データ分析
データ分析とは？
データ分析により、企業が保有するすべてのデータ（リアルタイムデータ、履歴データ、構造化/非構造化データ、定性データなど）を分析して特徴的なパターンを特定し、洞察を獲得することができます。場合によっては、意思決定を自動化し、インテリジェンスとアクションを結び付けます。
今日のデータ分析のベストソリューションは、データアクセス、前処理、分析から、運用や結果のモニタリングまでエンドツーエンドの分析プロセスをトータルサポートします。
データ分析により、企業はビジネスとカルチャーをデジタルで変革し、より革新的で先進的な意思決定を可能にします。従来のKPIモニタリングやレポーティングにとどまらず、データに隠されたパターンを発見するアルゴリズム・ドリブンな企業は、企業の競争力を向上することができます。
データから得られた洞察をアクションに繋げることで、企業は個人に最適化された顧客体験を提供したり、関連したデジタルプロダクトの構築が可能となります。また、オペレーションの最適化や従業員の生産性向上も実現できるようになります。
そして、データ分析のコラボレーションを行うことで、データエンジニアやデータサイエンティスト、開発者やビジネスアナリスト、さらにはビジネスプロフェッショナルやビジネスリーダーまで、企業の全員がビジネスの成功に貢献できます。また、データ分析のコラボレーションは企業内外の繋がりや協業を促します。例えば、データサイエンティストは、最新の分析ツールに搭載される高度でコラボレーション可能なUIを通じて、顧客と緊密に協力してリアルタイムに問題解決を支援できます。
データ分析は、顧客が来店する瞬間、機器が故障するタイミング、その他ビジネスの勝敗を左右するあらゆる重要な瞬間を最適化するために、アルゴリズムを活用して企業を前進させるものです。データ分析は、金融・保険、製造、エネルギー、運輸、旅行・物流、ヘルスケアなど、あらゆる業界で適用されます。具体的には、障害発生を予測して対処する、ルートを最適化する、プロアクティブなカスタマーサービスを提供する、優れた販売促進を実施する、機器の故障を予測する、リアルタイムに在庫を管理する、価格を最適化する、不正行為を防止するといったことに役立ちます。
データ分析に不可欠な機能
ビジネスインテリジェンスとレポーティング
データ分析によってビジネスリーダーやその他のエンドユーザーに実用的な情報を提供し、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことは、データ分析の最も重要な用途の1つです。「ビジネスインテリジェンス」は、あらゆるビジネスにおける情報ポータルです。データの利用者、開発者、データモデラー、データ品質管理者、経営幹部、業務管理者など多くの人が、ビジネスの進捗、状況、障害、収益、パートナーなどを管理するためのレポートやダッシュボードを利用しています。
データ前処理
優れたデータ分析ソリューションには、セルフサービスのデータ前処理機能が含まれています。これは、不完全、複雑または散在しているさまざまなデータソースを簡単かつ迅速に収集し、簡単にマッシュアップおよび分析できるようにクレンジングするための機能です。
データの可視化
データから洞察を得るために、多くのアナリストやデータサイエンティストは、データを可視化し、データのパターンや異常値を視覚的に探索、識別しています。優れたデータ分析ソリューションには、データの可視化機能が含まれており、データの探索をより簡単かつ迅速に行うことができます。
地理空間分析およびロケーション分析
大規模なデータセットを分析しても、分析ソリューションに地理空間およびロケーション分析機能が含まれてないため、分析が無意味になってしまうことがしばしばあります。データ分析にこのような機能を追加することで、これまで得られなかった洞察やデータの関係性を見出すことができます。例えば、最も価値のある顧客がどこにいて、どのような経路をたどって製品を購入するのかをより正確に予測することができるでしょう。
予測分析
今日における、データ分析の最大の活用法の一つに予測分析があります。例えば、機械がいつ故障するか、特定の店舗で特定の時間にどれくらいの在庫が必要かを予測するといったものです。予測分析では履歴データを利用してモデルを作成し、未来のイベントを予測します。従来、高度な分析は、高度なスキルを持ったデータサイエンティスト、統計学者、データエンジニアが担当する分野でした。しかし、ソフトウェアの進歩により、これらの役割の一部をシチズンデータサイエンティストが担うことが多くなっています。多くの調査会社では、高度な分析をシチズンデータサイエンティストがより多く担当するようになると予測しています。
機械学習
機械学習は、コンピュータが自動で反復的にデータの背景にあるルールやパターンを学習する方法です。機械学習アルゴリズムを用いることで、明示的にプログラミングせずとも、コンピュータに自動でパターンやインサイトを発見させることができます。現在では、自然言語処理や画像認識、音声認識など様々な分野で応用されています。
ストリーミング分析
