量を計算できるなど
このほか製品の検査データに基づいて、品質管理体制を強化するなどの改善も可能です。
2．マーケティング
データ分析ツールによって必要なデータを可視化することで、マーケティング施策の精度も向上します。
● 顧客ニーズの把握：顧客の購入履歴、属性情報、行動ログなどの分析により顧客ニーズを明確化できる
● ターゲティングの精度向上：顧客を共通の属性やニーズごとにセグメント分けすることで、セグメントごとに最適化されたマーケティング施策を実行できる
このほかSNSや検索エンジンなどのデータを分析することにより、ターゲット顧客と相性のよい広告プラットフォームを選定・特定することも可能です。
3．経営
データ分析ツールは、戦略的な企業経営やさらなる企業成長を促す上で有益です。
● 経営状況の把握：経営データや市場データを分析することで、経営状況を客観的に判断できる
● 新規事業の創出：顧客データや市場データの分析により、新たな顧客ニーズ・市場ニーズを発見できる
● 業務の効率化：業務データの分析により、非効率化している業務プロセスを発見できる
このほかコストデータを分析すれば、コストのムダも可視化できます。
コストのムダを省くことで、企業収益も向上するでしょう。
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特におすすめ！データ分析ツール5選
Tableau
画像出典元：「Tableau」公式HP【特徴】
メリット
・組織のニーズに合わせてライセンスプログラムを組み合わせられる
・1ユーザーからスモールスタートできる
・Salesforce.comやGoogle アナリティクスなどと連携できる
デメリット
・データの収集・加工・分析・共有を行うには「Creator」プランへの加入が必要
【解説】
「Tableau（タブロー）」は、シンプルで分かりやすいUIを搭載したデータ分析ツールです。
マウスのみの直感的な操作が可能なため、データ分析について専門的な知識のない人でも、高精度なデータ分析が可能となります。
タブローの魅力は、収集したデータは、基本的なクロス集計やビジュアルを重視したカラフルなチャートで視覚化できること。
作成した表やチャートはダッシュボード・帳票で簡単に表示できるため、データの共有もスムーズです。
【料金プラン】
▶初期費用：なし
▶月額利用料
・Viewer：1,800円
・Explorer：5,040円
・Creator：9,000円
※税表示不明
※年間計約
▶無料トライアル：なし
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Srush
画像出典元：「Srush」公式HP 【特徴】
メリット
・ダッシュボードで社内共有や情報の送信が可能
・専属スタッフが運用体制の構築までフルサポート
・サポートサイト・チャット・ミーティングなど、多彩なサポートチャネル
デメリット
・ダッシュボードの構築までに約2カ月必要
【解説】
「Srush」は、データ分析に必要な全ての機能を搭載したデータ分析ツールです。
日本企業のために開発されたツールであるため、国産の基幹ツール・業務ツールとも好相性。
サービスやデータベースと連携することで、散在する情報を集約・抽出・分析できます。
データ分析を実施する際は、コーディング知識やデータ分析知識は必要ありません。
社内にデジタル人材がいない場合でも、必要な情報をスムーズに統合・可視化することが可能です。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
▶無料トライアル：2週間
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ONE
画像出典元：「ONE」公式HP【特徴】
メリット
・各プラットフォームの数値を横断して確認できる
・CPA分析やROAS分析など、多彩な分析手法を搭載
・運用中のデータを月別、週別、日別に可視化できる
デメリット
・広告分野以外のデータ分析には対応していない
【解説】
「ONE」は、複数の広告プラットフォームのデータを一元管理し、広告運用の成果を最大化するツールです。
サービスを導入すると、アカウントの共有のみで広告媒体の運用データとSFA/CRMデータを統合できます。
広告運用中に改善が必要な数字の変動が発生した場合は、AIが自動で異常を察知してレコメンドする仕組みです。
広告運用やデータ分析の有識者が在籍していない企業人でも、プロレベルの広告運用が可能となります。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
▶無料トライアル：なし
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Sisense
画像出典元：「Sisense」公式HP【特徴】
メリット
・データベースやCRMと数分でデータ連携できる
