データの作成が呼吸と同じくらい一般的になっているこのデジタル時代において、企業はチャンスと課題の交差点に立っています。ビッグデータ分析は、新しいアイデア、より速いスピード、そしてかつてないほど深い顧客知識を明らかにします。実際、世界のビッグデータと分析の市場は2,740 億ドルの価値があります。
ただし、この領域を回避するには、新しいテクノロジーを導入するだけでは不十分です。膨大なデータ レイクをビジネスで活用できる情報に変えるには、計画的で詳細なアプローチが必要です。この記事では、ビジネス インテリジェンスにおけるビッグ データ分析の役割のさまざまな側面について詳しく説明します。ビッグ データ分析の用途、問題、そしてビッグ データ分析の将来に影響を与える世界の変化について説明します。
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ビッグデータ分析を理解する方法
ビッグ データ分析は、通常のコンピューター システムでは処理できないほど複雑で大規模なデータセットを処理できるため、通常のデータ分析を超えています。これは、ボリューム、速度、多様性、真実という 4 つの V を持つデータセットに使用される高度な分析手法を組み合わせたものです。これらの要因により、データの処理はすでに困難になっていますが、さらに困難になっています。テラバイト単位のデータをリアルタイムで処理し、多くのソースからの整理されていないデータを理解し、収集された洞察が正確であることを確認するための新しい方法が必要です。
ビッグデータの4つのV
量:デジタルの世界は非常に大きく、情報はさまざまな場所から来ます。これは、IoT モニター データやソーシャル メディア フィードから、取引やカスタマー サービス コールの記録まで、ビジネスにとってあらゆるものになります。利用可能なすべてのデータを追跡するのは難しいかもしれませんが、それは市場のトレンドと顧客の行動を理解するための鍵であり、解明するには多大な労力が必要です。
速度:組織に流入するデータの速度は劇的に加速しています。リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータ処理は、株式市場の動向が数ミリ秒以内に変化する金融や、顧客の感情が急速に変化する電子商取引など、多くの分野では利点であるだけでなく、必要不可欠なものとなっています。
多様性:今日のデータはさまざまな形式で提供されます。従来のデータベースの構造化された数値データは氷山の一角にすぎません。テキスト ドキュメント、電子メール、ビデオ、オーディオ、ソーシャル メディアの投稿は貴重なデータ ソースです。各形式には、収集、保存、分析に関する独自の課題があります。
正確性:データの信頼性は最も重要です。正確で、完全で、関連性のあるデータだけが、正確な分析と適切なビジネス上の意思決定につながります。データの整合性を確保するには、高度な検証とクリーニングのプロセスが必要です。これは多くのリソースを必要としますが、信頼できる洞察を得るには不可欠です。
ビジネスインテリジェンスにおけるビッグデータ分析の応用
強化された顧客インサイト
顧客を理解することは、常に重要かつ容易になっています。企業はビッグデータ分析を使用して、顧客の詳細なイメージを作成できます。これにより、従来の市場調査方法では実現できないほど正確に、習慣や嗜好を分析できます。この詳細な情報により、パーソナライズされたマーケティング プラン、製品の提案、顧客サービス インタラクションの作成が容易になり、顧客体験が向上し、顧客の忠誠心が向上します。
運用効率
ビッグデータ分析は、ビジネスにおいてさまざまな方法で活用できます。予測分析によるサプライラインの効率化から IoT データによる工場の生産性向上まで、コスト削減と生産性向上の余地は大いにあります。たとえば、予測メンテナンスにより、テクノロジーの問題が発生する前に発見できるため、ダウンタイムと固定費を削減できます。
リスク管理
疑念が増す時代に、ビッグデータ分析は未来に光を当てます。金融機関はリスク評価モデルを改善するために、保険会社は請求の可能性を判断するために、そしてあらゆる分野の企業はオンラインの危険から身を守るためにビッグデータ分析を利用しています。分析により、傾向や外れ値を見つけることで、起こり得るリスクが現実になる前に発見することができます。これにより、人々はそれらのリスクを軽減するための積極的な措置を講じることができます。
製品開発
ビッグデータ分析は、顧客からのフィードバックや市場の兆候をすぐに活用できる洞察に変えるため、製品開発の重要な部分です。トレンド、顧客の嗜好、問題点を調査することで、企業は市場のニーズをより適切に満たし、競合他社に先んじて新製品やサービスを開発することができます。
ビッグデータ分析を活用する際の課題
データの品質と正確性
あらゆる分析プロジェクトは、データ自体に基づいて構築されます。データが正確で高品質であることを確認するのは困難であり、データ ソースの数と範囲が多岐にわたると、さらに困難になります。間違ったデータは悪い研究につながる可能性があるため、厳密なデータ クリーニングとチェックの手順が必要です。
データのプライバシーとセキュリティ
非常に大規模なデータセットを収集して調査すると、プライバシーとセキュリティに関する懸念が生じます。企業は、GDPR や CCPA などの多くの規則に準拠して、規則を遵守し、個人情報が盗まれないようにする必要があります。そのためには、強力なセキュリティ、アクセス制御、継続的な監視が必要です。
サイロ化されたデータの統合
データ サイロとは、情報が社内のさまざまな部門に分散して保存されている場所のことで、完全な分析に必要な全体像を把握することが困難です。これらの問題を回避するには、相互に通信できるシステムと、データがビジネス全体で簡単に移動できるように協力する考え方が必要です。
スキルギャップ
ビッグデータツールと分析方法は非常に複雑なため、特定のスキルを持つ労働者が必要です。より多くのデータサイエンティスト、研究者、エンジニアが必要となり、ビッグデータ分析を十分に活用することが困難になっています。
ビッグデータ分析の将来
AI と機械学習の進歩は、ビッグデータ分析の将来に直接影響を及ぼします。これらの進歩により、分析はより高速かつ正確になります。IoT デバイスの数が増えると、利用可能なデータの量が増え、人々の行動やビジネスをより効率的にする方法に関する新しい情報が得られます。リアルタイム データは意思決定を変え、それを有利に活用する企業の競争力を高めます。
分析ツールをより利用しやすくする目的は、組織のあらゆるレベルでデータを使用して意思決定を行うことを確実にすることです。これにより、すべての従業員が洞察を活用して会社の戦略目標の達成を支援できるという考え方が形成されます。これらの変化が起ころうとしている今、ビジネス インテリジェンスにおけるビッグ データ分析は、データから得られる深い洞察によって推進される革新と効率の時代をもたらすために、教育と変革をもたらすはずです。
結論
ビッグデータをビジネスインテリジェンスに活用するには、労力が必要です。データの品質とプライバシーの問題があり、さまざまな場所に保存されている情報を統合するのは困難です。また、より熟練したビッグデータ企業も必要です。しかし、顧客をより深く理解し、コストを削減し、リスクを減らし、新しい製品を生み出すというメリットは、それが戦略的にいかに重要であるかを示しています。AI、IoT、リアルタイム分析を組み合わせることで、企業は新しい方法を見つけることができるでしょう。これにより、ビッグデータ分析は競争上の優位性を獲得する方法となり、デジタル時代の長期的な成長の重要な部分になります。
注目の画像: rawpixel.com による画像
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