データ分析の企業大手10社と手法を一覧で紹介！職種や転職のコツも！
ビッグデータを利用して情報を分析する現代。データ分析からよりよい顧客サービスへつなげたり、売り上げアップを目指すなど、ビッグデータを活用する企業も増えています。今回はそんなビッグデータを扱う企業に転職したい方へ、ビッグデータの有名企業や転職に役立つ情報をご紹介します。
目次
情報を可視化する時代！ビッグデータ分析企業に注目が！
情報がありふれている現代では、その膨大な情報をどのように活用するかが企業発展のカギとなります。
どうすれば顧客ニーズをつかむことができるのか？企業のビジネス課題は何なのか？そういったことをビッグデータ企業が分析をします。
情報を可視化できるようになったことで、解析したデータを業務効率化や顧客サービスの向上に活かすことが可能になりました。
また、ビッグデータ分析を行うことで、より精度の高い予測をすることもできるのです。
そんなビッグデータとAIを掛け合わせることで、さらなる可能性も広がることでしょう。
情報社会の中で、ビッグデータ分析企業は様々な可能性を秘めたものとして注目されているのです。
データ分析が企業の課題解決に有効な理由
ビジネスシーンとデータ分析は切り離せないものになって来ました。
特にマーケティングにおいてデータ分析の導入により多くの課題解決につながることが分かっています。
そのため、勘や経験だけに頼るのではなく、データ分析によってその結果を可視化することで、施策の立案や意思決定をたすける業務プロセスが普及しました。
これを、「データドリブン」と言います。
データドリブン指向によって、課題を明確にするだけでなく効果も数字で可視化することができます。
よって、確率を上げられるというメリットがあるのです。
その結果、顧客満足度（CS）も上がります。
収集したデータを加工し把握することで、企業はより課題解決の勝率を上げることが可能です。
ビッグデータの種類
ビッグデータとは、大量の情報というものだけでなく多方面にわたる情報という意味もあります。
具体的にどのような情報があるのか、その種類を見ていきましょう。
パーソナルデータ
個人の名前や生年月日、行動履歴といった情報も、ビッグデータのひとつです。
ITが普及した現代では、多くの人がスマートフォンやパソコンをもっているでしょう。
どのような人がどのような場所に行っているのかということも、ビッグデータとして有効に活用することができるのです。
また共通ポイントカードや電子マネーといったものも、購買履歴として管理されます。
ただし、パーソナルデータはその名の通り個人情報です。
そのため、個人が特定されない形でデータ管理やデータ分析されることが求められているのです。
オープンデータ
オープンデータは、自治体の人口といった公にしているデータのことです。
国がインターネット上で自由に閲覧できるように公開している情報もあります。
オープンデータは自由に使え、これらを分析することで、新しい事業の立ち上げや既存の事業の効率化などに役立てているのです。
産業データ
産業データは「知のデジタル化」と「M2M」にわけられます。
知のデジタル化は、企業のノウハウをデジタル化したものです。
何らかのトラブルが生じた際に解決策を導いたり、データから事前に予測したりするのに活用されます。
そして、M2MはIoTが期待される現代で注目されるシステムのひとつです。
様々な機器がインターネットでつながれ、情報交換が行われるシステムで、自動販売機といった身近なものにも活用されます。
ビッグデータを扱う仕事の種類は？
ビッグデータを扱うのには、どのような仕事があるのでしょうか。
ここでは、ビッグデータ企業で必要とされる仕事の種類についてご紹介します。
データエンジニア
データ分析を行うためには、まずデータ収集や管理が必要となります。その役割を担うのがデータエンジニアです。
データを処理したり保存したりするため目立った仕事ではないイメージをもつ人もいるでしょう。
しかし、ビッグデータ活用のための土台作りをする重要な仕事といえます。
データアナリスト
データアナリストは、収集したデータを分析する仕事です。
膨大な量のビッグデータを分析し、その後のビジネス課題の抽出につなげていきます。
