ビッグデータ分析–それが何であるか、なぜそれが重要であるか、そしてそれをビジネスに実装する方法

今日のデジタル時代を成功させることは困難です。 ビジネスリーダーは、業界、顧客のニーズ、絶えず変化する市場の混乱と利益など、市場を十分に認識している必要があります。 これらのイベントを常に把握する唯一の方法は、ビッグデータ分析を組み込むことです。

機械学習、人工知能、インテリジェントオートメーションなどの新しいテクノロジーの採用が進むにつれ、さまざまな業界の企業が複数のビッグデータ分析アプリケーションの実験を開始しました。

2021年後半にNewVantagePartnersが実施した調査では、ITおよびビジネスエグゼクティブの91.7％がビッグデータとAIへの投資を増やしていると述べ、92.1％がこれらのテクノロジーから大規模なビジネス成果を得ていると報告していることがわかりました。 。 現在、これらの統計の一部となるには、最高のビッグデータ分析手法を適用することが不可欠です。

この記事では、ビジネスでビッグデータ分析テクノロジーを使い始めるための基本について説明します。 ただし、その前に、ビッグデータ分析とは何か、なぜそれがビジネスにとって重要なのかについても検討します。

ビッグデータ分析とは何ですか？

ビッグデータ分析は、データに裏付けられたビジネス上の意思決定を行うことを目的として、大量の生データ間のパターン、傾向、および関係を見つけるプロセスです。 スマートデバイス、Webの使用法、顧客とのやり取りなど、複数のタッチポイントからデータが絶えず流入するため、ビッグデータエンジニアはその情報を使用して、重要なビジネスインサイトに変換できます。

ビッグデータ分析の種類

ビッグデータは、3つの主要なカテゴリに分類できます。 3つのタイプは、ビッグデータがどのように機能するかを理解するだけでなく、ビジネスにテクノロジーを組み込むことを開始する上でも重要です。 これらの3種類のビッグデータ分析は次のとおりです。

構造化データ–これらのデータセットは、設定されたパラメーターに従って定義されたディメンションで編成されます。 これらは具体的な数値であり、アーキテクチャがデータを簡単に並べ替えて収集できるようにします。

非構造化データ–なじみのないモデルまたは構造に付随するデータはすべて、非構造化データセットとして分類されます。 このデータ型は構造と形式に特異性がないため、処理して分析することは困難です。

半構造化データ–このデータ型は、構造化データ型と非構造化データ型の両方を組み合わせたものです。 これは特定のリポジトリに分類されていないものですが、データセット内の要素を区別する重要なタグまたは情報で構成されています。

ビッグデータの重要な要素

このテクノロジーは、次のような複数の機能とコンポーネントを中心に展開しています。

ビッグデータアーキテクチャ–従来のデータウェアハウスは、構造化データを格納するためのビッグデータアーキテクチャに組み込まれています。 さらに、企業は、ネイティブ形式で複数のデータセットを格納するデータレイクを使用し、通常、 Hadoop、Spark 、NoSQLデータベースなどのビッグデータ分析テクノロジーに基づいて構築されています。

ビッグデータ分析–ビッグデータアーキテクチャは通常、レポートから異常の検出などの高度な分析までさまざまな分析アプリケーションに使用されます。 特に機械学習は、ビジネスチャートを決定付けるパターンを見つけるためのビッグデータの存在から恩恵を受けてきました。

ビッグデータの統合–データの発見、クレンジング、検証などの分析段階の情報を準備するために、ビッグデータにはいくつかの統合手法が採用されています。 この要素は、ビッグデータプロジェクトの成功を定義する上で非常に重要です。

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ビッグデータガバナンス–データの収集に一貫性があり、データ標準とプライバシー規制に準拠していることを確認するには、効率的なデータガバナンスが必要です。 これを実現するために、ビッグデータ統合の個々のステップごとにデータ品質管理手法が組み込まれています。

ビッグデータとは何かの基本を理解したので、あなたのビジネスにとってのビッグデータ分析の重要性を見てみましょう。

ビッグデータ分析の利点

ビッグデータ分析の重要性は、確立された企業と新興企業の両方を表しています。 前者の場合は、大量のデータセットを理解するのに役立ち、後者の場合は、敏捷性とデータ中心の迅速な決定を行う能力を促進するのに役立ちます。

