ビッグデータ分析を取り巻くビッグフープラ

「情報は21世紀の石油であり、分析は燃焼機関です」

ガートナーの元エグゼクティブバイスプレジデントであるリサーチ＆アドバイザリーのピーターソンダガードによるこの声明は、ビッグデータをより意味のある、洞察に満ちた、現在のビジネスコンテキストに関連するものにするための分析の力を示しています。 今日の世界は、無数の構造化および非構造化ソースからの大量のデータストリーミングによって推進されています。

この「ビッグデータ」は、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ブロックチェーン、モノのインターネット（IoT）など、21世紀の技術革新のほとんどを促進します。データ自体はビジネスインテリジェンスのバックボーンです。 、その生の形では、それは部屋の中のただの象です。 その魅力を実際に発揮するには、特定のパターンと意味のある洞察を獲得するために、マイニングと処理を行う必要があります。

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ビッグデータ分析とは何ですか、そしてなぜそれが今日の文脈でそれほど関連しているのですか？

最も包括的な定義では、ビッグデータ分析は本質的に、複雑なツールとアプリケーション、統計アルゴリズム、および高性能分析システムによって推進される予測モデリングを含む高度な分析です。 簡単に言えば、分析とは、ソーシャルネットワーク、デジタルプラットフォーム、インターネットデータ、Webログ、顧客調査、販売記録、センサーによってキャプチャされたIoTデータなどのさまざまなソースから収集された大規模で複雑なデータセットを詳細に分析するプロセスです。

分析の主な目的は、顧客の好み、隠されたデータパターンと相関関係、現在の市場動向などの重要な情報を導き出し、組織が情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるようにすることです。

世界中の組織は、さまざまな形式やサイロで企業内を移動することを解釈するために分析アプリケーションを実行することの重要性を認識しています。 ビッグデータ分析全体のアプリケーションは、データアナリスト、科学者、統計学者、および予測モデリングの専門家が、組織全体に浮かぶあらゆる形式の未開発データを専門的に分析するのに役立ちます。

構造化、半構造化、および非構造化のエンタープライズデータの統合と重要な分析により、組織は必要な実用的な洞察を取得し、それらを活用して戦略的なビジネス上の意思決定を行うことができます。

ビッグデータと分析の歴史と進化

ビッグデータの概念は、最初は90年代半ばのどこかで導入され、データ量の増加に言及していました。 したがって、2000年代の初めに、この用語は、データ作成の速度だけでなく多様性も含むように拡張されました。

その結果、ビッグデータの3つの主要な側面、つまりボリューム（収集されたデータの量）、多様性（収集されたデータの種類）、および速度（データ処理の速度）が特定されました。 これは、ビッグデータの3V（ボリューム、多様性、速度）として知られるようになりました。これは、2000年代にGartnerによって広く普及した概念です。

2006年にHadoopフレームワークが導入されたことで、レベルが異なります。Apacheオープンソース分散処理フレームワークとしてリリースされたHadoopにより、組織はコモディティハードウェアを使用して構築されたクラスター化プラットフォームで複雑なビッグデータアプリケーションを実行できます。

Hadoopと関連テクノロジーがエコシステム内で成熟し進化し続けるにつれて、高度な分析によってスピードと俊敏性が向上し、組織は競争の時代を先取りすることができます。

グローバル組織にとってのビッグデータ分析の重要性

高度なデータ分析には、強力なクラウドベースのコンピューティングシステムに裏打ちされた高度に専門化されたソフトウェアとソリューションが含まれます。 これにより、組織は企業データを適切な方法で活用できます。 既存のデータモデルを検証します。 新しい情報を活用して、よりスマートなビジネス上の意思決定を行い、収益性を最大化します。

これは、組織が次の点で価値を引き出すのに役立ちます。

• 成長機会の増加
• 運用効率の向上
• 強化された市場開拓イニシアチブ
• 優れたカスタマーサービス
• 大量のデータを保存するコストの削減
• インメモリ分析を使用した迅速かつ瞬時の意思決定
• 顧客のニーズに合わせた新製品や新サービスのターゲットを絞った発売
• 市場での競争力の向上