他の仕事と似ている部分はありますが、データアナリストはデータ分析を重点的に行う仕事なのです。
データサイエンティスト
解析したビッグデータから、企業の課題や問題点を導き出し、解決策を提供するのがデータサイエンティストの仕事です。
データサイエンティストはデータ解析コンサルタントともいわれ、企業の改善点やビジネスにつながる提案も行います。
そのため、データ分析だけでなくクライアント企業について熟知する能力や、論理的に物事をとらえ説明するスキルが必要とされます。
ビッグデータ分析手法の代表例6つ
クロス集計
データを属性で分類して集計し、傾向を把握する手法です。
例えばアンケートの回答から顧客を年齢・性別・居住地などの属性で分け、それぞれの習慣や好み、ニーズを把握し、プロモーション施策やマーケティングに役立てます。
複雑な計算などは不要で結果を一目見れば理解できるため、ビッグデータ分析手法のなかでは扱いやすいと言えるでしょう。
決定木分析
クロス集計を繰り返した結果から複数の要因に基づいてデータを分類し、関連性を見出す手法です。
ある原因から「もしこうなったら」という予測を重ねる事で、複数の結末予測だけでなく発生確率の算出も出来るため、主にマーケティング分野でターゲットを絞り込む際やリスクマネジメントの分野で活用されます。
複数の要因を踏まえてデータを細かく分け、導き出される結果を図にするとたくさん枝分かれした樹木のようになるため、決定木と呼ばれます。
回帰木や分類木、ディシジョンツリーと呼ばれることもあります。
クラスター分析
「クラスター（Cluster）」という言葉が「集団」を意味する通り、グループごとに分類してそれぞれの特徴を分析する手法です。
明確な属性で分けるクロス集計とは違い、クラスター分析では似た特徴に基づいて分類します。
各グループの特徴を分析し、マーケティング施策やブランディングに活用する手法で、ECサイトのユーザーセグメンテーションなど役立ちます。
例えば価格を重視するグループにはセール情報を、流行への関心が強いグループには最新商品の情報を、高級志向が強いグループには高品質な製品をそれぞれ紹介するようなメルマガを配信するといった施策です。
主成分分析
クラスター分析と混同しやすいのが主成分分析です。
複数の似た要因を持つデータを、一部の要因を排除して1つに集約することで単純化する分析手法で、あくまでも集約されるのは要因（変数）でありデータそのものではない点がクラスター分析と異なります。
要因が多い方がより正確な分析結果を得る事が出来ますが、多すぎると分析が複雑化し扱いづらくなってしまいます。
また、データを単純化する事で切り捨てられる情報が出て来てしまうため、予測できないパターンが発生してしまうのが難点です。
アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）
アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）は、顧客の購買履歴やパターンを分析するデータ分析手法です。
有名な事例として「紙おむつとビールがよく同時購入される」というものがあります。
一見すると全く関係性のないように見える紙おむつとビールですが、この手法を用いると「紙おむつの購入を頼まれた父親が一緒にビールを購入している」という事が分かるのです。
ECサイトでよく見られる「この商品を買った人はこちらの商品もチェックしています」というレコメンドもこの手法が用いられています。
ロジスティック回帰分析
ある問いに対し、YESとNOの二択で整理する手法の事で、事象の発生確率を予測する際に役立ちます。
例えば商品に対し「購入したのはどのような属性か」ではなく「購入者は男性か」といったYES・NOで分析します。
ロジスティック回帰分析で得られる答えは確立となり、1（YES）と2（NO）の間の数値となり、ターゲット層の商品購入率の把握などに活用できます。
ビッグデータ活用事例
小売業
小売業では、ビッグデータを活用することで、顧客ニーズをつかみ無駄のない発注を可能にします。
あるホームセンターでは、売り上げ状況や顧客と従業員の行動、商品の陳列といったビッグデータを分析しました。
そこからビジネス課題を見出した結果、売り上げが15％アップしたのです。
