デジタル世界におけるデータ分析の重要性

パンデミックが私たちの世界を一変させて以来、複数のセクターにわたるビジネスが急速に進化し、デジタル トランスフォーメーションを成功させています。 彼らは多かれ少なかれ、オンラインで働き、繁栄し、従業員が仕事と家庭生活のバランスを見つけるのを助け、さらに大きな利益を生み出すことを学びました.

オンライン アクティビティの増加により、当然のことながら、企業がさまざまな目的で収集、使用、分析できるデータが急増しました。

• 売り上げを伸ばすために
• 対象読者とターゲット市場をよりよく理解する
• 製品とサービスを改良する
• 等々。

しかし、データの流入は企業に新たな課題をもたらします (そして、見方によっては大きなチャンスです)。この豊富な新しいデータをどのようにして実用的な洞察に変換するのでしょうか? もちろん、データ分析の助けを借りて。

より良いビジネス上の意思決定を行うために、さまざまな方法でデータを記録および利用することを企業が躊躇していないのは事実です。 また、データ分析は、膨大なデータから価値を引き出すためのプラットフォームを提供します。

しかし、データ分析とは何ですか?

データ分析とは、生データを分析して有意義で実用的な洞察を取得するプロセスであり、賢明なビジネス上の意思決定に情報を提供し、推進するために使用できます。 さらに、データを処理するために使用されるツールと方法論を指します。

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製造とマーケティングから、自動車とグリーン エネルギー、教育と人材に至るまで、あらゆる分野で何らかの形でデータ分析が使用されています。 Splunk によると、データを重視する企業は、年間平均で5.32%の増加を経験しています。

HBR は、ビジネス リーダーの74%が、最前線の従業員がデータの洞察を利用できるようにすることで、長期的な生産性の向上を期待していると報告しています。 データ分析は、企業が強力な広告キャンペーンを開発し、時代を先取りしてサービスを変更し、クライアントとの関係を強化するのに役立ちます。

毎日2.5 京バイトのデータが作成されているため、これは驚くべきことではありません。 この統計は、データ分析におけるモノのインターネット (IoT) が注目を集め、企業がデータ管理の新たな複雑さを理解することを急いでいるため、増加する一方です。

残念ながら、すべてがハンキードーリーというわけではありません。

Deloitte の調査によると、経営幹部の67%が既存のツールやリソースを使用してデータにアクセスしたり利用したりすることに不安を感じており、企業が収集したデータの 55% はまったく使用されていません。 企業がデータを想定どおりに使用する方法を理解できるように、データ分析に頼る必要性が高まっています。

データ分析の種類

データ分析の概念を深く理解するには、さまざまな種類のデータ分析を理解することが不可欠です。

1. 記述的分析

記述的分析は、全体像に関する質問に答え、大規模なデータ セットの要約を作成するのに役立ちます。 データの視覚化と分析を使用して、企業が重要な情報を発見するのに役立ちます。 IoT ベースのデータ分析は、それを中心に展開しています。

2.診断分析

このタイプの分析は、記述的分析から受け取った情報をより詳細に調査します。 診断分析は、データ サイエンス (プログラミング スキル、ドメインの専門知識、統計の知識を組み合わせて大量のデータから有意義な洞察を取得する研究分野) を活用することで、異常と傾向を特定するのに役立ちます。

3. 予測分析

これは、統計モデリング、ML、およびデータ マイニング技術と組み合わせた履歴データを使用して結果を予測する、高度な分析の一分野です。

企業は予測分析を利用してデータのパターンを見つけ、ビジネスと顧客のライフ サイクルにおけるリスクと機会を特定します。

データ分析のコンポーネント

データのセットを処理するために選択できる方法は、基本的に次の 4 つです。

1. データマイニング

データマイニングは、膨大な量の生データを細かい情報のチャンクに分解して使用します。 また、データ グループの異常を特定し、異なるデータ グループ間の依存関係を評価して、それらの間の相関関係を導き出すのにも役立ちます。

