データ集計は企業の意思決定に欠かせない業務です。しかしデータ集計に時間や手間がかかり、困っている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
この記事ではデータ集計の基本やデータ分析との違い、データ業務を効率化させるための方法や、事例をご紹介します。
データ集計とは
データ集計は、収集したデータを整理し、データを読み取りやすくするための作業であり、現状把握やデータ分析の前準備として行われます。
例えば、在庫データの集計から「今在庫がどのくらいあるのか」を把握し、今後の発注量を客観的に検討・判断することができます。また売上データの集計から、どのような商品が売れているのか、どういった層に売れているのか、分析を進めることが可能です。
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データ集計の基本的な手法
単純集計
データ項目1つ1つに対し、その内訳を集計する手法です。1つのデータ項目に対し、値がどのように散らばっているのか、大まかな傾向を把握することができます。
例えば右の表では、データ項目として「店舗名」を設定し、各店舗ごとの「合計売上金額」を内訳として集計しています。
このように単純集計を行うことで、「西池袋店が最も合計売上金額が多い」など、各店舗ごとにどのくらいの売上があるかを把握できます。
クロス集計
複数の項目を掛け合わせて集計する手法です。単純集計で把握した大まかな傾向に、さらに視点（分析項目）を追加し、データを掘り下げます。
クロス集計によってできあがる表はクロス集計表、または分割表と呼ばれ、表の上部に表頭、左側に表側が配置されます。
右の表では、店舗とメニューのカテゴリを掛け合わせることで、合計売上金額の内訳をより詳細に集計しています。
これにより、西池袋店はトータルの売上金額は最も多いものの、モーニングとランチの売上は浅草橋店より少なく、ディナーで差をつけている、ということが分かります。
データ分析との違い
データ集計がデータを読み取りやすくし、現状を把握するための作業であるのに対し、データ分析はデータの整理によって、その特徴を把握しやすくするための作業、また要因や裏付けを得るための作業です。その中で必要に応じて、情報の加工や取捨選択なども行われます。
一言でいうと、データ分析はデータ集計をもとに、より詳細に情報を整理・深堀りしていく作業です。そのため、データ分析を行う上で、データ集計は必要不可欠です。
データ分析の結果は、企業の意思決定や施策を実施する際の行動の裏付けとして用いられます。
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データ集計を効率化する必要性が高まっている背景
以下のように、データの量・種類の増加や人手不足への対応として、データ活用の必要性とともに、データ集計自体を効率化する必要性も高まっています。
データの量・種類が増加したため
現代のビジネスでは、ありとあらゆるデータが取得できるため、社内に蓄積されるデータの量・種類も膨大です。データが増えることで、集計・分析できる対象も増えていきます。それにより、より多くのものを集計・分析するためにも、データ集計作業の効率化が求められています。
人手不足に対応するため
働き手が不足している以上、今ある限られたリソースを効果的に用いる必要があります。人手不足への対応として、データをもとにリソース配分を見直し、可能な部分はシステム等で代替する、という姿勢は、今後ますます求められると考えられます。
データ集計を効率化する方法
集計作業の棚卸を行う
棚卸によって、不要な集計作業が行われていないかを確認しましょう。不要な集計作業とは、目的が不明瞭で、集計したものの、誰もそれを活用していないようなものを指します。そのような集計をやめると、その作業に使っていた時間を他の業務に使うことができます。
フォーマットを統一する
集計対象のデータフォーマットにバラつきがあると、フォーマットを揃える手間が発生します。可能な限りデータのフォーマットを統一すると、データ集計前に行うデータ整形の手間を低減できます。
データを一元管理する
データがあちこちに散らばっていると、似たようなデータが複数保管され、どれが適切なデータか分からなくなったり、必要なデータを探しに行く手間などが発生してしまいます。
データ正確性の担保や、データを用意する手間を省くためにも、データは一元管理できると理想的です。
データマネジメントとは、読んで字の如く、「データを管理する」という意味です。それでは、データがきちんと管理された理想的な状態とは、どのような状態でしょう？また理想的な状態にすることで、得られる効果とは何でしょう？この記事で[…]
データ集計作業を自動化する
データ集計作業を自動化する方法はいくつかあります。方法によって求められるスキルや、自動化できる範囲が異なるため、以下の記事を参考に、自社にとって最適な自動化の方法を検討してみてください。
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データ集計の効率化事例
売上や生産状況を可視化し、今後の対応を決定
食品パッケージの製造を行っているこちらのお客様は、売上や生産状況を集計して可視化することで、今後の対応やその優先順を判断するための材料にしています。
以前は社内にシステムが乱立しており、集計に時間と手間がかかっていましたが、BIツールの導入により、集計作業・資料作成の時間が大幅に短縮されました。
食品パッケージ製造業におけるWebQuery活用事例をご紹介いたします。状況をデータで可視化し、必要な対応をとる本日はよろしくお願いいたします。まず御社の事業内容を教え[…]
RPAやパッケージ製品を組み合わせてコストを削減
不動産管理を行っているこちらのお客様は、RPAとパッケージのBIツールを組み合わせることで、お金や契約関連のデータ集計・帳票作成の時間的コストを削減しました。またRPAの活用により、待ち時間のストレス軽減も実現されました。
不動産管理の企業における、社宅管理の業務での活用事例をご紹介いたします。パッケージシステムの管理帳票出力にExcellentを活用まず、会社全体としてどのような事業を行[…]
データ集計を見直して業務効率を改善しよう
現代のビジネスにおけるデータ量・種類の増加や、人手不足への対応、またデータ分析によるデータ活用を行っていくためにも、データ集計の効率化はとても重要です。
ぜひ自社のデータ集計業務を効率化することで、それ以外の業務効率の改善につなげていってください。
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