データ分析ツールとは、大量のデータを整理・分析して、理解しやすいように可視化するツールのことです。データ活用の重要性が高まっており、多くの企業で利用されています。導入すればデータ分析業務を効率化でき、リスクや課題の早期発見、迅速な意思決定に役立つでしょう。

本記事では、データ分析ツールの概要や活用するメリット・デメリット、おすすめツール14選について詳しく解説します。データ分析ツールについて知りたい方、データ分析業務を効率化したい方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析ツールとは

データ分析ツールとは、大量かつ多様なデータを効率的に整理・分析して、結果を理解しやすいように可視化するツールのことです。以前は、Excelでデータ分析を行う企業も多くありましたが、近年は技術の進歩や求められる内容の高度化にともない、データ分析ツールを導入する企業が増加しています。ここからは、データ分析ツールの種類やデータ分析の種類と活用事例について解説します。

データ分析ツールの種類

データ分析ツールには複数の種類が存在します。主なツールの種類は以下の通りです。

データ分析の種類と活用事例

データ分析手法は、分析する対象に応じて最適なものが異なります。主なデータ分析の種類と活用事例は以下の通りです。

なお、データ分析の種類に関する詳細は以下をご覧ください。

データ分析ツールの主な機能

続いて、データ分析ツールの主な機能について解説します。

レポーティング

レポーティング機能とは、分析した結果を表やグラフなどで表現する機能のことです。専門的な知識やスキルがなくとも、分析結果を直感的に理解できます。レポーティング機能を活用すれば、情報を共有する際に手作業でわかりやすい形式にまとめ直す必要はありません。

ダッシュボード

ダッシュボード機能とは、分析した結果を一画面でわかりやすく表現する機能のことです。主に以下の2種類が存在します。

OLAP分析

OLAP（Online Analytical Processing）分析とは、データベース上に蓄積されたデータを集計する機能のことです。大量のデータを効率的に入手・分析できます。例えば、以下のデータに対してユーザーが要求した多次元的な分析をスピーディーに実施します。

使いこなせば、企業経営に必要な情報などをリアルタイムに入手できるでしょう。

データマイニング

データマイニングとは、大量のデータから有益な情報を抽出し、新たな知見を得る機能のことです。統計学・機械学習など複数の技術を組み合わせ、人間では発見が難しいデータのパターンや、相関関係を特定します。主にマーケティングやデータに基づく経営戦略・営業戦略の立案などに利用されています。

データマイニングの詳細は以下をご覧ください。

データ分析ツールを活用するメリット

データ分析ツールを利用すれば、多くのメリットを得られます。ここからは、データ分析ツールを活用するメリットについて解説します。

精度の高い分析結果を得られる

データ分析ツールを利用すれば、精度の高い分析結果を得られます。豊富なデータから、必要なものを取捨選択した多角的な解析で、結果の精度が向上します。データ間の因果関係や相関の分析もできるため、不確実性を減らせるでしょう。人手により行った際に発生する、ミスやエラーも防止可能です。

業務効率化につながる

業務効率化につながる点も、データ分析ツールを利用するメリットです。企業が保有する膨大で多様なデータを、Excelなどの表計算ソフトで分析するには、多くの手間と時間がかかり困難です。データ分析ツールを活用すれば、短時間で処理できるため生産性が向上します。

リスクや課題を早期に発見できる

リスクや課題の早期発見も、データ分析ツール活用メリットです。データ分析ツールを活用すれば、組織の状況を可視化でき現状把握が簡単に行えます。解決するための対策を素早く打てるでしょう。

迅速な意思決定ができる

データ分析ツールは迅速な意思決定にも役立ちます。データをスピーディーに処理できるため、分析結果を迅速に確認可能です。組織の現状や未来予測をすぐに把握でき、対策の必要性における判断や対策内容を検討するサポートをしてくれます。正確で迅速な意思決定は、企業競争力の向上に重要な要素です。

データ分析ツールを活用するデメリット

メリットがある一方でデメリットも存在します。ここからは、データ分析ツールを活用するデメリットについて解説します。

専門人材を確保する必要がある

データ分析ツールの利用にはITスキルや知識が必要となるため、専門のスキルを持つ人材が必要です。ただ、近年のDX需要における高まりなどにより、IT人材の採用は簡単ではありません。また、専門人材は年収も高く、確保に大きな負担がかかります。

コストがかかる

当然ですが、データ分析ツールの利用にはコストがかかります。無料ツールも存在しますが、機能に制限があり目的を達成できない可能性があるでしょう。ツールを導入する際には、導入後の成果とコストを比較し、メリットのあるツールを選びましょう。

従業員の負担が増加する可能性がある

データ分析業務を行えば、その分従業員の負担が増加する可能性があります。ツール利用には操作方法や機能の理解が必要です。従業員が使いこなすまでに、時間がかかるケースもあるでしょう。また、データの収集や加工・統合・分析などを行う手間も発生します。

おすすめのデータ分析ツール14選

続いて、おすすめのデータ分析ツールを紹介します。

Tableau

出典：Tableau公式サイト

Tableauは、組織におけるデータの最大限活用を可能にするビジュアル分析プラットフォームです。直感的なインターフェースが採用されているため、利用しやすい点が特徴です。会話型のAIも搭載されており、分析をサポートしてくれます。

Yellowfin

出典：Yellowfin公式サイト

Yellowfinは、世界中で29,000社を超える企業に活用されているツールです。分析における主要なプロセスを自動化可能で、適時性や正確性、信頼性を確保できます。細かなセキュリティ設定ができる点も特徴です。

Microsoft Power BI

出典：Microsoft Power BI公式サイト

Microsoft Power BIは、データ内のパターン検索やレポートの即時作成、回答の提供などが可能な使いやすいAI機能が実装されているツールです。また、使いやすいインターフェースや数百のレポートテンプレートにより、早期に運用開始できます。