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2. データの可視化

名前が示すように、データ ビジュアライゼーションは、より良い評価のためにデータを視覚的に配置します。 簡単に言えば、初心者でも複雑なデータを簡単に理解できるようにします。 これには、円グラフ、ヒストグラム、棒グラフ、およびグラフが含まれます。

3. テキスト分析

簡単に言えば、テキスト分析は、メールの予測入力と電話の自動修正の開発に使用されます。 言語分析やテキスト データのパターン認識などのアルゴリズムを構築するために、大量の非構造化テキストを処理します。

4.ビジネスインテリジェンス(BI)

BIは、企業がデータ分析とビジネス情報管理のために使用するテクノロジーと戦略で構成されています。 業界の傾向を検出し、顧客の行動を監視し、世論を監視するのに役立ちます。 BI は、製品の配置や、製品またはサービスの価格設定に役立ちます。 ピボット テーブルやヒート マップなどのビジュアル ツールを使用して作業を行います。

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データ分析とビジネス分析: 一般的な違い

一般に信じられていることとは反対に、この 2 つの用語は、データを操作し、そこから洞察を抽出し、その情報を使用して運用効率を高めているにもかかわらず、飛躍的に異なります。 あなたは思うかもしれません – 彼らは基本的に同じ仕事をします! いいえ。

では、データ分析とビジネス分析はどのように異なるのでしょうか?

データ分析

データ分析では、膨大なデータ セットをふるいにかけ、パターンと傾向を特定し、仮説に関する結論に到達します。これは、ビジネス上の意思決定に役立ちます。

データ分析の助けを借りて、企業は次のような質問に答えることができます。 」または「国 x の政情不安が消費者の嗜好に与える影響は何ですか?」 データ モデリング、データ マイニング、データ サイエンスなどのさまざまな手法を活用します。

分析はよりアドホックで、相関関係が明らかになったときに外出先でデータ ソースが追加されます。 データ分析は、特定の質問への回答を見つけ、競争上の優位性のための新しい洞察を発見することを目的としているため、通常、処方的というよりも予測的です。

ビジネス分析

一方、ビジネス分析は、データとそのアクションのより重要なビジネスへの影響を管理することに焦点を当てています。これには、新製品の開発や、あるタスクの優先順位付けなどがあります。

ビジネス分析は、テクノロジーと運用プロセスの継続的な改善をサポートします。 データ ソースは、プロジェクトの目標または会社の目標に基づいて事前に定義されます。 この形式の分析は、より遡及的で説明的です。

一般的なビジネス分析チームのメンバーは次のとおりです。

• CDO
• CIO
• ビジネスアナリスト
• データ ウェアハウス エンジニア
• 等々。

データ分析は、ビジネス分析のよりニッチなバージョンであるとしましょう。

データ分析を実行するには、データのパターンを見つけ出し、ビジネスの成果にとって重要な変数とそうでない変数を判断するアルゴリズムが必要です。 データ分析では、機械学習を利用してデータセットをより適切に予測し、より正確な結果を提供します。

デジタル マーケティングにおけるデータ分析

当然のことながら、デジタル分析の中核は、パターンを見つける能力を中心に展開しています。 ソーシャル メディア、電子メール、ウェブサイトのトラフィックなど、現在のマーケティング ソースの数を考えると、すべてのデータ ポイントを収集し、それらを理解するのに役立つ強力なツールを用意することだけが現実的です。

たとえば、企業はサイトの訪問者を注意深く調査し、サイトのユーザー エクスペリエンスとフローを最適化できます。 同様に、別の企業の製品に類似した製品に関するデータを収集することで、価格を調整して競争力を高めることができます。

データ分析がデジタル世界でビジネスを後押しする方法

デジタルの世界では、データ分析はビジネスに多くの利点をもたらすため有益です。 現在、業務改善のためにデータを研究して活用することなしに成功することはできません。データ分析が役立つさまざまな方法について学ぶ必要があります。

1. 顧客体験

ビジネスのデジタル化が進むにつれて、利用可能な顧客データの量も短期間で増加しました。

位置情報、チャットボット インタラクション、モノのインターネット (IoT)、モバイル アプリ ソリューションの使用状況、ソーシャル メディア マーケティング フィードを、取引履歴、電話、メールでの会話、チャット、店内でのインタラクションからのデータと組み合わせることができるようになりました。

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これらのチャネルを組み合わせることで、顧客がどこでどのようにビジネスと関わりたいかについての貴重な洞察を含む大量のデータを取得できます。 たとえば、特定の顧客の質問がチャットボットに尋ねられている場合、それに応じて調整を行い、広く質問されている質問へのアクセスを提供することで顧客により高いレベルのサービスを提供することは理にかなっています.

