データ ウェアハウスの機能強化
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データ分析とは
データ分析とは
アドバンスト（高度な）分析やビッグデータ分析とも呼ばれるデータ分析は、従来のビジネスインテリジェンス(BI)を超える高度な技術やツールを使用して、データやコンテンツを自律的または半自律的に検証し、より深い洞察を得たり、予測を行ったり、推奨事項を提案することです。技術としては、データ/テキストマイニング、機械学習、パターンマッチング、予測、視覚化、セマンティック分析、センチメント分析、ネットワーク/クラスター分析、多変量統計、グラフ分析、シミュレーション、複雑なイベント処理、ニューラルネットワークなどがあります。
データ分析は、アルゴリズムまたは機械的なプロセスを適用して洞察を導き出すもので、組織や企業がデータの中から答えを見つけたり、既存の理論やモデルを検証（または反証）したりするために、さまざまな業界で活用されています。データ分析の焦点は、研究者が既に持っている情報に基づいて、厳密に結論を導き出すプロセスです。分析の中核となる価値提案は、ビジネスの勢いや軌道に大きな影響を与える洞察を提供する能力です。
データ分析のメリット
パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス（顧客体験）を実現する
オペレーショナル・エクセレンス（運用の卓越性）を実現する
財務を変革し、収益を向上させる
競合他社に先駆けて製品を革新する
重大なビジネスリスクを特定し、軽減する
重要なビジネス資産の価値を最適化する
データ分析、データアナリティクス、データサイエンスの違いは何ですか？
これらの３つは関連していますが、それぞれ別のものです。データ分析は、プロセスや機能に焦点を当てています。データアナリティクスには、情報、ダッシュボード、およびレポートが含まれます。データサイエンスはデータ分析に触れますが、データのクリーニング (またはデータクレンジング) と準備も含まれています。
ビッグデータ分析が重要なのはなぜですか?
企業がデータを取得して分析することで、新たな機会を見い出すことができ、その結果、より良いビジネス上の意思決定、より効率的な運営、より高い利益の創出、そして顧客の満足を得ることができます。ビッグデータ分析は、次のような様々な方法で企業に貢献します。
時間とコストの節約: データ分析は、大量のデータを格納することや、より効率的なビジネスの方法を特定する能力に、コスト上での大きな利点をもたらします。
より迅速で正確な意思決定を可能にする：スピードとインメモリ分析に加え、新たなデータソースを分析する能力により、企業は情報をリアルタイムで分析し、学んだことに基づいて意思決定を行うことができます。
製品とサービスの開発の強化：分析メーカーやサービスプロバイダーを通して顧客のニーズや満足度を把握することで、顧客の特定の要望やニーズに対応することができます。
データ分析の種類
プリスクリティブ分析: 特定の情報状態に達したり、条件が満たされた場合に、特定の行動を推奨したり、指示したりするために使用される予測分析の一種または拡張版。
予測分析: ビッグデータを分析して、将来の結果、傾向、またはイベントの可能性を予測し、判断すること。
診断分析: 過去を調べて、特定の事が起こった理由を判断すること。一般的には、ダッシュボードで作業を行うことが多い。
記述的分析: ビッグデータを使用可能な情報の小さな塊に分割し、企業が特定の操作、プロセス、または一連の取引で何が起こったのかを理解できるようにすること。
業界別データ分析アプリケーション
病院や医療機関は、患者のケアを向上させると同時にコストを抑えるという、相反する課題に直面しています。データと分析を活用することで、患者の流れ、治療、病院設備の使用を追跡し、最適化することで、最終的には効率とコストの両方を改善することができます。
データ分析は、モバイルやウェブログ、ソーシャルメディアデータのデータ分析を通じて購入体験を最適化することで、消費者と旅行サービスや宿泊施設を提供する企業の両方にとって、より良い経験を生み出しています。また、ソーシャルメディアのデータを基にしたデータ分析により、各個人によりフィットしたパーソナライズされた旅行の提案が提供できるようになりました。
コンピュータゲーム会社は、データ分析を利用して、ユーザーがゲーム内でどのように関係を築き、交流し、ゲーム内の機能を利用しているかを把握しています。
公益事業やエネルギー会社では、電力のスマートグリッドの管理、エネルギーの最適化、エネルギーの分配、ビルディング・オートメーションなどにデータ分析を活用しています。電力会社は、ネットワーク内の何百万ものデータポイントを統合し、エンジニアがネットワーク監視のために分析結果を利用することができます。
