皆さん一度はデータベースという言葉を聞いたことがあるのではないでしょうか。そもそもデータベースとはどのようなものなのでしょうか。最近では、デジタル化で莫大なデータを扱うことができるようになりました。その中で、「データとは宝地図である」と言う人がいます。そんな宝地図を読み解くには、データベースの理解を深める必要があります。データベースの理解を深め、御社のデジタルトランスフォーメーションを加速させましょう。 

今さら聞けない、データベースとは?

データベースとは、検索や活用するために整理されたデータの集まりのことを表します。 

データベースが使用されている具体例としては、通販サイトが挙げられます。通販サイトでは、氏名や住所などの入力を済ませると2回目以降は、入力する必要がなくなります。これは一度入力されたデータが顧客管理システム上のデータベースに登録され、登録された情報をサイト上で保持させることによりユーザーの記入の手間を省いています。 

このように主にwebの分野でデータベース活用されることが多いのですが、webに限らず紙媒体の「電話帳」「辞書」も、検索や活用するために整理されたデータなので、定義上列記としたデータベースに当てはまります。 

データベースの3つの活用法とメリット

実際、データベースとは理解できても、メリットや活用法が理解出来なければ、「宝地図」を最大限活用することはできません。貴重なデータを収集し、統合し、活用することでデータベースは本来の利点を発揮します。それでは、データベースの3つのメリットと活用法を紹介します。 

データを情報にして活用できる 

データベースにある大量のデータを分析することで、顧客の行動のパターンなどを予測することができ、データが多ければ多いほど活用できる幅が広がります。例えば、顧客データや購買データ、サイト上のデータを収集し統合することでデータベースのメリットは発揮されます。 

例えば、単一で収集されるデータは「雨の日の来客数」などであり、活用することが出来ません。このような活用するためには単一のデータと購買データを統合し、「雨の日は来客数が少なくなる」という情報に変換していく必要があります。この情報への変換には複数のデータを処理・統合するデータベースが必須となります。このようにデータベースを使うメリットには、事実を価値のある情報へと変換することが挙げられます。 

同時に複数人が利用可能 

Excelなどのデータ保存ツールでは通常は一人しか使用することが出来ません。ですが、データベースシステムには、同時に複数の人が利用できます。Excelを使って一人で編集などを行えば充分と思う人もいるはずです。しかし、先ほど説明したようにデータベースは、データが多ければ多いほど活用の幅が広がることから、大量のデータを蓄積します。そのような蓄積した大量のデータを一人で編集することや編集中にアクセスできないのは極めて非効率的です。 

簡単検索することが出来る 

データベースシステムは、大量のデータを扱うことから、重複が出来ないようになっています。そのため、検索すると重複されたデータが出てくることはなく、簡単に1つのデータだけを検索することが出来ます。データが重複していると何度も検索をする必要があり、編集などに手間がかかることになります。このように簡単にデータを検索できることは大きなメリットと言えます。 

データベースの型とは?

データベースにおいて型とは、登録された値がどのような型で扱えるかを定義した物になります。列ごとに型を定義することで、定義したデータしか入力できないに設定されます。これはデータが整理され、条件を指定し検索したりすることができます。そのためデータを分析するためにとても大事な事項です。データベースで使われている代表的な型は、数値型、文字型、日付型などが挙げられますです。 

データベースのビジネスへの活用法とは?

では、データベースのビジネスでの具体的な活用法とは、どのようなものが挙げられるのでしょうか。データベースの活用法をしっかりと理解しなければ宝の持ち腐れとなってしまします。そうならないためにも代表的な3つの活用法を理解しましょう。 

与信管理 

人の手で企業の与信管理を行うのは大変手間のかかる作業です。データベースには、財務状況や資本金から信頼できる企業なのかを点数化することが出来ます。点数化することで企業の与信管理を一目で確認することが可能となり、手間のかかる作業を効率的にすることが出来ます。 

営業リストの作成 

営業リストを無作為に選んでいては非効率的です。そこでデータベースを利用することで、自社の製品とニーズの合う企業を抽出し営業リストを作成するツールを使えば、作業効率を上げることが出来ます。データベースで営業リストを作成すると、代表者の名前はもちろん、与信管理の点から倒産リスクなどを簡単に検索することが出来ます。効率が上がるので営業チームの本職である営業を集中して仕事を行うことが出来ます。 

広告ターゲティングへの活用 

データベースを利用すると、ユーザーの性別や年齢などからユーザが求めているものを推測し、誰に広告を配信をしていくか決めることが出来ます。女性に化粧品の広告をターゲティングしていくのは分かりやすいですが、男性の中でも美意識の高い人を狙うのは難しかったりします。そんなときにデータベースからどのような男性が美意識が高く化粧品を必要としているのかを分析しターゲティング策を打ち出していくことが出来ます。 

データベースのDXへの活用事例

デーやベースのDXへ活用事例として、三井住友銀行の活用事例を紹介します。三井住友銀行では、年間3万件以上の意見が届いており、それらすべて収集し、10人程度でチェックし分類していました。しかし、その膨大な量から人の手で分類するのは困難なことが課題でした。 

そこで三井住友銀行では、DXの一環としてAIでテキストを認識し意見を分類するシステムを構築しました。このAIの構築で活用されたのがデータベースです。届けられた意見をクレームなどで使われるテキストをデータベースから分類し、AIにパターンを記憶させ完成させることが出来ました。そして三井住友銀行では、ユーザーのニーズの把握スピードの向上やユーザーの要望などから品質改善に取り込むことが出来るようになりました。 