重要な瞬間にリアルタイムに対応することは、今日のデータ分析において非常に重要となっています。IoTデバイス、ビデオソース、オーディオソース、ソーシャルメディアプラットフォームからのデータをすべてリアルタイムで取得することは、今日のトップクラスの分析ソリューションに不可欠な機能です。
データ分析のプロセス
- ビジネス上の問題の把握
- 問題に関連するデータの収集・特定
- 分析のためのデータ準備
- データ分析と洞察の獲得
- アナリティクスとモデルのデプロイと運用
- パフォーマンスの監視と最適化
データから洞察を得るための最初のステップは、データが整理され、正確であり、使用可能であることを確認することです。多くの企業は、まずデータ仮想化技術を使用して、ソースの異なるデータへのアクセスおよび統合のための標準的な手法を構築します。次にデータの前処理を自動化し、データの異常値や不整合への対処に時間とエネルギーを集中させます。そしてビジュアルアナリティクスを用いて、データ探索のための豊富かつインタラクティブなダッシュボードを構築し、パワフルなアナリティクスを直観的なフォーマットで利用します。多くの企業では、データサイエンスを利用し、予測的なインサイトを獲得するためのモデルを構築しています。さらに今日のデータ分析ソリューションでは、正確な分析のために、リアルタイムのストリーミングデータを継続的に取り込みます。リアルタイムに得られる洞察によって、企業は迅速にアクションができ、リアルタイムデータと履歴データの両方を明確に把握することで、緊急の意思決定も容易に行うことができます。
今日、企業はデータ分析を利用して、データの検査、クレンジング、変換、モデリングを行うことができます。トップクラスのデータ分析ソリューションは、これらすべてを行うことで、データを最大限に活用し、ビジネス戦略を向上させます。
データ分析の価値
簡素化とコラボレーションで企業を強化
今日のトップクラスのデータ分析ソリューションは、従来は非常に複雑だったプロセスを簡素化します。SparkやHadoopなどのビッグデータエコシステムにおけるエンドツーエンドの分析サイクルを簡素化することで、データサイエンスを大規模に活用することができます。ビッグデータ分析プロジェクトで、データサイエンス部門、事業部門、IT部門がコラボレーションすることで、企業全体の効率と生産性が向上します。
異常を検知し対処する
大量のストリーミングデータを自社の基幹業務システムとエッジの両方で分析することで、異常を発見し、意思決定を行い、問題が発生した瞬間にアクションを取ることができます。増え続けるデータに対して、リアルタイムで分析、フィルタリング、要約、洞察の獲得ができることで、大きな問題に発展する前に異常を検知できます。
運用、監視、管理、そして信頼できる結果を獲得する
多くの企業では、アナリティクスの運用に苦労しています。データドリフトつまりモデルが衰退しても、分析モデルが更新され、エッジや基幹業務システム内に自動的にデプロイすることができれば、信頼できる結果に基づいた行動をとることができるようになります。
インテリジェンスとアクションを繋げる
場所を問わず、あらゆるデータにアクセスできることで、企業はリアルタイムで実用的な洞察と情報に基づいて最適な意思決定を行うことができます。アナリティクスをビジネスに導入し、意思決定を自動化することで、ビジネス成果を向上させます。そして分析、意思決定のサイクルに対するフィードバックを継続的に実施することで、多くの気づきを得て、サイクルを改善し、より多くのインテリジェンスを得ることができます。
迅速かつ正確に対応する
イベントに瞬時に対応し、適切な人が適切なタイミングで適切なアクションを取ることで、問題を迅速に修正します。エッジスコアリングのためのマイクロサービスや、オープンソーステクノロジーに基づく小さなリソースで最新のサーバーレスアプリケーションを採用します。
データ分析のインパクト
データ分析は、正しく活用することで競争優位の源泉となり得ます。焦点を絞ったビジョンでデータ分析に取り組む企業は、デジタルトランスフォーメーションを推進し、顧客体験を向上させ、データドリブンな企業文化を生み出すことができます。データ分析を活用することで、企業は新たなビジネスチャンスを特定し、洞察に基づいて行動の優先順位付けを行い、新たな収益源を生み出すことができます。
データ分析が企業にもたらす価値を最大限に活用するために、企業は、より多くの情報に基づいた意思決定を促進する方法として、すべてのビジネスの意思決定においてデータを考慮しなくてはなりません。
データ分析の取り組みが浸透するにつれて、企業は従来のレポーティングからより高度なリアルタイム分析へと移行していくでしょう。デジタルトランスフォーメーションとデータドリブンな企業への移行の優先順位が上がるにつれ、企業内のデータ分析プログラムは急速に進化しています。
データ分析のユースケース
- 異常検知
- 顧客データ管理
- リスク管理
- 不正検出
- パーソナライズとカスタマイズ
- 市場調査
- オペレーション分析
TIBCOが提供するデータ分析ソリューション
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