顧客を理解する

ビッグデータ分析アプリケーションは、企業に顧客の全体像を提供するのに役立ちます。 何が彼らを行動させるのか、彼らが購入する製品の種類と時期、彼らがビジネスとどのように相互作用するのか、そしてなぜ彼らは他のものよりも特定の会社/製品を選ぶのですか？

ビッグデータ分析手法の適切なセットを通じて、企業は内部データ、ソーシャルメディア、公開データ、およびブラウザーログからデータを収集できます。これらの組み合わせにより、顧客の期待を裏返しに見ることができます。

トレンドを見つける

パターンと動作​​を識別して追跡することは、ビッグデータ分析のもう1つの利点です。 それは、彼らの成長がどこに向かっているのか、彼らの製品の需要は何か、そしてそれが時間とともにどのように変化しているかを企業に伝えます。 このテクノロジーは、トレンドに関する予測から「本能」を取り除きます。

ビッグデータツールは、ソーシャルメディアや従来のメディアセット、顧客の行動パターンからのトレンドを照合するように設計されています。 次に、ターゲットを絞った広告と顧客維持の両方の観点から、積極的なレベルにエネルギーを集中する必要がある場所を企業に通知します。

競争の監視

従来、競争の動きを理解することは、ビジネスニュースを読んだり、顧客になりすましてプロセスを洞察したりするなどの活動に限定されていました。しかし、今日では、デスクを離れることなく、競争について必要なすべての情報を入手できます。

Googleトレンドはブランドの人気を示し、ソーシャルメディアは人々が製品について何を考えているかを伝え、評価とレビューのWebサイトはブランドが遅れている場所を示すことができます。 これらはすべて、単純なビッグデータ分析手法によって利用可能になります。

より良い操作

ビッグデータテクノロジーは、ビジネスプロセスと運用を最適化するために求められています。 このテクノロジーは、生産ラインや顧客注文システムなど、データ量の多いすべてのビジネスオペレーションに組み込まれることで、効率を定義し、異常を見つけ、プロセスの改善が必要な時期を強調するために使用されています。

ビッグデータ分析のこれらの利点は、小売、サプライチェーン、通信、ヘルスケア、およびその他の同様の業界などのセクター全体で頻繁に使用されています。

ビジネスモデルの調整

ビッグデータ分析アプリケーションは、新しい製品やビジネスラインを考え出す際に、現在の製品を更新するために企業によって使用されてきました。 大量の市場データを自由に利用できるため、企業は顧客が何を求めているのか、どの企業がニーズに応えているのかを定義できます。 この情報は、新しい製品やビジネスモデルを定義するために使用されています。

ここで取り上げたビッグデータ分析の利点は、企業がビッグデータをどのように使用するかについての表面レベルの説明にすぎません。 このテクノロジーがグローバルなスタートアップや確立されたビジネスエコシステムで使用されている方法は他にもたくさんあります。 ただし、ドメイン内で新しいビジネスの場合、これらのメリットは、ビッグデータ分析をビジネスに正しく統合した場合にのみ発生する可能性があることを理解することが重要です。

あなたのビジネスでビッグデータ分析を始める方法は？

ビッグデータテクノロジーが約束する多くのメリットをすべて得るための重要な部分は、ビジネスモデルへの組み込みを開始する方法を知ることです。

Appinventivでは、クライアントがビッグデータプロジェクトの作成について支援を求めて私たちに来るたびに、このプロセスが発生するのを見てきました。

ビッグデータプロジェクトは、ビジネスエグゼクティブがビッグデータのメリットを逃していると確信したときに生まれます。 この信念により、CMOチームとCIOチームは協力して、追求する必要のある洞察の範囲を指定および作成し、それらを取り巻く分析アーキテクチャを構築します。 次に、ビジネスは小さなITプロジェクトを立ち上げ、CIOチームが生データをキャプチャして構造化された情報に変換する複雑なシステムを設計します。

さて、分析の専門家が最初にビッグデータモデルが作成されたデータを使い始めると、彼らはシステムの問題に気づき始め、反復のサイクルが始まります。

私たちは、データ分析サービスの旅の中でこの状況が何度も起こっているのを目撃しました。

たとえば、米国の大手通信会社向けにデータ分析プラットフォームを作成したときの最初のステップは、SparkやHadoopなどのApacheテクノロジーを使用してデータをクラウドに保存して分析することでした。 データインテリジェンスにアクセスできるようにするために、インタラクティブなダッシュボードを通じてさまざまなBIソリューションを導入しました。 結果？