・マウス操作のみでダッシュボードやチャートを作成できる
・CSS,JavaScriptなどでデザインのカスタマイズが可能
デメリット
・適切な環境の構築には専門知識が必要
【解説】
「Sisense（サイセンス）」は、独自のin-chip技術を搭載した超高速のBIツール。
大量のデータを結合したり大勢のユーザーで同時処理を行ったりした場合でも、処理速度が低下しません。
高速なライブ接続にも対応しており、複雑なデータ処理もスムーズに実行できます。
ノーコードでデータの取り込みが可能となる200以上のコネクタが実装されているほか、自社サイトへの組み込みを可能にする大量のテンプレートコードも利用できます。
APIで自社開発システムと連携したりOEMでSaaSプロダクトを開発したりと、自社のニーズに合わせた運用が可能です。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
▶無料トライアル：なし
Qlik Sense
画像出典元：「Qlik Sense」公式HP【特徴】
メリット
・複数のデータベースとシームレスに連携できる
・AIが高度な分析やインサイトの自動生成を実行
・大量のデータも高速な処理が可能
デメリット
料金はドル払い
【解説】
「Qlik Sense（クリックセンス）」は、セルフサービス型のデータ分析ツールです。
導入時にシステムを作り込む必要がなく、状況やニーズに合わせて分岐観点を変更したり素早いフィードバックを実現したりできます。
ツールの魅力は、直感的に操作できるUIを搭載していること。
専門知識のない人も、ドラッグ＆ドロップのみで、ビジュアルに優れた分析レポートやダッシュボードを作成できます。
分析軸の追加や変更もその時々で自由に行なえるため、多角的なデータ分析が可能です。
【料金プラン】
▶初期費用： なし
▶月額利用料
・スタンダード：825ドル
・プレミアム：2,700ドル
・エンタープライズ：要問合せ
▶無料トライアル：あり
無料で使える！おすすめデータ分析ツール
Microsoft Power BI
画像出典元：「Microsoft Power BI」公式HP【特徴】
メリット
・統制されたソースハブとして活用できる
・誰でも簡単に使えるUIを搭載
・複数の製品間で共同作業、共有、統合を実行できる
デメリット
・Microsoft製品に慣れていない人は使いにくく感じる可能性がある
【解説】
「Microsoft Power BI」は、多種多様なデータを取り込みビジュアライズできるデータ分析ツールです。
Microsoft製品との親和性が高く、Microsoft 365とはシームレスに連携できます。
ツールには高度なデータ分析ツール、レポーティング機能が搭載されており、必要なデータを最適なかたちで可視化することが可能です。
搭載されているAIの精度も高く、データ内パターンの検索、レポートの即時作成などをスムーズに実施できます。
【料金プラン】
▶初期費用：なし
▶月額利用料
・Power BI Pro：1,499円（税別）
・Power BI Premium Per User：2,998円（税別）
・Power BI Embedded：変動制
▶無料プランあり
Looker Studio
画像出典元：「Looker Studio」公式HP【特徴】
メリット
・ドラッグ＆ドロップで簡単に操作できる
・無料で利用できる
・600 種類以上のパートナーコネクタで、豊富なデータソースにアクセスできる
デメリット
・大量のデータ・リアルタイムのデータ処理には不向き
【解説】
「Looker Studio」は、Googleが提供する無料のデータ分析ツールです。
Googleサービスとの親和性が高く、GoogleアナリティクスやGoogle広告とスムーズにデータ連携できます。
主な機能は、データの収集・可視化、ダッシュボードやレポートの作成・共有です。
ツールを使えばスプレッドシート、CRM、SQLデータベースなどから必要なデータを収集し、グラフやテーブルで表示できます。
また作成した表やチャートを組み合わせてダッシュボードやレポートを作成できるほか、他のユーザーと共有したり協働編集したりすることも可能です。
【料金プラン】
無料
その他おすすめ！データ分析ツール
需要予測AIサービス Deep Predictor
画像出典元：「Deep Predictor」公式HP【特徴】
メリット
・クリックするだけで高精度な予測を実行できる
・データサイエンティストが定着まで支援
・ニーズに合わせて管理画面のカスタマイズを受けられる
デメリット
・費用感が分かりにくい
【解説】
「Deep Predictor」は、データに基づく高精度な予測分析を実現できる意志決定支援サービスです。
利用できる機能は、データのパターンや関連性・統計的な属性などを可視化する機能、自由なアルゴリズムで予測モデルを構築する機能、シミュレーション機能などと多彩です。
