高度な分析には、組織がより適切な予測とビジネス上の意思決定を行うために使用する複雑で最新の手法が含まれます。
従来のデータ分析とビジネス インテリジェンス手法は、この技術的に進歩する世界の多くのユース ケースでは効率が悪いようです。
現在、多くの組織が従来の方法から最新の手法に移行しており、高度な分析の利点を活用しています。
高度な分析で使用される多くの手法には、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) などが含まれ、さまざまな方法で組織を支援します。
マーケティング キャンペーンの開発、新しい機関のポリシーの抜け穴の発見、銀行システムのセキュリティの改善など、高度な分析の使用が増加しています。
この記事では、高度な分析と、それがビジネスにとってどのように重要であるかについて説明します。
はじめましょう！
高度な分析とは?
高度な分析は、ビジネスを改善するために、さまざまな分析ツールと手法を活用してイベントを予測し、結果を予測し、より良い意思決定を行い、貴重な洞察を得るデータ分析方法論です。
ここで使用される分析手法は、AI、ML アルゴリズム、予測モデリング、ビジネス プロセスの自動化、ディープ ラーニングなどであり、複数のソースからビジネス データを学習して分析します。 高度な分析ソリューションとツールは、処方分析と予測分析の両方を拡張および組み合わせて、データを視覚化し、パターンを見つけ、意思決定を改善します。
高度な分析は、データ マイニング、マーケティング、広告、サイバーセキュリティなど、さまざまな業界やビジネスで使用されています。 多くの企業がこれを使用して、ビジネスに関する洞察を得たり、ポリシーの抜け穴を見つけたり、市場のダイナミクスを予測したり、新しい市場動向を見つけたり、他の多くの目的に活用しています。
デジタル文化、クラスター分析、複雑なイベント処理、多変量統計、意思決定インテリジェンスなどの多くの複雑な方法論も、高度な分析に含まれることが期待されています。
高度な分析の傘下にある方法論のリストは常に増え続けており、時間の経過とともに新しい手法が採用されています。 ただし、この分析方法が達成するのに役立つ基本的なタスクは、セグメンテーション、分類、相関、予測、および関連付けです。
- セグメンテーションは、異なる類似データを組み合わせるのに役立ちます
- 分類は、分類されていないアイテムの分類を支援します
- 相関は、アイテムのプロパティ間の接続を識別する 1 つのタスクです。
- 予測タスクは、ビジネスに予測可能な将来の結果をもたらします
- この関連付けは、未加工のデータ セットで 2 つのデータが同時に発生する可能性がある回数を評価するのに役立ちます。 また、ルールの派生を識別するのにも役立ちます
高度な分析: 利点
高度な分析は、世界中の多くの企業で使用されている強力な方法です。 これにより、企業は、ビジネス上の課題を回避し、組織を成長させるのに役立つ多数のデータ分析手法にアクセスできます。
高度な分析の利点は次のとおりです。
- 正確な予測: ほとんどの企業を惹きつけている高度な分析の主な利点は、予測の精度が高いことです。まだ不確実性の要素を利用している古い BI ツールとは異なり、高度な分析は結果をより効果的に予測し、意思決定に役立ちます。その方向でビジネス上の意思決定を行うべきかどうか。
- より良いリスク管理: リスクはあらゆるビジネスの一部であり、高度な分析はそれを最小限に抑えるための最良のソリューションとして機能します。 高い予測精度は、組織のリスク管理の向上に役立ち、コストのかかるミスの可能性を抑制します。 新しいベンチャーを開始する場合でも、製品を発売する場合でも、高度な分析は潜在的な損失を防ぐのに役立ちます。
- 詳細を把握する: 高度な分析ツールを使用すると、市場データに対するより深い実用的な洞察を得ることができます。 市場のダイナミクスを分析し、予測モデリングを利用することで、市場における次のビジネス ステップの可能性を特定できます。
- 意思決定の迅速化: 非常に正確な将来予測により、ビジネス戦略に関する意思決定を迅速に行うことができます。 有利な結果を予測した決定を支持するのに役立ちます。
- 偏見を抑える: 高度な分析を実装することのもう 1 つの主な利点は、ビジネス上の意思決定に悪影響を及ぼす可能性のある認知的偏見を抑えることができることです。 高度な分析では、機械学習と AI を使用して、よりデータ主導の結果と論理的なソリューションを意思決定に提供します。