この事例ではデータ分析をAIが行い、顧客単価の高い場所へ従業員を配置するようにしました。
ビッグデータとAIをかけあわせることで膨大なデータを解析し、売り上げアップにつながった事例です。
飲食業
回転すしで有名なスシローも、ビッグデータを活用しています。
レーンを回るお皿にICチップを取り付けることで、お店ごとにどのネタがどれくらい売れているのかを把握できるようにしたのです。
年間10億件以上という膨大なデータを蓄積し、分析した結果、お寿司を廃棄する数が大幅に減りました。
ビジネス課題を可視化し、問題解決に導いた事例です。
防災
ビッグデータは防災分野でも活用されます。日本では多くの火山があり、噴火の危険があるものも少なくありません。
その火山が噴火したとき、どのような被害が出るかというのをビッグデータから解析することができるのです。
従来の噴火のデータやシミュレーションといったデータを用いて、これからどのような被害が出るのかを予測します。
これまで予測不能とされた自然災害も、ビッグデータを活用することで最悪の事態を防ぐことが期待されるようになりました。
ビッグデータの有名企業10社を紹介
多くの企業がビジネスチャンスやビジネス課題を見つけるために活用するビッグデータ。
このビッグデータを扱う企業も広く活躍しています。ここでは、ビッグデータの有名企業をご紹介します。
株式会社ジーニー
「アドテクノロジーで世界を変える」をモットーにしている株式会社ジーニー。
インターネットメディアにおける広告収益を最大化させるプラットフォーム「GenieeSSP」を独自に快活し、提供しています。
インターネットサイトやアプリの広告へのアクセスからデータ分析を行い、収益につながる広告配信につなげているのです。
2010年に創業した株式会社ジーニーは、2020年現在世界4か国5拠点に進出しています。
株式会社ALBERT
2020で創業15周年を迎えた株式会社ALBERT。高い分析力とコンサルティングによって多くの大企業と取引をした実績があります。
データアナリストやデータサイエンティストの育成にも力を入れており、企業のビジネス課題や解決策を導いてきました。
また、AIアルゴリズムの開発やAIを活用した独自のプロダクトも得意としています。
株式会社RevComm
株式会社RevCommは、音声解析を行うMiiTel（ミーテル）を提供する企業です。
MiiTelはAI搭載型のIP電話で、電話での営業や顧客対応をAIが解析するというものです。
音声を分析して可視化することで業務の効率をあげたり、従業員の教育につなげるのです。
音声をリアルタイムに解析し、フィードバックしてくれるので営業での成約率のアップも期待されます。
多くのメディアで掲載され、2020年8月にはユーザー数が1万人を超えました。
株式会社シナモン
100名以上のAIリサーチャーが在籍する株式会社シナモン。AIソリューションの開発を得意としています。
情報や文章といった膨大なデータをAIに学習させることで、必要な情報を迅速に導き出すことを可能にしました。
またAIとビッグデータをかけあわせて、需給予測や最適な配送の提案も行っています。
AIを活用して、業務の効率化を支援する企業といえるでしょう。
システムズ・デザイン株式会社
システムズ・デザインは、システム開発やアウトソーシング事業など幅広い情報サービスを扱う企業です。
システム構築によって迅速なデータ分析を可能にし、企業にビジネス課題・解決策を提示します。
また、2020年に拡大したテレワークの導入も支援しています。
リスクやコストを抑えることで、安心して効率よくテレワークを行うことができる環境を支援しています。
株式会社ブレインパッド
ビジネス力、分析力、エンジニアリング力の3つを兼ね備えており、データ分析案件のコンセプトから運用までを一貫してサポートすることができます。
また、マーケティングや可視化、最適化、データマイニングなどそれぞれの領域でプロダクトも提供しており、抱える課題に応じて選択活用することもできそうです。
データセクション株式会社
ソーシャルメディア分析やリテールマーケティング、AIソリューションの提供を行っている企業です。
「Insight Intelligence Q」や「FollowUP」を開発・提供しています。