アドバンスト（高度な）分析やビッグデータ分析とも呼ばれるデータ分析は、従来のビジネスインテリジェンス(BI)を超える高度な技術やツールを使用して、データやコンテンツを自律的または半自律的に検証し、より深い洞察を得たり、予測を行ったり、推奨事項を提案することです。技術としては、データ/テキストマイニング、機械学習、パターンマッチング、予測、視覚化、セマンティック分析、センチメント分析、ネットワーク/クラスター分析、多変量統計、グラフ分析、シミュレーション、複雑なイベント処理、ニューラルネットワークなどがあります。
データ分析は、アルゴリズムまたは機械的なプロセスを適用して洞察を導き出すもので、組織や企業がデータの中から答えを見つけたり、既存の理論やモデルを検証（または反証）したりするために、さまざまな業界で活用されています。データ分析の焦点は、研究者が既に持っている情報に基づいて、厳密に結論を導き出すプロセスです。分析の中核となる価値提案は、ビジネスの勢いや軌道に大きな影響を与える洞察を提供する能力です。
データ分析のメリット
パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス（顧客体験）を実現する
オペレーショナル・エクセレンス（運用の卓越性）を実現する
財務を変革し、収益を向上させる
競合他社に先駆けて製品を革新する
重大なビジネスリスクを特定し、軽減する
重要なビジネス資産の価値を最適化する
データ分析、データアナリティクス、データサイエンスの違いは何ですか？
これらの３つは関連していますが、それぞれ別のものです。データ分析は、プロセスや機能に焦点を当てています。データアナリティクスには、情報、ダッシュボード、およびレポートが含まれます。データサイエンスはデータ分析に触れますが、データのクリーニング (またはデータクレンジング) と準備も含まれています。
ビッグデータ分析が重要なのはなぜですか?
企業がデータを取得して分析することで、新たな機会を見い出すことができ、その結果、より良いビジネス上の意思決定、より効率的な運営、より高い利益の創出、そして顧客の満足を得ることができます。ビッグデータ分析は、次のような様々な方法で企業に貢献します。
時間とコストの節約: データ分析は、大量のデータを格納することや、より効率的なビジネスの方法を特定する能力に、コスト上での大きな利点をもたらします。
より迅速で正確な意思決定を可能にする：スピードとインメモリ分析に加え、新たなデータソースを分析する能力により、企業は情報をリアルタイムで分析し、学んだことに基づいて意思決定を行うことができます。
製品とサービスの開発の強化：分析メーカーやサービスプロバイダーを通して顧客のニーズや満足度を把握することで、顧客の特定の要望やニーズに対応することができます。
データ分析の種類
プリスクリティブ分析: 特定の情報状態に達したり、条件が満たされた場合に、特定の行動を推奨したり、指示したりするために使用される予測分析の一種または拡張版。
予測分析: ビッグデータを分析して、将来の結果、傾向、またはイベントの可能性を予測し、判断すること。
診断分析: 過去を調べて、特定の事が起こった理由を判断すること。一般的には、ダッシュボードで作業を行うことが多い。
記述的分析: ビッグデータを使用可能な情報の小さな塊に分割し、企業が特定の操作、プロセス、または一連の取引で何が起こったのかを理解できるようにすること。
業界別データ分析アプリケーション
病院や医療機関は、患者のケアを向上させると同時にコストを抑えるという、相反する課題に直面しています。データと分析を活用することで、患者の流れ、治療、病院設備の使用を追跡し、最適化することで、最終的には効率とコストの両方を改善することができます。
データ分析は、モバイルやウェブログ、ソーシャルメディアデータのデータ分析を通じて購入体験を最適化することで、消費者と旅行サービスや宿泊施設を提供する企業の両方にとって、より良い経験を生み出しています。また、ソーシャルメディアのデータを基にしたデータ分析により、各個人によりフィットしたパーソナライズされた旅行の提案が提供できるようになりました。
コンピュータゲーム会社は、データ分析を利用して、ユーザーがゲーム内でどのように関係を築き、交流し、ゲーム内の機能を利用しているかを把握しています。
公益事業やエネルギー会社では、電力のスマートグリッドの管理、エネルギーの最適化、エネルギーの分配、ビルディング・オートメーションなどにデータ分析を活用しています。電力会社は、ネットワーク内の何百万ものデータポイントを統合し、エンジニアがネットワーク監視のために分析結果を利用することができます。