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企業は今、激しい環境変化の波にさらされている。こうした中、過去のデータをまとめ「見える化」するだけの情報分析では大きな成果を得ることは難しい。これからの企業に求められるのは、過去のデータや事象をもとに高度な分析を行い、将来の傾向を予測することで最適な対処法を明らかにする「予見力」なのだ。その実現に必要な情報活用基盤のあるべき姿とはどのようなものだろうか？本記事では、高度なデータ分析手法と、環境変化にも臨機応変に対応し試行錯誤を行える柔軟なデータ分析基盤の構築と活用について解説する。

急速な市場の変化に適応するために、より高度な「分析」を行い将来予測や施策の最適化に活用する企業が増えている。しかし、過去の出来事を調査するためのレポーティングと高度な分析の基本的な違いや、データに対する要件の違いを理解し、要件にあわせたデータ管理業務を実施している企業は決して多くない。本資料では、高度な分析を実現するための大前提となる、データ統合、データ品質、データモデリングなどデータ管理を取り上げたSAS Webセミナー・シリーズ 「ビジネス分析の適用（Applying Business Analytics）」の内容を要約してお届けする。

顧客データの分析は、企業のマーケティング活動の効果を高める手段として注目を集めている。本資料では、管理職やマーケティング担当者がより大きな成果をあげられるよう、データ分析をマーケティングに活用するための基本を紹介する。また、データ分析主導のマーケティング戦略／計画への移行が必要である理由を示し、具体的な着手方法や計画を策定し実行するために必要なツールについても解説。マーケティングのためのデータ分析フレームワークの構築方法を学ぶことができるだろう。

マーケティング担当者たちは、現在、歴史的転換点を目撃していると言ってよい。分析的なアプローチにより得られる顧客インサイトを戦略的に活用することができない企業は、時間の経過とともに時代の流れに置いていかれることになるだろう。本資料では、マーケティング部門として何をすればデータを顧客インサイトへ、そしてインサイトを競争優位性へとつなげていくことができるのか、また、なぜその必要があるのかを考察していく。

保険サービスのダイレクト・マーケティングを提供する最大手AEGON Direct Marketing Services（ADMS）社において、マーケティング最適化の手法がキャンペーンの投資対効果の拡大にどのように役立ったかが、2010年6月にSAS後援Webセミナーで発表された。本資料はその要約である。SAS Marketing Optimizationの採用により、コンタクトポリシーが不明確で商品を中心としていたマーケティングの手法から、より生産性の高い顧客を中心とした マーケティング手法へと移行できた同社の事例から、最適化の効果を具体的に見ていこう。

確かな意思決定を行うには、クリーンで正確なデータが必要になる。しかし、データを適切に選別・認証・収集・操作・送信すること自体、数々の困難を伴うものだ。SASは全社的な情報系システムが持つべき機能を「データの統合」、「分析・予測」、「レポーティング」に分け、これらがビジネス上の課題を柔軟に解決していくフレームワーク（SAS Business Analytics Framework）を提唱している。SASの業務ソリューション群は、このフレームワークの総合的な強みを余すところなく活用するため、全社に向けて「価値ある洞察（インサイト）」を提供することができるのだ。

ビジネス・アナリティクスは、数多くのデータを収集、分析し、今後起こりうる複雑な結果を予測できることで、よりよいパフォーマンスを獲得し、競争に打ち勝つための強力な手段を生み出す、経営科学と経営実務における最先端の領域だ。分析力の強化を図る賢明な企業では、単に情報収集とレポート作成をしているのではなく、むしろビジネス・アナリティクスを通してデータを効果的に活用している。本資料では、ビジネス･アナリティクスの6つの勘所を明らかにし、深く掘り下げていこう。