オンラインデータの収集と分析をベースとしたオーダーメイド開発が強みです。
株式会社アイディオット
「データで社会問題を解決する」を掲げる企業です。
データの加工・管理・活用の支援、AIを駆使したDX化推進の効率化、独自のプラットフォーム運営などを行います。
サプライチェーンの最適化を得意としています。
株式会社データミックス
ビジネス課題のヒアリングに対して「相手より相手を理解する」をモットーに、PoCの実施までを行う企業です。
原動力を「人」と位置付けるデータミックスでは、ワークショップも実施しています。
カスタマーファーストやデータドリブンを大事な価値観としています。
澪標アナリティクス株式会社
澪標（みおつくし）アナリティクスはデータ分析/AIのコンサルティング事業を強みとし、バンダイナムコエンターテインメント（BNE）社やTIS株式会社との提携を果たしています。
スポット分析サービスや高度分析サービスを提供し、データ分析特化型コンサルティングレポートの実績・ノウハウを保有します。
未経験でもいいの？ビッグデータ企業への転職を目指す方へ
これからの社会を支え、変えていることが期待されるビッグデータに関わりたいという方もいるでしょう。
これまでIT企業で働いてきた人はもちろんのこと、未経験者でも転職は可能なのでしょうか。
ここではビッグデータ企業への転職にまつわる情報をご紹介します。
未経験でも転職できる？
ビッグデータ企業への転職を希望する際に、未経験でも可能かどうか気になる人もいるでしょう。
未経験でも可としている企業ももちろんありますので、求人情報をチェックしてみてください。
また、未経験の方は研修が充実している企業への転職をおすすめします。
データサイエンティストは即戦力を求められることが多く、経験者が優遇される場合があります。
大企業では経験者のみの募集となっていることがあるので、未経験の方は中小企業の方が転職しやすいでしょう。
データサイエンティストの年収は？
データーサイエンティストの年収は、400～700万円台と差があります。
ビッグデータ企業では、経験や能力が年収に影響することが多いので、経験を積むことで年収アップを目指すこともできるでしょう。
転職に有利？おすすめの資格
転職する際を考える際に、履歴書に書く資格を気にする人も多いのではありませんか。
データサイエンティストをはじめとしたビッグデータを扱う仕事では、即戦力やIoTに関する高い知識・能力を求められます。
そのため、これらに関連した資格があれば転職に有利になる可能性が高まるでしょう。
「統計検定」は、統計に関する知識が求められる資格です。
ビッグデータ分析には、統計の知識も必要となるため、自分の能力アップのためにも有効といえます。
転職の際にアピールするとしたら、実際にビッグデータ分析に役立つ準1級を目指しましょう。
また「データスペシャリスト検定」というデータ管理を行う人やエンジニアを目指す人向けの資格もあります。
データサイエンティストを目指すのなら、高度なデータ分析能力が必要になります。
難易度は高いですが、取得すると転職に有利になるでしょう。
まとめ
今回はビッグデータを扱う企業についてご紹介しました。
IoTやAIなど、情報社会では様々な可能性のものでデータが活用されています。
ビッグデータ分析を行いビジネス課題を可視化することで、業務の効率化や顧客サービスの向上、売り上げアップにつながるのです。
近年、ビッグデータ分析を行う企業が発展し、データアナリストやデータサイエンティストが活躍しています。
そんなビッグデータ企業への転職は、経験や能力が問われることも。
しかし、企業によっては未経験者を受け入れるところもあります。
情報社会の担い手として、その経験や能力を生かしてみませんか。
この記事の監修者
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ギークリーメディア編集部
主にIT・Web・ゲーム業界の転職事情に関する有益な情報を発信するメディアの編集部です。転職者であれば転職市場や選考での対策、企業の採用担当者様であればIT人材の流れ等、「IT業界に携わる転職・採用」の事情を提供していきます。
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