2. リスク軽減

データ分析の使用は、ビジネス チャンスの特定と予測だけに限定されません。 実際、潜在的なリスクを強調し、企業や部門が予防措置を講じるのにも役立ちます。

たとえば、小売チェーン企業は、犯罪データに基づいて統計モデルを適用できます。 このようにして、万引き犯の標的になるリスクが最も高い実店舗を特定できるため、それに応じてセキュリティを強化できます。

同様に、データ分析も財務リスクを浮き彫りにします。 データは、古い株を売却するための最適な価格を決定することにより、損失を制限することができます。

3. セキュリティの強化

最近では、データ セキュリティの脅威は珍しくありません。 特にセキュリティの脅威が懸念される場合、将来を予測できるビジネスはありませんが、セキュリティ イベントを分析するための分析ツールを展開することは、さまざまな助けになります。

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このようなツールの助けを借りて、脅威がインフラストラクチャや収益に影響を与える前に検出することができます。 たとえば、監視対象のネットワーク トラフィックを使用して、侵害や異常な動作の兆候を特定し、実際の脅威が発生する前に是正措置を講じることができます。

4.合理化されたサプライチェーン管理

企業は、サプライ チェーンに関するデータを収集および分析することにより、データ分析を通じて運用効率を向上させることができます。 データは、生産の遅延やボトルネックがどこで発生しているかを示し、将来問題が発生する可能性のある場所を予測するのに役立ちます。

たとえば、特定の仕入先がホリデー シーズンに必要な製品「A」の量を処理できないことが需要予測によって示された場合、その仕入先の代替品を見つけてその製品を調達し、生産の遅延を回避できます。

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小売の世界では、多くの企業が最適な在庫レベルを維持するのに苦労しています。 データ分析は、次のような複数の要因に基づいてすべての製品の最適な供給を確保するのに役立ちます。

• ホリデーシーズン
• 季節性
• 消費者行動
• 等々。

このタイプの分析により、ビジネスを運営するための準備が整います。 誰がそれを望まないのですか？

5. ビジネスチャンスの拡大

データ分析の最も明白な利点は、重要なビジネス チャンスを見つけるのに役立つことです。

これは通常、2 つのステップで行われます。 まず、予測分析は、収集されたデータに基づいて将来何が起こるかを示唆するのに役立ちます。 その後、処方的分析により、予測された変化、傾向、または機会にビジネスがどのように対応すべきかを示すことができます。 たとえば、ビジネスは、顧客データに基づいて製品と価格を調整し、売上を直接伸ばすことができます。

e コマースの巨人である Amazon は、サイトやモバイル アプリに戻ってくるすべてのリピーターに対して、ホームページで製品の推奨事項を紹介しています。 これらの提案は、過去にブラウジングまたは購入したものに基づいています。

データ分析に含まれる手順

データ分析、その主要なタイプとコンポーネント、およびデジタル世界でのビジネスの強化にどのように役立つかがわかったので、データ分析にどのような手順が含まれているのか疑問に思ったことはありませんか? 興味をそそられましたか？ さあ、見てみましょう：

シナリオを想像してみてください。あなたの猫は 100 万人の顧客を持つ成功した e コマース会社を持っています。 すべてが優れていますが、まだリラックスしたり、足を上げたりすることはできません。 アーマーにはまだ修正したい特定の隙間があります。 わかった！

あなたは、e コマース ビジネスに関連する特定の問題を特定し、ビジネスの成長のためのカスタム データ駆動型ソリューションを開発したいと考えています。 データ分析によって目標を達成するための 5 つの具体的な手順は次のとおりです。