予測分析から処方的分析までをAIで自動化することにより、高精度な「販売量予測」「在庫数予測」「来客数予測」「発注量予測」などが可能となります。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
▶無料トライアル：なし
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Kikimimi
画像出典元：「Kikimimi」公式HP【特徴】
メリット
・テキスト・文脈で口コミ評価を可視化できる
・口コミを投稿したユーザーの情報も取得できる
・毎日の更新にも対応可能
デメリット
・口コミの信頼性を担保できない
【解説】
「Kikimimi」は、コスメ・ビューティー領域に特化したデータ分析ツールです。
口コミサイトの評価データを収集・分析することで、製品に対するリアルな評価を把握し、新たな顧客インサイトを発見できます。
ツールを利用すれば、過去から現在まで全ての口コミ投稿を収集することが可能です。
データ分析ではユーザーの属性情報でフィルタをかけられる上、競合商品の登録も可能。
ターゲット層の反応や競合製品への反応まで可視化でき、次の戦略を立てやすくなります。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
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SAP Analytics Cloud
画像出典元：「SAP Analytics Cloud」公式HP【特徴】
メリット
・専門的な統計知識がなくても高精度な予測モデルを作成できる
・生成AIの使用によりレポートの作成やインサイトの発見を自動化できる
・必要なデータをスマートに一元管理できる
デメリット
・導入規模によっては、イニシャルコストが高額になる
【解説】
「SAP Analytics Cloud」は、ビジネス向けソフトウェアの開発大手「SAP社」が提供するBIツールです。
データの収集・加工・分析・管理はもちろん、AIによる分析支援機能:・シミュレーション機能・コラボレーション機能・レポーティング機能までフル装備しています。
利用できるシーンは多岐にわたり、業務効率化・経営戦略における意志決定の迅速化に有益です。
SAP社の各種製品やGoogleドライブ、Salesforce、SQL Databaseなどとの連携に対応しており、必要なデータを迅速に収集・管理できます。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
Knowns Biz
画像出典元：「Knowns Biz」公式HP【特徴】
メリット
・コンテンツに対する消費者の行動意識データや消費者の属性データを簡単に収集できる
・データ閲覧の上限がない
・独自のフレームワーク「7 Journey」を活用できる
デメリット
欲しいデータがないこともある（リクエストは可能）
【解説】
「Knowns Biz」は、アンケートで取得された消費者データを活用・分析できるサービスです。
消費者分析の実施は、検索・クリックの2ステップで完了。
収集したデータはフレームを活用して分析したりグラフで可視化したりできるため、データの活用も容易です。
サービスを利用することで、消費者データ収集のため調査やデータ分析業務にかける手間・時間を削減できます。
さらに、コストはデータ調査会社に依頼するよりも安価。
消費者データ収集・活用コストを抑えたい企業におすすめです。
【料金プラン】
▶初期費用： 10万円～
▶月額利用料：10万円～（個別調査費用：5円～）
※税表記不明
▶無料トライアル：あり
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Domo
画像出典元：「Domo」公式HP【特徴】
メリット
・AIによる予測機能を利用できる
・クラウドからオンプレミスまで、あらゆるデータベースと接続できる
・ビジネス指標に合わせてダッシュボードをカスタマイズできる
メリット
・非常に多機能であるため、使いこなすにはある程度の慣れと学習が必要
【解説】
「Domo（ドーモ）」は、社内のあらゆるデータを一元管理・可視化できるビジネスプラットフォームです。
マーケティングから人事・財務まであらゆる部門に対応しており、搭載された1,000以上のコネクターを活用することで必要なデータとスムーズに連携できます。
データの接続、管理、可視化はマウス操作のみで実行できる上、データビジュアライゼーション用のテンプレートも豊富。
美しい表やチャートにより、具体的なアクションを引き出すことが可能です。
【料金プラン】
料金については、お問い合わせが必要です。
▶無料トライアル：あり
FineReport
画像出典元：「FineReport」公式HP【特徴】
メリット
・あらゆるシーンに対応できる3種類の設計モードを搭載
・独自開発の70種類以上のチャートを利用可能
・大量のExcelデータを一括インポートできる
デメリット