ビッグデータ分析：典型的な業界のユースケース

• 銀行および金融サービス

  銀行や金融機関は、大量の非構造化顧客データに関する堅牢な分析的洞察を提供することにより、健全な財務上の意思決定を行うことができます。

また読む：ビッグデータ分析を使用して金融業界を改善する方法

• 製造

  分析は、複雑なサプライチェーン、IoTシステム、機器の健全性と保守に関する深い洞察を提供することにより、製造業者がコストを節約し、収益を増やすのに役立ちます。

• 健康管理

  利用可能な情報の膨大さを考えると、患者の健康記録、医療保険情報、およびその他の患者の健康データの管理は圧倒される可能性があります。

  高度な分析を適用することで、医療専門家は有用な洞察を得ることができ、それを使用してより迅速な診断と治療オプションを提供できます。

• 小売

  顧客満足は小売業での成功に欠かせない重要な要素であり、今日の顧客は個人的なニーズやブランドの好みに関してより厳しい要求になっています。 ビッグデータと分析を活用することで、小売業者は消費者の購買行動を調査し、主要な購買傾向を予測して、パーソナライズされた製品の推奨事項を送信し、それによって顧客満足度を高めることができます。

• 政府

  ほとんどの政府機関、特に法執行機関は、厳しい予算を維持しながら生産性を向上させるという課題に直面することがよくあります。 ビッグデータ分析ツールは、コアオペレーションを合理化し、迅速かつ正確な意思決定を促進する包括的な洞察を提供することにより、政府機関を支援します。

ビッグデータ分析の実際の動作

私たちが住んでいる世界はビッグデータウェアハウスです。 毎日何兆ペタバイトものデータが生成されており、ブランドはこのデータからの洞察を活用して、製品とサービスの提供を改善し、それによって顧客体験を向上させています。 テクノロジーは、私たちの生活や日常の活動に大きな影響を与えただけではありません。 それはさらに、私たちの生活を劇的に変えることができる情報の体系的な収集と分析を可能にしました。

このことを考慮：

ほとんどすべての個人がスマートフォンを使用しており、何らかのデバイスを介してインターネットに接続しています。 ソーシャルメディアは、人々が家族、友人、同僚、そして彼らが毎日使用するブランドと対話する方法において、ゲームチェンジャーになりました。 この複雑な相互接続性により、デジタルチャネルとソーシャルチャネル全体でデータが爆発的に増加しています。 ブランドはこのビッグデータを収集し、高度な分析を適用し、消費者により良いサービスを提供できるようにする適切な洞察を抽出します。

人工知能や機械学習などのテクノロジーは、ブランドがよりパーソナライズされたショッピングエクスペリエンスを作成できるようにすることで、顧客満足度の新しいパラダイムを生み出しました。

組織は、基本的な人間の行動と本質的な生活パターンを研究するために展開し、製品とサービスを改善して、それによって私たちの生活のあらゆる側面に影響を与えます。

ビッグデータ分析の種類

ビッグデータ分析は大きく次のタイプに分類できます。アルゴリズムは、組織の主要なニーズに関連する適切なタイプの分析を確実に実装する上で非常に重要な役割を果たします。

• 予測分析

  名前が示すように、特定のデータパターンを明らかにする重要な「なぜ」および「どのように」の質問に答えることによって、将来のパスが事前に予測されます。 高度な機械学習テクノロジーは、新しいデータパターンが現れると、外出先で学習するために適用されます。

• 診断分析

  これには、過去のデータを調査し、特定のイベントの発生の原因を特定することが含まれます。 診断分析（行動分析とも呼ばれます）は、分析の抜け穴を特定して排除し、「理由」と「方法」の質問に体系的に回答した後、実用的な洞察を提供します。

• 処方分析

  このタイプは、ビジネスの明確な分析モデルを規定するための一連の固定されたルールと推奨事項に基づく特定の分析に焦点を当てています。 処方分析は、意思決定の自動化を促進します。高度なヒューリスティックとニューラルネットワークが既存の分析アルゴリズムに適用され、望ましいビジネス成果を達成できる最善のアクションに関する推奨事項を提供します。

• 記述的分析

  このタイプには、企業に入るデータのマイニングと分析の適用が含まれ、収集されたデータのタイプに基づいて説明を導き出します。 記述的分析は、「何が起こったのか」という質問に答えて、ビジネス環境の概要を示します。

ビッグデータ分析に関連するメリットと課題

堅牢なソリューションの実装はビジネス戦略の不可欠な要素になり、世界中の企業がデータ分析の無数の利点を享受しています。 ただし、実際に本格的な実装を実行する前に、その展開に関連する固有の利点と課題のいくつかを理解することが重要です。

