データ探索とは？
今日、すべての企業は、顧客、サプライヤー、市場などに関する大量のデータを収集しています。データはどこからともなく流れ込み、その結果、意思決定者はデータに圧倒されています。彼らは、データに隠されたインサイトを発見する必要があります。
データ探索は、 ビジネスインテリジェンス テクノロジーに関連する用語です。これは、さまざまなソースからデータを収集および評価し、データを視覚的にナビゲートするか、ガイダンス付きの高度な分析を適用して、パターンと外れ値を検出する、ユーザー向けのプロセスです。
データ探索は、関連するデータインサイトを明らかにし、これらのインサイトをビジネスユーザーにわかりやすい方法で伝え、最終的にすべてのビジネスプロセスを改善することを目的としています。たとえば、BIを使用すると、リージョン、製品タイプなど、さまざまな方法でデータを探索できます。これにより、数秒で実行可能なインサイトにアクセスできます。視覚的なデータ探索ツールは、プロセスを直感的で使いやすくし、技術者でないユーザーでも迅速に データに基づいた意思決定 、これらの発見に対応できます。
データ探索が重要な理由
データ探索は、企業にデータを分析し、それ以外の場合は失われていた隠れたインサイトを発見するためのツール、知識、および能力を提供します。しかし、その重要性はさらに広がっています。企業にとってのデータ探索の利点には、次のようなものがあります。
- 企業が所有するデータ、その保存場所、アクセスできるユーザーとその場所、およびデータの送信方法を理解するプロセスの強化
- データアクセスとアクティビティの継続的かつ包括的な監視
- リスク管理と規制遵守
- 100％のデータ可視化
- コンテキストに基づくデータ分類
- 機密データの識別、分類、および追跡
- データのクリーン化と再利用
- チーム全体でのデータ拡張
データ探索のカテゴリ
主なデータ探索のカテゴリは3つあります。
データ準備 – データ準備カテゴリでは、統計的手法を使用して、さまざまなソースからの非構造化の生のデータをマージし、次にデータをクリーン化、変換し、ノイズを除去して、品質が一貫しており、フォーマットが使用可能になるようにします。
5. データビジュアライゼーションツールを賢く選択する – データ可視化機能 は、生のデータを視覚的な表現に変換するプロセスです。通常、これらの視覚化は、チャートとグラフの形式で行われます。データ視覚化は、データが分析または予測分析の結果を表示するために、より簡単かつ迅速に理解できるようにすることを目的としています。 機械学習 および予測分析。
高度な分析– このデータ探索カテゴリは、記述統計と視覚を組み合わせて、ビジネスのデータの全体像を描き出します。記述統計は、データを整理、要約し、理解しやすく、企業がよりスマートで事実に基づいた意思決定を行うのに役立つ単純な、わかりやすいレポートに分割します。
ガバナンスされたデータ探索とは？
データガバナンスとデータ探索は、切っても切れない関係にあります。ガバナンスされたデータ探索（GDD）は、他のユーザーがアクセスする前に、データガバナンス部門（通常はIT部門）によって集中管理、保護、デプロイ、および管理される情報/データであり、データの整合性とセキュリティを確保します。これにより、ビジネスユーザーが簡単にデータにアクセスできるようにするためのエンタープライズ機能が提供されると同時に、ITがデータ管理とセキュリティのために必要な要件を満たすことができます。
データ探索で解決できる問題は？
ヘルスケア業界における患者ケアの向上
ヘルスケア業界は、データ探索などのBIトレンドを最大限に活用しています。 ヘルスケア分析 は、日常の状況で役立ち、価値があります。たとえば、医療機関の品質を監視したり、より優れた治療方法を提供したりできます。 ヘルスケアにおける予測分析 さらに、新しい治療法を研究および発見したり、全体的なヘルスケアコストを削減したり、人的エラーを最小限に抑えたり、パーソナライズされた治療を処方したりするなど、さらに多くのことを実現できます。
小売業界における売上の予測と利益の最大化
分析とデータ探索の価値を小売ビジネスにもたらすと、多くの機会が開かれます。このようなツールを使用してトレンドと売上を予測できるため、自社の利益に最も適した方向に価格設定とマーケティング戦略を設定できます。 小売分析 を使用すると、競合他社の価格、オーディエンスの行動などを追跡できるため、いつ、どれだけ価格を上げたり下げたりして、利益を最大化し、より多くの製品を販売できるかを判断できます。
金融業界における顧客維持と顧客価値の向上