・Webページへの埋め込みなどはコーディング知識が必要
【解説】
「FineReport」は、データの収集・加工・分析・可視化から帳票やダッシュボードの作成までを一気通貫で行なえる、BI型のデータ分析ツールです。
あらゆるデータベースと接続できる上、接続形式も多彩。
データベース直結でもWebサーバーからでも、必要なデータとスムーズに連携できます。
また高機能ダッシュボードを使えば、可視化したデータを自由なレイアウトで表示することが可能です。
GUIの実装により、複雑なデータ統合やビジュアライゼーションも簡単に実行できます。
【料金プラン】
料金につきましては、お問い合わせが必要です。
▶無料トライアル：あり
MotionBoard
画像出典元：「MotionBoard」公式HP【特徴】
メリット
・リアルタイムでのデータの取得が可能
・データの変化点を瞬時に検知するアラート機能を搭載
・可視化したデータは各種チャットツールやメールで共有可能
デメリット
・10ユーザー以上の利用が必要（クラウド版）
【解説】
「MotionBoard」は、データ活用に必要な機能がパッケージ化されたBIプラットフォームです。
30種類以上のチャートと10種類以上の分析ロジックがあり、業界や職種のニーズに合わせてデータを可視化できます。
データ収集では、60種類のデータソースとの接続が可能。
カメラとの連携や地図データの取り込みにも対応しており、現場に必要なデータを最適なかたちで分析・利用できます。
作成したダッシュボードはExcel・PowerPointで出力できるため、日々のレポート作成・配信業務もスムーズです。
【料金プラン】
▶初期費用： 要お問い合わせ
▶月額利用料
【クラウド版】
・Entry：15,000円（税別）～
・Standard：30,000円（税別）～
・Professional：60,000円（税別）～
・loT：90,000円（税別）～
【オンプレミス】
・サブスクリプションライセンス：60,500円（税別）～
・パーペチュラルライセンス(買い切り)：1,800,000円（税別）～
▶無料トライアル：体験デモあり
Pixial
画像出典元：「Pixial」公式HP【特徴】
メリット
・折れ線グラフやチャートなど、多彩なテンプレートを利用可能
・類似画像を特徴が似ている順に並び替えできる
・レポート形式で調査結果を受け取れるサービスもあり（有料）
デメリット
・動画の分析には対応していない
【解説】
「Pixial」は、Instagramの投稿画像を分析できるツールです。
数百から数万におよぶInstagram投稿を独自AIが解析・分類し、表面化しにくい消費者インサイトを顕在化させます。
ツールを利用することで、Instagram投稿をグラフ・データで可視化したり、3次元上にマッピングした投稿画像群で表示したりすることが可能。
特定キーワードやフォロワー数、いいね数などによるフィルタリングにも対応しており、分析やレポートに必要な投稿のみを簡単に収集できます。
【料金プラン】
▶初期費用：要問合せ
▶月額利用料
スタンダードプラン：400,000円（税別）
▶無料トライアル：あり（法人限定）
データ分析ツールを比較する際のポイント
データ分析ツールは「自社のニーズにマッチしていること」「使いやすいこと」が必須です。
データ分析ツールを比較するとき、重視すべきポイントをご紹介します。
1．自社の目的・課題解決につながるか
一口にデータ分析ツールといっても、分析機能や分析できるデータの種類は異なります。
データ分析ツールを導入する際は、「何のためにツールが必要なのか」「どのような課題を解決したいのか」を明確にしておきましょう。
データ分析ツールの導入目的が明確化すれば、ツールに必要な「分析手法」「データの種類」「対応可能なデータ量」などが明確化します。
ツールの選択肢が狭まり、取捨選択が容易となるはずです。
2．スケーラビリティに優れているか
スケーラビリティに優れたデータ分析ツールは、データ量や処理量の増大にも柔軟に対応できます。
データ量・処理量にかかわらずシステムのパフォーマンスは安定しており、処理能力が低下しません。
データ量や処理量増加のための追加投資が必要なく、費用対効果が非常によいといえます。
社会全体のDXにより、収集・分析の対象となるデータ量は増加しているのが実状です。
スケーラビリティに欠けるデータ分析ツールを選んでしまうと、分析精度や処理速度の低下が懸念されます。
3．サポートが充実しているか
データ分析ツールを導入する際は、プロによる適切な環境構築が必須です。
ベンダーのサポートは必要不可欠であり、サポートの充実度は軽視できないポイントといえます。
特に自社にIT部門を備えていない企業・IT人材が在籍していない企業は、運用中もトラブルが多発するリスクがあります。
ベンダーのサポート体制はもちろん、ヘルプデスクの対応方法・対応時間までチェックしておくのがおすすめです。
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データ分析ツールを導入するメリット
