DX推進に活用できるおすすめデータ分析ツール13選！

DX（デジタルトランスフォーメーション）とはデジタル変革を意味し、デジタル技術を活用して根本的にビジネスモデルを変換することを指します。

ビジネスモデル変換のための業務改善や、経営の判断に役立てる仕組みを作る支えには、データ活用が非常に重要となります。

企業のDXが進んでいくと、管理に必要なデータの種類が多様化し、データ量も急激に増加します。経営や現場の判断材料として、散在しているシステムのデータやデバイス、IoTなどの複雑なデータが必要になるからです。

これらの蓄積されたデータを整備して、活用基盤を構築するためには、一から自前で作るとなると時間やコストが膨大にかかってしまうため、専用のデータ分析ツールを使うと進めやすくなります。

費用対効果に見合うためのDX推進のためには、効率的なデータ活用が可能な環境整備が課題となるでしょう。

主なデータ分析ツールの種類

データ分析に活用できるツールを大まかに分類すると以下のようになります。

データレイク：データをすべて貯める基盤

データレイクは加工や変換がされていない構造化データ、非構造化データを保存する一元化された保管庫です。

データを格納するために、どのようなデータがあるのかわからなくなってしまうので、メタデータを付与することで、データを識別してカタログのように管理するものをデータカタログといいます。

ETL：データの抽出・加工・転送

RDBMS、アプリログ、SNSログ、IoTセンサーログなどのフォーマットや構造がバラバラなものを大量に溜め込んだデータレイクから取り出し、ETLツールを用いてクレンジングや加工をします。

DWH：データの蓄積・分析

大量のデータを収集、蓄積、分析することに特化したデータベースのことです。分析などにおいて大量のデータを扱う際に高速で処理できます。列指向データベースであり、圧縮効率にも特徴があります。

BI：データの可視化

企業が蓄積している大量のデータの中から必要な情報を集約し、ひと目で分かるよう分析するツール。統合されたデータを集計、可視化して、分析できるようにするツール「レポーティング」「OLAP分析」「データマイニング」「プランニング」などの機能があります。

データ分析ツールにおける課題

「DX推進をとにかくしたい。」「データを集めるだけ集めて満足する。」「ツールに過度の期待をして、導入すれば勝手に結果を出してくれる。」

このような思い込みがDX推進を阻んでしまい、なかなか思うように結果を出せないことにつながります。

「何のためにDXを推進するのか？」という目的をしっかり定めた上で、適切なツールを選定しデータ分析を行いましょう。

またセキュリティ面や、データスワンプの問題を回避する必要もあります。データスワンプとはデータを無作為に放り込んだために、どこにどのようなデータあるのか分からなくなってしまうことです。

データ分析ツール紹介

データ分析に活用できるツールを紹介します。大きな括りで機能ごとに分類しましたが、他の機能も備えているものもあります。

[データレイク] Informatica Data Catalog　〜すべてのデータの探索を容易に〜

様々な保存場所や形式のデータがどこにあるか、欲しいデータの場所を把握してすぐに見られる環境を作る機械学習ベースのデータカタログです。

メタデータを自動収集し、カタログ化も自動で行います。メタデータ管理の作業の大幅な削減が見込めます。

また、データ活用の様々なプラットフォームに対応しているため、以降の分析業務にもスピーディーな対応が可能です。

またマルチクラウドにも対応やハイブリッドクラウドにも対応しており、AWSやAzureでホスティング可能です。

[データレイク] Talend　〜統合で信頼できるデータを簡単に提供〜

様々な多種多様のプラットフォーム上のデータを読み取って、変換や加工などの必要な処理を行い、ターゲットのDWHや分析ツールに格納する処理を行います。

データの連携や統合などの必要な処理をGUIで開発可能です。

Hadoopジョブ開発機能や、データ品質向上、運用監視などの機能もついており、大規模なデータ処理にも対応できます。

[ETL] DataSpider　〜直感操作のデータ処理で日本語にも対応〜

GUI操作でのノーコード開発環境を備えており、データクレンジングや変換などの処理をアイコンベースで実装可能です。入力元や出力先には多様なアダプタを備えるために、ファイルフォーマットやデータベース、マルチクラウドに簡単にアクセスできます。

日本製なので、日本独自の半角カタカナ、西暦と和暦の相互変換などきめ細やかなデータ変換にも対応できる点が特徴です。

[ETL] ASTERIA Warp　〜入力出力の豊富な連携で複雑なデータも簡単に活用〜

企業内の膨大で複雑なデータを統合して情報活用をサポートするツールです。他のプラットフォームとの連携機能や、変換機能を豊富に揃えており、データ統合処理もノーコードで開発可能なので、簡単にアクセスできます。処理の拡張や修正にもすぐに対応可能です。