分析およびデータ探索ツールは、金融サービスプロバイダーに、顧客についてさらに学び、そのインサイトに基づいて行動するための無数の機会を提供します。たとえば、データ探索ツールを使用すると、特定の顧客がどの製品とサービスを使用しているかを判断し、次に、これらのインサイトに基づいて、顧客のライフサイクル段階や、クロスセルまたはアップセルオファーの対象となるかどうかなどの他の要素を判断できます。 金融分析 は、データ駆動型のインサイトを生成し、企業がよりスマートで情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
データ探索ツールで何を検討すべきか？
現在、スタンドアロンアプリケーションまたは組み込み分析ソリューションとして存在するデータ探索ツールがあります。両方のタイプのデータ探索ツールは、従来のBIツールと機能を改善するように構築されています。ただし、機能はさまざまです。
前述したように、データ探索の主なステップは3つあります。データ準備、データ視覚化、および高度な分析です。パートナーシップを検討しているツールは、これらの3つの重要な段階の基盤を提供する必要があり、それがデータ探索ツールで検討すべきことの最低限です。他に検討する必要があることは次のとおりです。
モダンで直感的で迅速なソリューション – 使いやすく、理解しやすい分析は、すべての最新のSaaSアプリケーションにとって不可欠です。すでに時代遅れになっているソリューションに投資して、ユーザーのワークフローをより複雑にする必要はありません。 今日、すべてのビジネスユーザーは、自分の行動を促進するために、データを使用して作業および分析できる必要があります。適切なBIアプローチでこの機会を活用できない企業は、データに基づいた意思決定の大きな可能性を逃していることになります。 のような 組み込み分析 は、セルフサービスおよび最新のアーキテクチャ機能を提供することにより、技術者でないユーザーが自分でデータを管理および操作できるようにします。これらのソリューションは、堅牢な機能と高度な分析機能を提供し、ユーザーがワークフローのコンテキストで価値のあるインサイトを明らかにし、影響が発生した瞬間に対応できるようにします。
豊富なデータ視覚化オプションのライブラリ – 数百行の数値を含むスプレッドシートは、データ分析のトレーニングを受けていない人にとっては恐ろしいものに見える可能性があります。ただし、その人がグラフ、チャート、または他の視覚的なデータ表現を見ると、データが伝えようとしていることを簡単に理解し、重要なインサイトを抽出できます。優れた分析ベンダーは、棒グラフ、折れ線グラフ、複合グラフなどの基本的なチャートから、ツリーマップや地理空間マッピングなどのより高度なチャートまで、豊富なチャートのライブラリを提供します。多くの異なる視覚化から選択できると、データをより適切に表示および理解できるため、すべての チャートタイプ あらゆる場面に適しています。
拡張分析– 2つの優れた分析技術である機械学習とAIによって実現されます。 拡張分析 これにより、ユーザーはデータを探索し、会話型の言語を使用してデータを分析することで、質問をしたり、自動的にインサイトを生成したりできます。その最も優れた利点の1つは、拡張されたデータ準備です。AI/MLによる自動化を活用して、複数のデータソースからより迅速にデータを集約することで、アルゴリズムが手作業のプロセスに取って代わり、データ準備プロセスを大幅に短縮します。これにより、データサイエンティストは時間と労力を45％削減でき、生産性と効率が向上します。
モバイルフレンドリーであること – 重要な企業インサイトをすぐに利用できることが、最も価値のある利点です。 レガシーシステムです。意思決定やアクションが必要な場合に、モバイルBIを使用すると、ユーザーはいつでもどこからでもモバイル電話からデータにアクセスしてアクションを実行できるため、最新のインサイトを提供します。
データカタログ– データカタログ は、メタデータとデータ管理および検索ツールを組み合わせて使用し、企業がデータを管理し、データを発見、理解、信頼して、ガバナンスまたはビジネスの目的で使用できるようにします。利用可能なメタのおかげで、データカタログは、ユーザーがデータ発見プロセスを最大5倍に加速するのに役立ちます。さらに、データカタログは、お客様に関する機密データを特定できます。これは、GDPRやその他のデータ保護規制に非常に役立ちます。
既存のソフトウェアにデータ発見を組み込むことで、ビジネスの方法とデータの活用方法が永遠に変わります。現在、さまざまな業界の多くの企業が、より優れた、より高速で、よりスマートなデータ準備に向けて一歩を踏み出しています。まだの場合は、今日から始めて、ビジネスがリアルタイムでデータに基づいた意思決定をチームや部門全体で行い、競争上の優位性を獲得し、最終的に利益を増やすことができるようにしましょう。
