BigQueryでデータドリブン経営を実現！意思決定をデータでサポート

2024年9月9日2024年11月9日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

データドリブン経営って具体的に何をすればいいの？
勘や経験ではなく、データに基づいて意思決定したいけど、方法がわからない…
BigQueryを使ってどのようにビジネスの成果を向上させられるの？
他の企業はBigQueryでどんなデータ分析をしているの？
データ分析で成功している企業の事例を知りたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

現代のビジネス環境は変化が激しく不確実性が高まっています。

このような環境下で企業が競争力を維持し、成長していくためには、データに基づいた客観的な意思決定を行う「データドリブン経営」が不可欠です。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、データドリブン経営を実現するための強力なツールです。

BigQueryは、膨大なデータを高速に分析し、様々な角度からビジネスの現状を把握することを可能にします。

この記事ではBigQueryを活用したデータドリブン経営の進め方と、意思決定をデータでサポートする方法を、具体的な事例を交えながら解説します。

データドリブン経営とは？
BigQueryでデータドリブン経営を実現するメリット
BigQueryを活用したデータドリブン経営の進め方
BigQueryで意思決定をサポートする事例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryでデータドリブン経営を実現し、ビジネスを成功に導こう！

1. データドリブン経営とは？

データドリブン経営とは、データ分析に基づいて客観的な意思決定を行い、ビジネスの成果を最大化することを目指す経営手法です。

勘や経験に頼った従来の経営手法とは異なり、データドリブン経営では、データに基づいた根拠のある意思決定を行うことで、より精度の高い予測や効果的な戦略立案が可能になります。

当社では分析したあとの意思決定にはデータが必ずあり、BigQueryで分析を行っています。

2. BigQueryでデータドリブン経営を実現するメリット

BigQueryはデータドリブン経営を実現するための強力なツールです。

その理由は以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大なデータを高速に分析できるため、ビジネスの全体像を把握し、迅速な意思決定をサポートします。
様々なデータソースとの連携： 社内外の様々なデータソースと連携できるため、多角的な分析が可能になります。
豊富な分析機能： SQLや機械学習など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

3. BigQueryを活用したデータドリブン経営の進め方

BigQueryを活用したデータドリブン経営は以下の様なステップで進めます。

3.1 BigQueryへのデータ収集

まずは分析に必要なデータを収集します。売上データ、顧客データ、Webアクセスログ、マーケティングデータ、生産データなど、ビジネスに関わる様々なデータを収集します。

データは社内システム、外部サービス、公開データなど、様々なソースから取得できます。

3.2 BigQueryでのデータ統合

収集したデータはBigQueryに統合します。

BigQueryは、様々なデータソースとの連携機能が充実しており、簡単にデータを統合することができます。データ統合により、データの一元管理が可能になり、分析効率が向上します。

3.3 BigQueryでのデータ分析

統合されたデータに対してSQLクエリやBigQuery MLなどを用いて分析を行います。

売上分析、顧客分析、市場分析、競合分析など、様々な分析を行うことで、ビジネスの現状を把握し、課題や機会を発見することができます。

3.4 BigQueryでの意思決定

データ分析の結果に基づいて意思決定を行います。

例えば、売上分析の結果から、売上の低い商品を特定し、販売戦略の見直しを決定したり、顧客分析の結果から、ターゲット顧客を絞り込み、マーケティング施策を最適化したりすることができます。

3.5 BigQueryでの評価と改善

意思決定に基づいて実行した施策の効果を評価し、必要に応じて改善を行います。

BigQueryでは、施策前後のデータを比較分析することで、施策の効果を定量的に評価することができます。

評価結果に基づいて、施策を継続したり、改善したりすることで、データドリブン経営の精度を高めていきます。

当社では自社SaaSの顧客分析にBigQueryを活用しています。

4. BigQueryで意思決定をサポートする事例

以下はBigQueryを活用してデータドリブンな意思決定を行っている企業の事例です。

ECサイトにおける商品開発： 過去の売上データや顧客レビューをBigQueryで分析し、顧客ニーズを把握。その結果に基づいて、売れ筋商品の特徴を抽出し、新商品の開発に活かしました。新商品は、発売後すぐに売上ランキング上位にランクインし、大きな成功を収めました。
製造業における生産計画最適化： 生産設備の稼働状況や製品の品質検査データなどをBigQueryに集約し、リアルタイム分析を実施。生産効率の低い工程や不良品発生の原因を特定し、生産計画を最適化することで、生産コストを削減しました。
金融機関におけるリスク管理： 顧客の属性情報や取引履歴などをBigQueryで分析し、リスク評価モデルを構築。このモデルを用いて、融資審査や不正取引検知を自動化することで、業務効率化とリスク低減を実現しました。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryはどのようなデータ分析に利用できますか？

BigQueryは、売上分析、顧客分析、マーケティング分析、Webサイト分析、業務分析など、様々なデータ分析に利用できます。

また、機械学習機能「BigQuery ML」を利用することで、予測分析や異常検知など、高度な分析にも対応できます。

Q2. BigQueryを導入するにはどのようなスキルが必要ですか？

BigQueryを利用するにはSQLの知識があると便利です。

ただし、Google CloudはBigQueryの初心者向けチュートリアルやサンプルデータを提供していますので、SQL初心者の方でも学習することができます。

また、BigQuery MLはSQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できるため、専門的な知識がなくても利用できます。

初学者のために下記SQLyoutube講座を当社が提供しております。

Q3. BigQueryの導入を支援してくれるパートナー企業はありますか？

はい、当社が導入サポートやデータ分析、可視化まで行っています。ぜひ一度お問い合わせください。

6. まとめ：BigQueryでデータドリブン経営を実現しビジネスを成功に導こう！