[DWH] Amazon Redshift　〜豊富なサービスと高速、高性能のデータベース〜

豊富なサービスを揃えているAWSと連携可能なDWHです。

並列コンピューティングなので、大量のデータを即座に読み出して分析ができます。

DWHの特徴でもある「列指向ストレージ」を備え、データを列ごとに格納し、必要な列のみを読み取るので、無駄な読み書きが発生しません。

また、データを入れることで、AI（人工知能）を使ったPoC（概念実証）などを手軽に行えるようになります。

[DWH] YDC SONAR　〜製造業に必要な大量データの前処理に得意〜

基幹システム・製造・検査装置などからの様々なデータを収集して素早く加工するので、分析の前処理の時間が大幅に短縮できます。

温度や圧力などのいろいろな条件を加味したデータをもとにしてAIが加工結果を分析・予測する機能もあり、効率的な生産や品質管理も可能にしています。

[DWH] snowflake　〜クラウドベースで動作可能な高性能データ分析DWH〜

クラウドベースで動作可能なSaaS型のデータ分析用DWHです。

低コストのクラウドストレージを活用し、様々なデータを効果的に管理できます。

SQLやGUIによって分析が可能です。3層レイヤー構造で、「ストレージ」「クラウドサービス」「マルチクラスター」から成り、それぞれ独立してスケーリングできる点が特徴です。

[BI] Tableau　〜高機能、多彩なビジュアル、ビッグデータ視覚化ツール〜

企業向けに豊富なデータ分析チャートとモデルを組み合わせることで、効率的にデータ分析やレポート作成ができます。OLAP分析が得意で、見た目も美しく、インタラクション性の高いチャートをすぐに完成させることができます。

アジャイル型開発方式をとっているため、面倒で複雑な事前設定が不要ですぐに利用可能です。

あらゆるデータを最先端のグラフィックで素早く高品質に可視化でき、分析データを正確にわかりやすくアウトプットできます。

[BI] Qilk Sense　〜高速分析と手軽な直感操作で高品質なアウトプット〜

50,000社を超える世界中の企業で利用されているBIツールです。

インメモリ技術搭載で高速な分析が可能で、手軽にデータ統合でき、あらゆるデバイスで作成が可能です。

ビジュアライゼーションの拡張性も豊富で、ドラッグ＆ドロップの操作で直感的なインターフェースで手軽に分析できます。

[BI] Actionista!　〜操作性が高く、高度な分析も容易に作成可能〜

作業しやすい画面設計で、コンパクトな配置が特徴です。

操作性の高さが魅力で、ドラッグ＆ドロップで手軽に集計表を作成可能。高度な分析も必要な項目を選択するだけですぐに可視化できます。

[横断的なツール]Databricksレイクハウス　〜DWHとデータレイクのいいとこ取り〜

「レイクハウス」は、DWHとデータレイクの利点を併せ持つプラットフォームです。DWHが持つデータ管理機能と、データレイクの持つどのようなデータでも保管できる要素を備えています。

データ構造をシンプルにすることで、データの分断を意味する「データサイロ」をなくし、分析、機械学習に活用できるデータを統合しています。

[横断的なツール] dotData　〜データ分析を自動化して、時間や労力を大幅に節約〜

データサイエンスのプロセスを自動化するソフトウェアです。

試行錯誤によるデータ分析に費やされていた時間や労力を削減でき、ビジネスの施策検討により注力できます。

また、導きだされた結果から、これまで思いもよらなかった気づきが得られます。

これまでのデータサイエンスのプロセスでは、目的を設定して分析の開始から結果が出るまでの期間が数カ月もの時間がかかっていました。これを自動化することで、たった数日でデータ分析の結果にまでたどり着くことを可能としています。

[横断的なツール] Amazon SageMaker　〜機械学習モデルのモジュールを一貫して装備〜

機械学習モデルを高速に開発、学習、デプロイするためのモジュールが用意されているフルマネージド型サービスです。フルマネージド型サービスとは、サーバー運用管理、保守、障害時の対応などの業務を請け負うサービスの事です。

まとめ

この記事ではDX推進に活用できるデータ分析ツールをいくつかご紹介しました。

それぞれのツールで活用できる場面は異なるので、ビジネスモデルを変換するためにはデータ分析がどこの段階で必要で、何をしたいのかを明確にしてから導入するようにしましょう。

大切なことは「DXが流行っているから、とりあえずツールを導入してやってみよう」と曖昧な目的のまま進めるのではなく、課題を把握し、目的をもってデータ分析やその後の意思決定の活用に活かすことです。

ぜひデータ分析にツールを活用してDX推進していきましょう。