- 機会と問題の予測: 信頼性の高い高度な分析ツールを使用することで、企業は市場での新しい機会を特定し、需要に応じて行動できます。 さらに、ビジネスアプローチの潜在的な問題を発見し、それに応じて変更を加えるのにも役立ちます。
高度な分析のテクニック
高度な分析には、組織が予測とビジネス上の意思決定を行うのを支援するために連携するさまざまな手法が含まれます。 一般的なテクニックを次に示します。
- データ マイニング: データ マイニングは、特定のデータ セットのパターン、抜け穴、および傾向を特定するために利用される、最もよく使用される手法の 1 つです。 また、潜在的な問題を解決するために、データ セット内の変数間の関係を確立するのにも役立ちます。 データ マイニングは、AI、統計、機械学習を組み合わせてタスクを効果的に実行します。
- 感情分析: 感情分析は、自然言語処理 (NLP)、生体認証、およびテキスト分析を利用して、テキストが否定的、中立的、または肯定的であるかどうかを確認する最新の手法です。 企業が潜在的な顧客の感情を分析し、ブランドや新製品をどのように認識しているかを分析するのに役立ちます。
- ビッグデータ分析: 高度な分析に実装され、膨大な量の非構造化データ、半構造化データ、および構造化データを評価するもう 1 つのよく知られた手法です。 この手法は、市場動向、エンティティ間の相関関係、隠れたパターン、顧客の好み、およびその他の隠れた情報を大量のデータから見つけるのに非常に役立ちます。
- データの視覚化: データの視覚化では、データがグラフ形式で表示されます。 グラフ表示を通じて分析やその他の情報を紹介することは、ビジネス エンティティによる標準的な分析方法です。 データの視覚化は、単なるグラフやフローチャートではありません。 ビジネスの状況や今後の方向性など、より多くの情報が表示されます。
- クラスター分析: 高度な分析では、クラスター分析を利用して非構造化データ セットを分析し、類似したデータ ポイントのクラスターを特定します。 これは、企業が非構造化データを分類し、関連情報を見つけるために利用するのに役立つ一般的な分析方法です。 この手法は、類似点だけでなく、それらのデータ ポイントの違いを見つけて視覚的に示すのにも役立ちます。
- 機械学習: 機械学習は、収集されたデータ ソースから重要な情報を学習し、詳細なモデルを生成する高度な分析手法であることは間違いありません。 これは、複雑なパターンを特定し、組織のロードマップを決定するのに役立つ正確な予測を作成するのに役立ちます。
- 複合イベント処理: 複合イベント処理は、構造化データのストリームをリアルタイムで追跡および分析し、非常に正確で実用的な結論を予測するのに役立つ便利な方法です。 パターン マッチングの特殊な手法を利用して、イベントやアクションを認識し、そのイベントへの対応方法に関するすべての重要な情報を提供します。
- コホート分析: この手法は、膨大なデータ セットを関連するセットに分割し、洞察を使用してターゲット市場で次の動きをするのに役立ちます。
企業はこの手法を使用して、さまざまな分析に基づいて大量の顧客情報を整理し、関連性のあるグループに分離します。 サンプルデータに基づいて、さまざまな仮定の仮説の精度をテストするためによく使用されます。
- 予測モデリング: 予測モデリングは、ビジネス戦略の将来の結果を予測するのに役立つため、ビジネスで広く使用されています。 予測は履歴データに基づいており、この手法では機械学習と統計モデリングを使用して結果を予測します。 また、予測を使用することで、企業はリスクを最小限に抑えながら、それに応じて次の動きを決定できます。
- シミュレーション分析: シミュレーション分析は、意思決定の実施中、実施前、または実施後に発生する可能性のある別の結果を予測するのに役立つため、ビジネスにとって有益です。
- 多変量統計: データセット内のさまざまな変数間の関係を調べるためのさまざまな方法を含む高度な手法です。 同時に接続を識別して、正確な結果を提供します。
- ストリーミング分析: ストリーミング分析は、高帯域幅のストリーミング データを継続的に評価する最新の高度な手法であり、それもリアルタイムで評価します。 オンラインストアを運営する多くの企業は、この手法を利用して、販売や顧客の行動に関連するさまざまな情報を理解しています。
- 処方的分析: 処方的分析は、予測分析とビジネス インテリジェンスの属性を組み合わせるため、組織でよく使用されます。 この手法は、組織が次の動きを決定し、過去の記録に基づいて道を切り開くのに役立ちます。 組織がそのアプローチに懐疑的であり、どのアプローチがより良いビジネス結果をもたらすかを知りたい場合に特に使用されます.