Domo

出典：Domo公式サイト

Domoは、データに関する以下の作業をワンストップで行えるツールです。

また、自動化機能が実装されており、リアルタイムのデータを活用した意思決定に役立ちます。ローコードでアプリを作成する機能もあり、専門知識がなくてもアプリ構築が可能です。

MotionBoard

出典：MotionBoard公式サイト

MotionBoardは、導入実績3,500社以上を誇るツールです。Excelと同じような操作性で活用できるプランもあり、Excelの活用に慣れている方であれば使いやすいでしょう。また、高度な専門知識・スキルがなくても、マウス操作のみでダッシュボードを作成できます。

Looker Studio（旧：Googleデータポータル）

出典：Looker Studio公式サイト

Looker Studioは、Googleが開発・提供しているツールです。レポート作成や共有などの機能に特化しており、誰が見てもわかりやすいレポートを作成できます。

Qlik Sense

出典：Qlik Sense公式サイト

Qlik Senseは、AIを搭載した独自技術でデータ分析を行うツールです。オンプレ版とクラウド版の2種類があり、自社に合うものを選択できます。ドラッグ&ドロップのみでレポートやダッシュボードを作成できるため、専門知識がない方でも活用可能です。

Sales Analytics

出典：Sales Analytics公式サイト

Sales Analyticsは、CRM（顧客管理システム）に組み込まれたセールス向けのツールで、高精度の売上予測をサポートしてくれます。また、AIを活用して案件の状態を分析する機能が実装されているため、商談の早期成約にも役立ちます。

Dr.Sum

出典：Dr.Sum公式サイト

Dr.Sumは、導入実績7,500社以上を誇るツールです。業種や企業規模を問わず、さまざまな企業で利用されています。複数のシステムと連携できるため、データ分析をスピーディーに実施できます。

WebFORCUS

出典：WebFORCUS公式サイト

WebFORCUSは、サポートが充実しており顧客から高評価を得ているツールです。カスタマイズ性が高く、自社に合わせた設定が可能です。Oracle Databaseや、Microsoft SQL Server、IBM Db2などを含め約80種類のデータソースに対応しています。

NetworkX

出典：NetworkX公式サイト

NetworkXはPythonを利用したネットワークの分析ツールです。複雑なネットワークの構造や類似性の分析、グラフ作成などが可能です。

Gephi

出典：Gephi公式サイト

Gephiは、ネットワークにおけるインタラクティブな可視化や分析が可能なツールです。探索的データ分析やリンク分析、ソーシャルネットワーク分析などを無料で実施できます。

Graph-tool

出典：Graph-tool公式サイト

Graph-toolは、Pythonをベースとしたネットワーク分析ツールで、高速なデータ処理が可能です。さまざまなアルゴリズムと出力形式を使用して、グラフを作成できます。

igraph

出典：igraph公式サイト

igraphは、ラフの可視化や中心性解析、コミュニティ検出などのネットワーク分析を簡単に実施できるツールです。効率性や使いやすさにこだわった設計となっており、以下と組み合わせた利用ができます。

データ分析ツールを選ぶ際のポイント

データ分析ツールは複数あり、自社に合うものを導入しなければ期待する成果は得られません。最後に、データ分析ツールを選ぶ際のポイントについて解説します。

目的に沿った分析ができるか

データ分析ツールを選定する際には、まず目的を明確にしましょう。ツールごとに特徴や機能、強みが異なります。目的に合うツールを導入しなければ、コストが無駄になってしまう可能性があります。

また、目的に沿った分析を行うには、分析するデータそのものも重要です。PigDataであれば、Web上のデータを収集して社内データと一緒に分析まで実施できます。例えば、社外であるWeb上のデータを活用することで、天候による商品の売れ筋状況や、物件の周辺情報によるレンタルスペースの適正価格がわかるでしょう。データ分析を目的に沿ってより効果的に行いたいのであれば、PigDataの利用がおすすめです。

操作はしやすいか

画面の見やすさや操作のしやすさも、導入するツールを選定する際に確認すべき事項です。使いにくいツールを導入すれば、作業時間が増加し業務効率化につながりません。自社のITスキルに応じて、利用しやすいツールの選定が重要です。多くのツールは無料トライアル期間を設けているため、有効活用し操作性を確認すると良いでしょう。

コストパフォーマンスは高いか

データ分析ツールを導入する際には、コストパフォーマンスの確認も欠かせません。ツール利用にあたり主に以下のコストが発生します。

ユーザー数に応じて費用が決定される場合は、該当ユーザー数でどの程度のコストがかかるかを試算しましょう。ツール導入で期待される売上・利益の増加もしくはコストの削減額から、適正なツール利用料の算出が重要です。

サポートは充実しているか

サポートの充実度も確認すると良いでしょう。不明点やトラブルの発生時にサポートを受けられれば、安心して利用できます。提供しているサポート内容や形式は、ツール提供企業により異なります。自社にどのようなサポートが必要かを検討し、そのサポートが受けられるか確認すると良いでしょう。

まとめ

データ分析ツールとは、大量かつ多様なデータを効率的に整理・分析して、結果を理解しやすいように可視化するツールのことです。データ活用の重要性や分析ツールの使いやすさ・精度の向上などにともない、活用する企業が増加しています。導入すれば、分析精度の向上や業務効率化、迅速な意思決定のサポートなど、複数のメリットを得られるでしょう。一方で、利用には分析はもちろんデータ収集や加工に手間が発生します。

PigDataであれば、Web上のデータを収集して社内データと一緒に分析まで実施できます。データ分析を目的に沿ってより効果的に行いたいのであれば、PigDataの利用がおすすめです。