データ解析とは何か、および今日の市場におけるその関連性

データ解析とは、簡単に言えば、非構造化データを特定のデータ形式に変換することです。 目的の結果を得るためにデータを処理する必要がある場合、現在の要件と互換性があるようにデータの文字列を変換することは、基本的にデータ解析です。

たとえば、ある組織がさまざまな通貨の請求書をまとめて 1 年間のすべての文房具の費用を確認したい場合、データ解析が実装されます。 さまざまな地域には、数値データを表す特定の形式があり、ソフトウェアがそれらを解釈する方法に影響を与える可能性があります。 精度を高めるため、特殊文字 (コンマ、ピリオド) を含まない数値のみが抽出され、その後の処理が行われます。 データの文字列を機械で読み取り可能な形式に変換することは、データ解析のアプリケーションの 1 つです。

データ解析のもう 1 つの単純なアプリケーションは、解釈が難しい生の HTML ファイルを読み取り可能なテキスト ファイルに変換することです。 企業が大量の情報を処理する今日の時代では、データを理解して解釈することは大きな課題となる可能性があります。 ヘルスケア、E コマース、銀行、金融などの業界では、人間がリアルタイムで理解できる顧客情報への即時アクセスが必要です。 データ解析は、これらの問題に対する効果的なソリューションを提供します。

データ解析による付加価値

デジタル ファーストの世界では、企業とのやり取りのほとんどがオンラインで行われます。 企業の観点からは、顧客のデータを溜め込むだけでは何の価値もありません。 非構造化データは、コンピューターが解釈および処理できるように構造化された理解可能な形式に変換する必要があり、人間が理解できるようになります。

さらに、人的ミスや能力不足に起因する不正確なデータは、多大な影響を与える可能性があります。 2013 年、米国の組織は、誤った収入と雇用価値の報告により、70 億ドルを超える IRS の民事罰に見舞われました。 同じレポートは、働く専門家の 27.5% が、職場でエンタープライズ ソフトウェアに誤ったデータが手動で入力されたと報告したという洞察を共有しています。

この事例だけでも、データ解析の重要性について説得力のある議論ができますが、法的な観点よりも多くの利点があります。

• 高速かつ正確

従業員は、ビジネスに役立つ洞察を得るために手作業のデータを並べ替えるのに数え切れないほどの時間を費やす必要はありません。 これは骨の折れる集中的なプロセスであるだけでなく、時間とリソースの無駄です。 データ解析技術は、同じ結果をわずかな時間でより高い精度で提供します。

• 費用対効果が高く、低投資

データ解析ツールは、チームがデータを並べ替えるだけの代替手段と比較して、比較的低い投資です。 機能の 1 つとしてデータ解析を実行するソフトウェアまたは熟練した開発者のクルーは、より良い結果を生み出し、時間の経過とともにより多くの影響を生み出すことができます。

データ解析自体が簡単に理解できる情報を作成するため、解析されたデータを読み取るために特定のスキルセットや特別なトレーニングは必要ありません。

• 可視性の向上

データ解析の主な用途の 1 つは、データを単純化し、組織が持つ可能性のある大量の情報を理解することです。 一貫性のないデータは、マーケティング、販売、財務、さらには人事など、複数のビジネス機能に役立つわかりやすい洞察に変換できます。

今日の市場におけるデータ解析の関連性

ほとんどの業界では、何らかの形でデータを解析する必要があります。 不動産、金融サービス、および将来有望なフード デリバリー セクターは、適切に構造化された顧客データを運用に利用しています。 簡単にアクセスできるようにデータを読み取り可能な形式に変換することは、ほとんどのビジネスにとって大きな変革をもたらします。 人員の制約と費用対効果の維持との間にトレードオフがないため、データ解析により、企業は同業者よりも競争上の優位性を得ることができます。

• メールから貴重な情報を抽出する

毎日数百通の電子メールを受信する組織にとって、すべての電子メールを調べて関連性 (重要な連絡またはジャンク電子メール) をフィルタリングし、メッセージから重要な情報を取得することは、非常に面倒なプロセスです。 また、人的ミスの可能性が高く、非常に時間がかかります。

データ解析では、関心のあるキーワードを検索することで、各メール スレッドを開かずにメールをスキャンできます。 この情報を関連するチャンクに凝縮し、すべての電子メールを読まなくても、伝えられている内容をより深く理解できます。 データ解析ソリューションは、電子メールから必要なデータを数分以内にユーザーに提供することで、手作業による非効率的な方法を軽減します。

• カスタマイズされたマーケティング キャンペーン

プラットフォームを通じて大量の顧客データを受け取る企業は、各ユーザーのデータを現実的に調べて、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができません。 データ解析は、顧客データから必要な情報を引き出して同様のペルソナ セットにグループ化することで、解決策を提供できます。 これにより、企業はマーケティング キャンペーンをカスタマイズし、プロファイル、好き嫌いに基づいて個々の顧客をターゲットにし、希望するオーディエンス層にリーチできます。 あるいは、同じソリューションを製品データに使用して、分析と競合他社のベンチマークを実行することもできます。

• 財務報告

ビジネスおよび金融部門では、会計士が顧客データを精査し、現実的な財務モデルを開発する必要があります。 データ解析ツールは、有用なデータをスクレイピングして抽出するという要件を満たし、会計士が財務報告を分析および作成するために使用します。 データにエラーがあるとレポートが完全にゆがめられる可能性があるため、データ解析は手動の並べ替えに対する完全な解決策を提供します。

• 履歴書のスキャン

データ解析ソリューションのもう 1 つの便利で重要なアプリケーションは、求人リストの候補者の履歴書 (CV) をスキャンすることです。 採用担当者は、1 つの求人の履歴書に溺れてしまう可能性があり、履歴書を 1 つずつ確認して面接に適した候補者を選択することがますます難しくなっています。

データ解析は、特定の要件を利用して一致する候補を探すことで負担を軽減します。 これらの要件は、採用担当者が結果を絞り込み、基準を満たす人材のみを選択するために定義する、特定のスキル、経験、および教育である可能性があります。

結論

ビジネス戦略を最適化できるリアルタイム データを取得するために Web クロールに関心のある企業にとって、データ解析はそのプロセスで実装されるソリューションの 1 つです。 このようなツールのアプリケーションは、幅広い要件と業界をサポートしています。 データ解析ソリューションは、全体的な効率を改善し、分析用の信頼できるデータを提供できます。

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