ビジネス インテリジェンスと高度な分析
ビジネス インテリジェンス (BI) と高度な分析は、ビジネス組織が非常に正確なデータ駆動型の意思決定を行うのに役立つ 2 つの最も一般的な選択肢です。 同じようなタスクを目指していても、それらの間には多くの違いがあります。
高度な分析ビジネス インテリジェンス定義高度な分析では、さまざまな最新の手法とモデリング戦略を使用して、将来を予測し、それに応じて意思決定を行います。
これは、主に将来のイベントに向けられています。BI は、以前のパフォーマンスと履歴データを使用して、組織がビジネスを改善するのを支援します。
主に過去と現在の出来事を対象としています。 主な目的 その主な目的は、ビジネスにおける複雑な問題を発見し、それに応じて行動方針を決定することです。これは、履歴データから洞察を得て、小さな問題に対処するのに役立ちます。関連する主な技術 技術には、データ マイニング、機械学習、セマンティック分析、コホート分析が含まれます。 、パターン マッチング、その他多数。テクニックには、データ マイニング、レポート作成、およびクエリが含まれます。ビッグ データの使用ビッグ データを頻繁に使用します。ほぼ定期的にビッグ データを使用します。分析タイプ高精度の予測分析を行います。データ パターン.データ タイプの使用法高度な分析では、非構造化データ タイプと構造化データ タイプの両方を使用します。ビジネス インテリジェンスには、主に構造化データ タイプが含まれます。は手動で生成されます。ユーザービジネス アナリストとデータ サイエンティストは、高度な分析の主なユーザー。主にビジネス アナリストとユーザーによって使用されます。
高度な分析の使用例
高度な分析は、現在のビジネス エコシステムで次のようなさまざまな方法で使用できます。
- サプライ チェーンの最適化: 高度な分析は、組織が需要を評価し、顧客の好みを変更し、コストの変動に調整し、動的なサプライ チェーンを作成するのに役立ちます。 これにより、サプライ チェーンが市場の急速な変化に適応できるようになり、遅延の削減、流通コストの抑制、およびプロセスの合理化に役立ちます。
- マーケティング分析の実行: 企業がカスタマイズされたターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成し、製品を販売するのに役立ちます。 このようにして、効果のない戦略を回避し、お金の無駄を減らすことができます. 将来の結果を分析することで、アップセルとクロスセルの可能性を特定し、カスタマー エクスペリエンスを向上させることもできます。
- ビジネス オペレーションの合理化: 高度な分析により、オペレーションを合理化し、変化する市場動向に適応させることができます。 変化する市場状況に適切に適応しない可能性がある BI ツールとは異なり、高度な分析は、組織のパフォーマンス、収益、および生産性の向上に役立ちます。
- リスク ベクトルの分析: 高度な分析を実装することで、企業は膨大なデータ セットとデータ ストリームをリアルタイムで分析できます。 これにより、組織に大きなリスクをもたらす可能性があるデータのパターンを検出できます。 支払い詐欺やポリシーの抜け穴から、保険債務や顧客の評判の監視まで、高度な分析はリスクを軽減し、お金を節約するのに役立ちます。
いくつかの高度な分析ツール
＃1。 カントリーリー
Countly は、アプリケーションからビジネスに関するより深い洞察を得るのに役立つ効率的な高度な分析ツールです。 プライベート クラウドで利用することも、自己ホストすることもできます。 デスクトップ、Web、およびモバイル アプリケーションでの製品のパフォーマンスと顧客の行動とジャーニーを追跡できます。
機能と利点：
- 完全なデータの所有権と管理
- プラグインで拡張可能
- カスタマイズ可能なダッシュボードでより簡単にデータにアクセス
- 製品分析
- 追跡戦略のサポート
- インタラクティブなプッシュ通知