私たちの努力により、顧客の消費データが100％処理され、データの品質とアクセス可能性が85％向上しました。

ビジネスにおけるビッグデータ分析の開始に戻ると、まず、クライアントにアドバイスすることは、非常に小さなことから始めます。 顧客が閲覧している製品を特定し、ページを離れるのと同じくらい小さい場合があります。これは、フォローアップメールやプッシュ通知の送信に使用できる情報です。

次に、データをキャプチャして分析するプロセスを作成するのではなく、1回限りのモデルでデータをキャプチャすることをお勧めします。 テストの実行に必要な特定のデータのキャプチャから始めると、データ量の管理が容易になります。 この段階では、分析エンジニアが含まれています。 必要なデータと、特定のビッグデータモデルで無視する必要のあるデータを強調することができます。

これらの2つの段階をマスターすると、ビジネスでビッグデータをより広く採用する段階に進むことができます。 これらの小さなターゲットを絞ったステップを通じてビッグデータを組み込むことは、最も安価で最速の方法です。 ビッグデータへの大規模な投資が有益であることが証明されるかどうか、またはそれが長期的にどのように報われるかは、ビジネスに明確になります。 ビッグデータが重要である理由は疑う余地がありませんが、他の人に利益をもたらすものは、同じようにあなたに利益をもたらすとは限りません。 これらの小規模なプロトタイプを実行することで、ビジネスにビッグデータが必要かどうかを判断できます。

第三に、ビッグデータの組み込みに関連する課題を知ることが重要です。 それらが何であるかを事前に知っておくと、プロジェクトのサイズについて計算された決定を下すのに役立ちます。 これらの課題のいくつかを次に示します–

• データの管理–ビジネスが成長するにつれて、収集する必要のあるデータのサイズも大きくなります。
• データ品質の維持–企業は、データのスクラブと洞察の準備に多くの時間を費やすことになります。
• データを安全に保つ–プライバシーの懸念は、ビッグデータの必然的な部分です。特に、大量のビジネスデータが含まれているためです。 ここで、厳密なコンプライアンスチェックが重要になります。

これは、ビジネスにおけるビッグデータの組み込みの最も安全なアプローチを強調していますが、ビッグデータ分析がどのように機能するかを知ることも同様に重要です。 それはあなたに始める方法の枠組みを与えるでしょう。 記事を締めくくるときに、次にそれを調べてみましょう。

ビッグデータ分析はどのように機能しますか？

ビッグデータ分析は、主に4段階のプロセスであり、結果として情報に基づいたデータを取得するために企業が使用します。 これらの段階は次のとおりです。

データ収集–ここでは、データ（構造化、非構造化、および半構造化）が複数のソースから収集され、BIツールが分析できるデータウェアハウスに保存されます。 通常、非常に多様な非構造化データには個別のメタデータが割り当てられ、データレイクに保存されます。

データ処理–データが収集および保存されると、クエリの結果を取得するためにデータが処理されます。 これを実現するために、2つの処理オプションを使用できます。大きなデータセットを経時的に調べるバッチ処理と、小さなバッチのデータを処理するストリーム処理です。

データのクリーニング–サイズに関係なく、データの品質を向上させ、より良い結果を得るには、スクラブが必要です。 この段階で、データは同じコンテキストでフォーマットされ、無関係な重複データはすべてシステムから削除されます。

データ分析–これは、収集されたデータが洞察に変換される段階です。 最も一般的なデータ分析方法には、データマイニング、予測分析、ディープラーニングなどがあります。

まとめ！

したがって、ビッグデータ分析を開始するために知っておく必要のあるすべてがここにあります。 統合のアプローチはさまざまですが、最終的な結果は同じである必要があります。ビッグデータはビジネス上の問題を解決し、複雑にしないようにする必要があります。

ビジネスにビッグデータテクノロジーを追加することを検討していて、開始するためのサポートを探している場合は、データ分析チームに連絡してください。 ビッグデータが最も有益となる可能性のある分野を特定し、その組み込みに取り組むために、私たちはあなたに座ります。