企業がデータ分析ツールを導入すると、どのようなメリットがあるのでしょうか？具体的に見ていきましょう。
1．データ分析の精度が向上する
データ分析ツールを導入すれば、データの収集・加工・分析をワンストップで自動化できます。
人の手が介入するフェーズがなくなることで、正確性の高い分析結果を得ることが可能です。
またデータ分析ツールには、さまざまな分析機能が搭載されています。
1つのデータを多角的な視点で分析することで、経営における新しい視点・課題・リスクなどの発見が容易となるでしょう。
2．データ分析にかかる時間を短縮できる
コンピュータリソースによって稼働するデータ分析ツールなら、データ収集・加工 にかかる工数や時間を大幅に削減できます。
データを起点としたマーケティングや経営施策を打ち出しやすく、企業の生産性向上・業務効率向上の実現が容易です。
またデータ分析ツールがあれば、膨大なデータ量にもスムーズに対応できます。
リアルタイムでのデータ収集・分析が可能なツールもあり、迅速な意志決定を実現する上で有益です。
3．リスクや課題の早期発見が可能となる
データ分析ツールの多くは、異常値を自動的に検出する機能や過去データとの比較機能を搭載しています。
データ分析によって異常値を発見しやすく、リスクや課題の早期発見に非常に有効です。
またデータ分析ツールの中には、過去データに基づいてシミュレーションを行う機能を搭載したものもあります。
リスクが懸念される数値についてシミュレーションを行うことで、将来懸念されるリスクについて事前に把握することも可能です。
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データ分析ツールを導入するデメリット
データ分析ツールは専門的な知識を要するため、ITリソースのない企業は業務負担が大きくなる可能性があります。
データ分析ツールを導入するデメリットについて確認しておきましょう。
1．適切な人材の確保が必要
データ分析ツールで必要な効果を上げるには、ツールの機能や仕組みを理解して適切に運用しなければなりません。
ツールによってはデータ成形やデータクレンジングの知識が求められることもあり、データ分析やツールの使い方について十分な知識を持った人材の確保が必須です。
自社に適切な人材がいない場合、育成のための制度を整えたり外部リソースを利用したりといった対応が必要となります。
2. 社員の業務負担が増える可能性がある
操作が難しいデータ分析ツール・多機能すぎるデータ分析ツールを選択してしまうと、デジタルリテラシーの低い社員には扱いきれません。
必然的に、操作を理解している社員に質問や業務代行の依頼が集中する可能性があります。
特定の社員への業務負担の集中を防ぐなら、誰にでも使いこなせるGUIを搭載した、シンプルで分かりやすいデータ分析ツールがおすすめです。
データ分析ツールを上手く活用するコツ
データ分析ツールの失敗リスクを低減するなら、「スモールスタートで始めること」「専門人材を育成すること」が必要です。
データ分析ツールを活用するコツをご紹介します。
1．スモールスタートで始める
データ分析ツールは運用難易度が高く、運用体制の構築やツールとの相性の見極めに時間がかかる傾向です。
導入は限られた人数・部門にとどめ、スモールスタートで様子を見ましょう。
ノウハウを蓄積しながら徐々に運用範囲を拡大していくことで、トラブルやミスマッチが発生するリスクを最小限に抑えられます。
2．研修や教育を行う
データ分析ツールを定着させるには、ツールに関わる全ての社員が操作方法やデータ分析の基礎について理解しておくことが必要です。
導入時には社員研修や学習時間の確保を行って、社員の知識の底上げを図りましょう。
なおベンダーによっては導入時の説明や研修に対応してくれるところもあります。
多くの社員がデータ分析ツールを使いこなせるようにすることで、業務効率や新しいアイデアの創出率は大きくアップするはずです。
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まとめ
データ分析ツールは、企業経営に必要な多種多様なデータを収集・加工・分析・管理できるツールです。
データ分析ツールの活用により、データドリブンな企業経営の立案や業務効率の向上・運営戦略の精度向上を期待できます。
自社に最適なツールを選択することが、市場における優位性の確保や新たなビジネスチャンスの創出につながるはずです。
料金などのサービスについてより詳しく知りたい方は資料を参照ください。
（※以下から資料請求できないサービスもございます）
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画像出典元：o-dan
※このページの掲載内容は、更新当時の情報です。
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