- メールとクラッシュ レポート
- ユーザー権限によるセキュリティの強化
- HIPAA、GDPR、COPPA などのコンプライアンス規制への準拠によるデータ プライバシーの向上
GitHub では、合計で 5.1k 以上の星と 949 のフォークを獲得しています。
＃2。 Apache スーパーセット
Superset は、Apache によるデータ探索および視覚化プラットフォームです。 このエンタープライズ対応の最新のビジネス インテリジェンス アプリケーションは、多くの企業の独自の BI ツールを強化または置き換えることができます。
機能と利点：
- Superset のノーコード インターフェースを使用してチャートをすばやく作成できます
- 強力な Web ベースの SQL エディタで高度なクエリを実行
- 軽量のセマンティック レイヤーを使用してカスタム指標とディメンションをすばやく定義する
- すぐに使用できるほぼすべての SQL データベースをサポート
- 棒グラフ、地理空間の視覚化など、多くの美しい視覚化によるデータの視覚化。
- セキュリティ認証とロールの拡張可能なオプション
- データベースの負荷を簡素化する構成可能で軽量なキャッシング レイヤー
- API によるカスタマイズ
また、複数のデータ ソースと非常にうまく統合され、簡単にスケーリングできるようにゼロから作成されたクラウドネイティブ アーキテクチャを備えています。
＃3。 大いなる遺産
Great Expectations (GX) を使用すると、データ チームは、より優れたプロファイリング、文書化、および品質テストを通じて、収集されたデータの共通の理解を構築できます。 データ パイプラインを効果的に管理し、柔軟で拡張可能な品質テストを迅速に展開するのに役立ちます。
機能と利点：
- 現在の技術スタックにシームレスに適合し、CI/CD パイプラインと統合します
- 大量のデータであってもデータ検出を高速化
- 自動生成されたデータ ドキュメント
- ガバナンスとセキュリティ手順によるデータ制御とメンテナンスの向上
- アラートと通知
- AWS S3、GCP などの多くのシステムやツールとうまく統合できます。
そのドキュメントは、非技術ユーザーと技術ユーザーの両方にとって理解しやすいものです。
高度な分析を学ぶためのリソース
＃1。 Python を使用した高度なデータ分析
このコースは、Python を使用してリアルタイムの問題を解決することにより、高度な分析を習得するのに役立ちます。
＃2。 Excel で高度な分析 – データ分析ツールパック/ソルバー
このコースでは、統計用のツールパックや線形最適化用のソルバーなどのデータ分析ツールを使用して、Excel で高度なデータ分析を学習します。
＃3。 Spark を使用した高度な分析 – 学習のためのパターン
Cloudera の 4 人のデータ サイエンティストによるこの実用的な本では、Spark を使用して大規模なデータ分析を実行できます。 ここでは、さまざまな分析の問題にアプローチして解決する方法の例を示します。
＃4。 R と Python を使用した Power BI の高度な分析
著者の Ryan Wade は、データ分析分野のさまざまな言語を MS Power BI での作業に適用するのに役立つ Python と R のレシピを提供しています。
＃5。 Excel 2019 による高度な分析
著者のマニシャ ニガムは、複雑な分析、データの統合、および最近の傾向に基づく予測のためのさまざまな方法と方法を探ることができます。
結論
高度な分析は、リスクを軽減しながら成長し、目標を形成するのに役立つ、非常に効果的かつ効率的なビジネス戦略であることが証明できます。 技術の進歩とともに絶えず進化し、より多くのスペクトルを追加し、より便利になっています. 大手ブランドはすでに高度な分析を使用しており、すぐに他のブランドにも広まるでしょう。
Augmented Analytics を探索することもできます。