利点

• データ駆動型のビジネス洞察に裏打ちされた意思決定の強化
• 高度なビッグデータ分析ツールとテクノロジーによる生産性と運用効率の向上
• 効率の向上による運用コストの削減
• データインサイトを使用して新製品を発売し、パーソナライズされた推奨事項を送信することで達成された優れたカスタマーサービス
• 特に銀行やヘルスケアなどの情報に敏感な業界での不正の簡単な検出
• 優れた意思決定と強化された顧客サービスによる組織の成長と収益の増加
• 世界の市場動向に対するタイムリーでスピーディーな洞察による焦点を絞ったイノベーション

課題

• 資格のあるデータ専門家（データサイエンティスト、データアナリスト、専門家）の雇用とトレーニングに必要なスキルセットと高いコストを備えた人材の不足
• 不適切な形式の不正確で無関係なデータに分析を展開することから生じるデータ品質に関する問題
• 機密性の高い個人データに関連する業界標準および政府規制を満たせないためのコンプライアンスの問題
• 特にハッキングの対象となる可能性のある機密データの保存に関するサイバーセキュリティに関連するリスク
• グローバルエコシステムで急速に進化するテクノロジーにより、かつての投資は時代遅れに近づいています
• ITインフラストラクチャ（データセンター、ネットワーク帯域幅）、ハードウェアメンテナンス、人員配置などに関連する高コスト。
• サイロ化されたデータセットを高度な分析プラットフォームに組み込んだレガシーエンタープライズシステムの統合に関する問題

（ホワイトペーパーのダウンロード：ビッグデータをビッグバリューに変換する5つの方法）

ビッグデータまたはデータサイエンスまたはデータ分析？ 違いはありますか？

特に過去10年間の大規模なデータ爆発により、データ分析やデータサイエンスなどの分野で新しい展望が開かれ、ビッグデータ分析は通常データサイエンスに関連付けられています。 これらの用語は同じ意味で使用されますが、各概念はデータテクノロジーの世界で独自の方法で機能します。

3つの概念はすべてデータの領域に関連しており、グローバルな事業運営に大きな影響を与えています。 組織は、製品中心からデータ中心へと急速に移行しています。利用可能なすべての顧客および市場情報を使用して、製品とサービスを改善し、優れた顧客サービスを提供し、競争に打ち勝ちます。

データサイエンスを使用してビジネスを成長させるにはどうすればよいですか？

IoT、AI、MLなどの新時代のテクノロジーの出現により、業界全体でビッグデータ分析とデータサイエンスの実装が合理化されました。 データサイエンスは、いくつかの具体的な方法で、規模やビジネスにかかわらず、あらゆるタイプの組織に利益をもたらします。

• リーダーシップが情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるようにします
• 深いデータ洞察を提供することにより、重要なビジネス上の意思決定を検証するのに役立ちます
• 競合他社に先んじるための主要な市場動向を特定します
• 運用効率とビジネス生産性を向上させます
• 低リスクでデータ対応のアクションプランの展開を可能にします

トップビッグデータ分析ツールとテクノロジー

単一のソリューションやテクノロジーは組み込まれていません。 実際、これは、分析されたデータから最大の価値を引き出すために連携して機能する、いくつかの高度なツールとテクノロジーの組み合わせです。

現在、専門家は、受信した生データを保存するための主要な保管庫として機能するHadoopディープレイクアーキテクチャを使用しています。 データ管理はデータ分析プロセスにおいて非常に重要であり、収集されたデータは、最高のパフォーマンスを実現するために、適切に保存、整理、適切にフォーマットおよび構成、およびパーティション化する必要があります。 保存されたデータは、次のツールを組み込んだ高度な分析ソフトウェアを使用して分析できるようになります。

