ビッグデータ分析: なぜ重要なのか?
公開: 2022-09-20ビッグデータ分析を使用して大量のデータを分析し、未発見のパターン、相関関係、およびその他の洞察を見つけます。 今日のテクノロジでは、データをすばやく分析してそこから洞察を得ることができますが、従来のビジネス インテリジェンス ツールでは、このプロセスに時間がかかり、効果が低くなります。
企業の最も重要なリソースはデータです。 データは常に起動しています。 膨大な量のデータが、すべての Web サイト、電話、センサー、およびその他のデバイスから毎秒生成されます。 データが有用かどうかにかかわらず、通常は後で使用できるように保存します。 統計を見ると、私たちは毎日 2.5 京バイト以上のデータを生成しています。 この場合、多くのビッグデータの問題がありますが、企業は、成功はデータから洞察を得る方法を理解することから得られることを発見しました.
ビッグデータ分析の発展と歴史
ビッグデータの概念はしばらく前から存在しており、ほとんどの企業は現在、業務に入るすべてのデータを (おそらくリアルタイムで) キャプチャすることで、分析を使用してそこから大きな価値を引き出すことができることに気付いています。 人工知能のような高度な方法を採用する場合、これは特に当てはまります。 しかし、「ビッグデータ」という用語が造られるずっと前の 1950 年代でさえ、企業はパターンと洞察を見つけるために基本的な分析 (基本的にはスプレッドシートの数値を手動で調べる) を採用していました。
速度と効率は、ビッグ データ分析の主な利点の 2 つです。 ほんの数年前までは、企業はデータを収集し、分析を実行し、将来の意思決定に役立つ可能性のある知識を明らかにしていました。 企業は現在、リアルタイムでデータを収集し、ビッグデータを分析して、より優れた知識で迅速に選択を行うことができます。 組織は、俊敏性を維持しながらより迅速に運用できるようになることで、以前にはなかった競争力を獲得します。
ビッグデータ分析: なぜ重要なのか?
組織は、データを活用し、ビッグデータ分析を使用して新しい機会を見つけることができます。 これにより、より賢明な企業の意思決定、より効果的な運用、より大きな収益性、およびより幸せな顧客が得られます。 ビッグデータと高度な分析を組み合わせた企業は、次のようなさまざまな方法で利益を得ることができます。
- 低コスト:膨大な量のデータを維持するための費用に関しては、クラウドベースの分析などのビッグデータ テクノロジを使用すると、その費用を大幅に削減できます (データ レイクなど)。 さらに、ビッグデータ分析は、企業がより効果的に運営する方法を見つけるのに役立ちます。
- より迅速で優れた意思決定: インメモリ分析の速度と、IoT からのストリーミング データなどの新しいデータ ソースを調査する能力により、企業は情報を迅速に評価し、知識に基づいた迅速な意思決定を行うことができます。
- 新鮮な商品やサービスの創造と宣伝。 企業は、分析を使用して顧客の要求と満足度を判断することにより、顧客が望むときに顧客が望むものを提供することができます。 ビッグデータ分析により、より多くの企業が顧客の変化するニーズに応える最先端の新製品を生み出す機会を得ることができます。
ビッグデータとスマート アナリティクスの仕組み
キーテクノロジー
ビッグ データ分析は、さまざまなテクノロジにまたがっています。 もちろん、ビッグデータは高度な分析の恩恵を受けることができますが、実際には、データの価値を最大化するためにさまざまなテクノロジーが組み合わされています。 主な数値は以下のとおりです。
クラウドコンピューティング
サブスクリプション ベースの配信モデルであるクラウド コンピューティングは、ビッグ データ分析を成功させるために必要なスケーラビリティ、迅速な配信、および IT 効率を提供します。 あらゆる規模の組織が、IT 要件を変化するビジネス目標に統合する際の実際的および予算上の多くの障害を排除するため、このソリューションは興味深いものであると感じています。
データ管理
データを正しく評価するには、データが高品質で適切に管理されている必要があります。 データは継続的に組織に出入りするため、データ品質の基準を作成および維持するための反復可能な手順を持つことが重要です。 データが信頼できるものになったら、企業はマスター データ管理プログラムを設定して、企業全体をまとめる必要があります。
データマイニング
この種のテクノロジーは、大規模なデータを扱う専門家がデータの中からパターンを発見するのを支援することが知られています。 この情報は、特に複雑なビジネス クエリや質問に答える際に、さらなる分析にも使用されます。 データ マイニング ソフトウェアは、データの無秩序で繰り返されるノイズをシフトし、関連性を強調し、同じ情報を使用して結果を評価するのにも役立ちます。 また、情報に基づいた意思決定の速度も加速します。
データストレージ
このテクノロジーには、データ レイクとデータ ウェアハウスが含まれます。 ビジネス ユーザーやデータ サイエンティストが必要に応じてデータにアクセスして使用するには、膨大な量の整理されたデータと構造化されていないデータの両方を格納できることが不可欠です。 データ レイクは、膨大な量の未処理の生データを元の形式ですばやく吸収します。 音声、ストリーミング オーディオ、ソーシャル メディアの画像コンテンツなど、構造化されていないビッグ データのアーカイブに最適です。 中央データベースでは、データ ウェアハウスが多くの構造化データを保持しています。 多くの企業が、補完的なストレージ技術の両方を採用しています。
インメモリ分析
ハード ドライブではなくシステム メモリでデータを調べることにより、データから得た洞察に基づいて迅速に行動できます。 このテクノロジーにより、組織は機敏性を維持し、より良いビジネス上の意思決定を簡単に行うことができます。 また、反復的でインタラクティブな分析シナリオを実行することもできます。 このテクノロジーは、データ準備と分析処理の待ち時間をなくして、新しいシナリオをテストし、モデルを作成することができます。
機械学習
より大規模で複雑なデータを分析し、非常に大規模であっても、より迅速かつ正確な回答を提供できるモデルを迅速かつ自動的に作成できるようになりました。 機械学習は、機械に学習方法を教える特殊な AI のサブセットです。 さらに、正確なモデルを作成することで、企業は有利な可能性を発見したり、未確認の脅威を回避したりする可能性が高くなります。
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予測分析
データ、統計アルゴリズム、および機械学習手法はすべて、予測分析テクノロジによって使用され、過去のデータに基づいて将来のイベントの可能性を計算します。 最終的には、企業が最良のビジネス上の意思決定を実行可能にしていると確信できるように、将来何が起こるかについての最大の予測を提供することに帰着します。 予測分析は、不正検出、リスク、運用、およびマーケティングの分野で頻繁に使用されます。
結論
企業は、データ駆動型の経済において、データから商業的価値を引き出し始めています。 モノのインターネットの導入により、より優れた分析と拡張された接続により、企業は膨大なデータベースの機会を活用できるようになりました。 ビッグ データ ソリューションは、企業が状況認識を改善し、より賢明な意思決定を行い、競争力を獲得するのに役立ちます。