【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第1回
データ分析がビジネス課題の解決に生かせていない本当の理由（1/3 ページ）
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
IT部門が企業の業績に貢献していくにはどうすれば良いのか。システムやインフラの企画・構築・運用・保守だけでなく、ビジネス価値を生み出すために今、IT部門は何ができるのか。何をすべきなのか。
本連載では、架空の企業のある情報システム部員がビッグデータアナリティクスの実現に燃える社内ユーザーから寄せられる相談に翻弄されながらも、謎の仙人のシゴキと励ましに支えられ、成長していく姿をご紹介します。
読者の皆さま、どうも、こんにちは。
私、情報システム部門に異動してきて早数年。それなりにシステムやインフラの企画や構築、運用プロジェクトを経験し、社内ユーザーからの依頼にも素早く対応できるようになってきました。ただ最近、もっとITのチカラで会社にガツンと貢献できないかなーなんて考えているんですよね。システムやインフラの企画と構築、運用保守だけでなく、ビジネス価値を生み出すために何ができるのか、何をするべきなのか……。
とはいえ、実際は目の前の業務をこなすのに精いっぱいです。
そうそう。今日は、以前データウェアハウス（DWH）構築プロジェクトで一緒だったユーザー部門から「データ分析をしたいから分析ツールについて情報収集と提案をお願い」って言われていたのでした。
まずは早速、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールについて調べようっと……。
「データ分析」の本質を知る
こら、こら、こらー！ おぬし、データ分析をしたいといわれてただ「分かりました」って言って帰ってきたのかっ！ 彼らが本当は何をしたいのか、その目的は聞いたのか？
（あ痛っ！ って、どちらさまでしょうか？）いや、目的って、だからデータ分析ですよ。データを集計してグラフとか表とかを作って、ささっと報告書とか作成するってことじゃないんじゃないですか？
「データ分析」は目的じゃない。手段じゃ！ それに一言で「データ分析」といっても、目的によって種類が分かれる。種類が違えば当然ながら、必要となるIT環境も違ってくるんじゃぞ。
えっ、データ分析に種類がある？ しかも準備するツールが違うって？ もっと詳しくお願いします。
仕方がないのー。日本語では一般に「データ分析」「データ活用」といわれることが多いが、ビジネス上の意思決定のタイプや目的によって大きく2つのアプローチに分けられるのじゃ。
2つのアプローチとは？
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IT部門のためのアナリティクス入門
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