データマイニング–大規模なデータセットを選別して、さらなる処理と分析のためにパターンを明らかにします

予測分析–将来の顧客行動を予測する高度なデータモデルの構築

機械学習–より大きく複雑なデータセットを分析するためにリアルタイムで学習するための機械のトレーニング

インメモリ分析–システムメモリからの大量のデータを分析して、新しいシナリオをテストし、実行可能なデータモデルを作成します

テキストマイニング–書籍、調査、インターネット、およびその他のテキストベースのデータソースからのテキストデータを分析します

（また読む：ビジネスのために考慮すべきトップビッグデータ分析ツール）

2020年以降のデータ分析ソフトウェア

以下は、今後数年間でほとんどの組織によって展開される可能性が高い上位のデータ分析ソフトウェアの一部のリストです。

1. Apache Hadoop –巨大で複雑なコンピューティングクラスター内の大規模なデータセットの保存と処理のためのオープンソースソリューション
2. IBM Watson –自動予測インテリジェンスとデータ検出のためのAI対応のクラウド分析プラットフォーム
3. Google Analytics –Webサイトのトラフィックを追跡および報告するための最も人気のあるダッシュボードベースのWeb分析ツール
4. SAPビジネスインテリジェンスプラットフォーム–顧客の行動を分析するための主要な顧客指標を監視する高度なビジネスインテリジェンスソリューション
5. Zoho Analytics –データ主導の意思決定に到達するためのレポートを生成するための共同ビジネスデータ分析プラットフォーム
6. GoodData –業界固有のデータ分析ソリューションを提供するための分析が組み込まれたエンドツーエンドのクラウドベースのシステム
7. IBM Analytics –重要な意思決定をサポートするための証拠ベースの洞察を提供するための規範的で予測的なデータ分析ツール

ビッグデータと分析のトレンド：何が先にあるのか？

2019年は、主に自動化フレームワークによって推進される分析によるエンタープライズシステムの運用化を目撃しました。 もう1つの注目すべき開発は、ビッグデータソリューションを提供するベンダーの大規模な統合であり、市場はイノベーターと真のゲームチェンジャーだけに開かれたままになっています。 AIとMLを従来のデータ分析ソリューションと統合することで、ビジネスバリューチェーン全体の運用効率を大幅に向上させることができました。

これらの傾向は進化し続けていますが、世界に大きな影響を与えると予想される特定の重大な進歩があります。

1. IoTとデジタルツインの採用の急増：

IoTデータ分析は、デジタルツインの新しい概念が組織間でより急速に採用されるようになり、途方もない速度で急上昇し続けています。 デジタルツインは、物理的なオブジェクト、システム、および人の単なるデジタルレプリカです。 リアルタイムのセンサー収集データを利用しています。 このすべてのデータから価値を引き出すには、高度なデータプラットフォームへの統合が必要であり、デジタルツインが将来的に大きなビジネスチャンスを生み出すのはここです。

2.拡張分析：

将来は、分析システムがAIおよびMLテクノロジーを展開して、重要な洞察を先取りする拡張データストリームに属します。 Gartnerは、拡張分析を使用して「市民データサイエンティスト」の台頭を予測し、ユーザーが自然言語処理（NLP）を使用してデータを簡単にクエリできるようにします。

3.ダークデータの現金化：

ガートナーは、ダークデータを、コンプライアンス基準を満たすために純粋に収集、処理、および記録される日常的なビジネス情報と定義しています。 通常、巨大なストレージスペースを占有します。 今後数年間は、組織がアナログ企業レコードをデジタル化し、このデータを分析プラットフォームに統合して適切なビジネス洞察を引き出すことにより、ダークデータを活用するのを目撃するでしょう。

4.コールドストレージを導入することによるクラウドコストの最適化：

将来は、コストが最適化されたクラウドシステムであり、組織はGoogleのNearlineやColdline、Azure Cool Blobなどのコールドデータストレージに移行して、履歴データや未使用のデータを保存し、データストレージコストを最大50％節約します5。

5. DataOps：

統合およびガバナンスツールの需要と、既存のデータパイプラインに固有の複雑さにより、DataOpsが登場しました。 DataOpsは、ビッグデータ分析のライフサイクル全体にDevOpsとアジャイル手法を組み込み、テストと配信のための自動化されたメカニズムを展開して、品質に関する洞察を提供します。

最終的な考え

ビッグデータと分析の進化の次の章は、すでに世界の前に現れています。 組織は、データ品質の向上、より洞察に満ちたメトリック、および情報に基づいたビジネス上の意思決定を促進できる事実ベースの予測分析を約束する新しいテクノロジー、ツール、および概念の採用を迅速に行っています。 デジタルトランスフォーメーションはビッグデータ戦略に革命をもたらし、組織は複数のビジネスユースケースに対応するプラットフォームとソリューションに投資します。 データは今後数年間で実物よりも大きくなり、分析は密に相互接続されたデジタルエコシステムの将来の経路を形作る上で重要な役割を果たします。

その他の役立つリソース：

eコマースにおけるビッグデータ分析の影響

データサイエンステクノロジーがビッグデータ分析よりも大きい理由

すべてのCMOが知っておくべき販売におけるデータ分析の利点

ビッグデータ分析が顧客体験をどのように改善できるか

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