ビッグデータは、今日のIT業界で最も人気のある言葉の一つです。デジタル時代において、ビッグデータは企業が持つことができる素晴らしい資産です。しかし、このデータは従来のツールを使って処理、保存、分析することはできません。そこで、この記事では、ビッグデータアナリティクスとは何か、そしてなぜ重要なのかについて学びましょう。
I. ビッグデータアナリティクスとは？
ビッグデータアナリティクスは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む、異なるソースからの、テラバイトからゼタバイトまでのさまざまなサイズの巨大なデータセットに対して、高度な分析技術を使用することです。
具体的には、ビッグデータアナリティクスとは、データセットから情報を収集、処理し、洞察を導き出すために使用される方法とツールを指します。市場のトレンド、顧客の好みなどの情報などです。
Big Data Analytics helps process large amounts of data and provides valuable information – Image: eduba.com
II. ビッグデータ分析の重要性
今日、ビッグデータ分析は、さまざまな業界のさまざまな規模の企業にとって、不可欠で有用なツールとなっています。すべてのビジネスは、大量の生データから価値ある洞察を得るためにビッグデータを追求しています。そのため、ビッグデータ分析は組織がデータを採掘し、データを情報に、情報を洞察に変換するのを支援します。
その結果、企業は新しい機会を特定し、より賢明なビジネスの意思決定を行い、より効率的に運営し、より利益を上げ、より幸せな顧客を持つことができます。これらの利点は、競合他社に対する競争上の優位性を提供することができます。さらに、企業は時間とコストを節約し、リスクをよりよく管理するために、ビッグデータ分析に依存しています。
ビッグデータの応用についてもっと学びましょう。
Big data analytics brings countless benefits to businesses – Image: recosense.com
- 実用例
Netflixは、ターゲット広告に大規模データ分析を使用する有名なブランドの典型的な例です。1億人以上の加入者を持つ同社は、膨大な量のデータを収集しています。Netflixは加入者に次に視聴すべき映画の推薦を送ります。これは、ユーザーの過去の検索と視聴データを分析することによって行われます。
Amazonは大規模データ分析を活用して広大な市場に参入しています。データ分析を通じて、企業は顧客が食料品を購入する方法やベンダーが食料品店とやり取りする方法を理解することができます。
III. 異なる種類のビッグデータ分析
1. 記述分析
記述分析は、現在のトレンドや企業のパフォーマンスを最新の状態に保つのに役立つ有用な手法です。これはデータを簡略化し、読みやすい形式に要約します。記述分析でトレンドや洞察を特定した後、そのトレンドの原因についてさらに詳しく学ぶために他のタイプの分析を使用できます。
たとえば、ダウ・ケミカル社は過去のデータを追跡し、記述的な分析を行っています。記述的分析のおかげで、同社は未使用のスペースを認識することができます。それから、オフィス環境周辺の施設の利用を促進します。これにより、同社は年間約400万ドルを節約しています。
Descriptive analytics is useful for uncovering patterns in a certain customer segment – Image: analyticssteps.com
2. 診断分析
これは診断的な問いに答えるためのビッグデータ分析のタイプで、「なぜそれが起こっているのか？」という問いに答えます。このタイプの分析では、顧客、従業員、製品などに関連する特定のイベントの理由を理解することができます。ビジネスでは、診断分析は、顧客の離脱指標や忠実な顧客の利用傾向の理由を調査する際に役立ちます。
たとえば、ソーシャルメディアマーケティングキャンペーンでは、診断的な分析を使用して、投稿、メンション、フォロワー、ページビュー、レビューなどを測定できます。数千のオンラインメンションが1つのビューに集約されることがあります。そこから、過去のキャンペーンでうまくいったことやうまくいかなかったことがわかります。
3. 予測分析
このタイプの分析は、将来の顧客動向、市場動向などを予測するために、過去のデータと現在のデータを分析します。最良の結果を得るためには、データマイニング、AI、機械学習技術などの予測ツールやモデルを使用します。これは今日最も広く使用されている分析のタイプの1つです。
たとえば、PayPalはオンライン支払いサービスを提供する企業です。彼らは過去の支払いデータとユーザーの行動データをすべて使用して、顧客の不正行為を予測しました。
4. 指示分析
指示分析は、記述分析と予測分析から結果を導き出します。このタイプの分析は、特定の問題の解決策を示します。特定の分析パスを指示するためにルールを使用し、データからの洞察を活用して企業に最適な行動を提案します。
例：医療業界では、指示分析を使用して肥満患者の数を測定し、糖尿病やLDLコレステロールレベルなどの要因に対するフィルターを追加して治療の焦点を決定することで、患者数をより良く管理できます。同じ指示分析モデルは、ほぼすべての業界の問題に適用できます。
There are 4 common types of Big Data analysis – Image: designveloper.com
結論
要約すると、上記はビッグデータ分析の定義、その重要性、および異なる種類の分析に関する説明です。世界中のデータ量が引き続き増加する中で、ビッグデータ分析の使用も増加しています。銀行業界から政府、教育、製造業まで、ほぼすべての業界で、課題解決やより良い意思決定を行うために活用できます。
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