1. 問題を理解する

まず最初に、業務で最も目に見える一般的な問題は何ですか? e コマース企業は、次のような問題に直面することがよくあります。

• アイテムの返品を予測する
• キャンセルされた注文の数
• 配車ルートの最適化
• 詐欺の識別
• 等々。

あなたを悩ませているのは何ですか？ 何を修正する必要がありますか？

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2. データを収集する

過去数年間のトランザクション ビジネス データと顧客関連情報を収集します。 このようにして、ビジネスが直面している問題に対処できます。 データには、製品の販売総数と特定のタイムラインでの利益に関する情報が含まれている場合があります。 過去のデータは、ビジネスの未来を形作る上で重要な役割を果たします。 したがって、できるだけ多くのデータ セットをフェッチします。

3.データをきれいにする

収集したすべてのデータ セットが分析に値するとは限りません。 実際、データを選択すると、ほとんどの場合、データは乱雑で無秩序な状態になります。 一部のデータ セットは、分析に適していないか、関連性がないため、ミックスから削除する必要があります。 データをクリーンアップして、冗長な値、不要な値、欠損値を削除し、分析の準備をします。

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4. データ探索

データが収集され、クリーニングと準備が完了したら、探索的データ分析を実行します。 データの視覚化、データ マイニング ツール、およびビジネス インテリジェンス テクノロジを利用して、データ セットから将来の結果を分析および予測します。 eコマース企業のステップを完了すると、特定の結果が期待できます. あなたはできる：

• 顧客が次の製品をいつ購入するかを決定します。
• 次の四半期の売上と利益を予測します。
• 商品をお届けする最短ルートを計算します。
• 出荷を完了するまでにかかる時間を特定します。

5. 結果を解釈する

最後のステップは、結果を解釈し、結果が期待どおりかどうかを確認することです。 また、隠れたパターンや将来の傾向を発見することができ、ビジネス上の意思決定を補うのに役立ちます。

上位のデータ分析ツール

これで、典型的なデータ分析プロセスの一部であるさまざまなステップを理解できました。 旅を始めるにあたり、この機能を実行するために使用する主なツールについて説明しましょう。

• Tableau は、データをインタラクティブに表示するためのさまざまなビジュアライゼーションの開発、およびビジネスの傾向と洞察を示すためのレポートとダッシュボードの構築を支援します。 分析の流れを中断することなく、無限のデータ探索機能を提供します。
• Apache Spark は、リアルタイムでデータを処理するのに役立つオープンソースのデータ分析マシンです。 SQL クエリと機械学習アルゴリズムを利用して、高度な分析を実行します。
• R は、統計および数値解析に使用されるオープンソースのプログラミング言語です。 データ分析と視覚化に役立ちます。
• Power BI は、名前が示すように、簡単なドラッグ アンド ドロップ機能を備えたビジネス インテリジェンス ツールであり、さまざまなデータ ソースをサポートし、データに関する質問をして、すぐに洞察を取得するのに役立ちます。
• SAS は、データの視覚化、SQL クエリの作成、および予測と予測のための機械学習モデルの作成に役立つ分析の実行を支援します。
• オブジェクト指向のオープンソース プログラミング言語である Python は、データの視覚化、モデリング、および操作のためのさまざまなライブラリをサポートしています。

あなたに

データの世界は本当に魅力的です。 データ分析は、企業が開発のために膨大な量の情報を理解するのに役立ちます。 Statista は、世界のビッグデータ市場が 2027 年までに 1,030 億ドルに達すると報告しています。データ分析の未来は明るいです!

45% のシェアを持つソフトウェア (データ分析ツール) セグメントは、同じ年までに大きなビッグデータ市場セグメントになるでしょう。 あなたのビジネスはデータからどのような恩恵を受けていますか? データ分析ツールの助けを借りていますか?

確かに、上記のプロセスとツールは、データ分析から最大限のサポートを得るのに役立ちます. まだデータに重点​​を置いていない場合は、取り残されるのを避けるために、今が開始するときです。 ではごきげんよう！