データベースのデジタルマーケティングへの活用事例

データベースのデジタルマーケティングへの活用事例として、日産自動車の広告ターゲティングへの活用の事例です。従来自転車販売は、テレビや雑誌といった大型の広告を映し、店舗に来てもらい、購入させるというスキームを構築していました。また、日産自動車は、顧客と直接接触するために、ショッピングモールなどに簡易的な店舗を展開していました。 

しかし、簡易的な店舗を展開したのはいいものの、費用のわりに実店舗に来店しているのか効果が分かりずらく、改善点を見いだせないという問題が起こっていました。そこで、日産自動車はデジタルマーケティングのDXに注力し、その一環で施策に対するリアルな来客を分析するシステムを導入することを決定しました。 

この来客分析システムには、データベースが活用されており、複数のデータを1つの顧客IDで統合することにより販売実績や送客率を可視化することができ、どのように広告や簡易店舗のターゲティングしていくかを決定することで、売上の改善を行う事が可能となりました。この活用事例は、オフラインでの対策を数値化、可視化することが難しく解決できないことをデータベースを活用し、デジタルマーケティングへ使用した実例です。 

データベース開発を成功させる方法とは?

データベース開発のメリットや活用方法、成功例などを解説し、データベースの重要性が理解できたと思います。ではデータベースを成功させる方法とはどのようなものなのでしょうか。データベース開発を成功させるポイントを2つ解説します。 

データ分析を確実に行う 

データベースは、データが多ければ多いほど活用の幅が広がります。しかし、どれだけ活用の幅が広がっても正確な分析を行わなければ意味がありません。データの分析を確実に行うためには、問題について深く理解し、分析方法についても理解する必要があります。 

外部の人間が企業の問題を解決する場合、その企業の課題を整理し問題を正確に理解することから始めましょう。また分析方法も分析ツールを使えばワンクリックで結果が出てきます。しかし、分析方法を正しく理解していなければ、間違ったデータ処理をした時に間違いに気づくことができません。間違った分析でも、それらしい結果が出てくることがあるので、そうならないためにも正しく理解する必要があります。 

分析に対して適切な方法でアプローチを行う 

データ分析の結果からどのようなアプローチを起こすか想定しておきましょう。データ分析の結果から予想通りな場合と予想外な場合があります。予想通りな場合は想定しておいたアプローチを大きく変更する必要はありません。しかし、予想外な分析結果が出た場合は、どのようなアプローチをすべきか判断が非常に重要になります。データの分析方法やそもそも仮説が間違っているなど、想定外の結果でも、柔軟に対処し瀬角にアプローチを行いましょう。 

グローバルで提供する、NashTechのデータソリューションメソッド

NashTechは主に、教育、金融、保険、健康、法の業界でデータソリューションをグローバルに展開した実績がありますNashTechのデータソリューションのメソッドは下記の通りです。  

データマネジメント:独立したデータソースを集約 

マルチチャネルで独立したデータ管理体制を、操作性が高く、エクスポート可能な1つのデータソースに集約します。 

データマイグレーション:相対的なデータ分析視点を生み出す 

1つのプラットフォームのデータでは生み出せない視点も、複数データソースを比較することで相対的な視点を生み出します。例えば、2つのデータを比較することで、収益に対しての相関性が高い2項目をデータプラットフォームを横断して見つけ出す事が可能になります。 

データウェアハウス(DWH):複数の処理済みデータを1つに集約 

複数部門のマイグレーションしたデータを、データウェアハウスに集約することで、意思決定者が簡単に全部門の主要データを簡単に閲覧することが可能になります。データウェアハウス化されるデータはすでに処理済みデータのため、アナリティクス用に変換/格納されます。大規模データセット集約し、最適な検索を実現することが可能です。 

 ビジネスインテリジェンス(BI):より直感的に、意思決定を早く 

データウェアハウス化により、複数の処理済みのデータソースを統合することが可能になりましたが、ただの数値の羅列を見る報告会は退屈なものです。そこで、BIツールを使い大規模の集約されたデータを図式化されたダッシュボード化することで、より直感的に見やすく、簡単にデータの確認が行なえ意思決定の速度が早まります。 

 アドバンスドアナリティクス(機械学習):人間の脳では処理しきれなかった傾向を捉える 

BIツールの導入はDX化の影響もあり、多くの大手企業はすでに取り組みを進めている一方、現在注目されているのは機械学習を取り入れたデータ処理学習です。視覚では捉えきれなかった、手作業では処理しきれなかった傾向を人工知能と機械学習を活用したアルゴリズムで高速処理学習することにより、ビジネスを次のステージに進めます。大手メディア業界ではすでに膨大な顧客データとサイト上の行動データを機械学習し、広告やコンテンツのターゲティングに活用している事例もあります。 

まとめ 

データベースの活用法について解説してきました。ITが主流となっている現在、DXやデジタルマーケティングを行う上で、データベースは正確に理解する必要があります。 

データベースを活用することで、今まで扱えていなかった膨大なデータを扱うことが出来るようになり、情報分析の幅が広がります。そのためにもデータを蓄積し、尚且つ分析しアプローチし続けて、マーケティングの可能性を広げていきましょう。