高度な分析とそれをビジネスに活用する方法

私たちは高度なテクノロジーの時代に生きており、最近のトレンドに何らかの意味があるとすれば、テクノロジーの波は今後も高まり続けるでしょう。すべての賢明な企業は、私たちの世界がビッグデータとそれを最大限に活用するためのあらゆるテクニックによって形作られていることをすでに知っています。ここで、高度な分析の可能性が生まれます。収集された運用データから洞察を得るという意味でよく使用される用語ですが、高度な分析は、そうでなければ意味のない選択された事実から価値を生み出します。

高度な分析とは何ですか

高度な分析は、企業が成功への洞察を得るために使用できるさまざまな分析手法とツールの包括として機能するデータ分析の方法論です。高度な分析では、予測モデリング、機械学習、ビジネス オートメーション、ビジネス インテリジェンス、ビッグ データ分析、予測分析などの方法を使用して、データ内のパターンを見つけることができます。

高度な分析の目標は、賢明なビジネス上の意思決定を通知することであるため、多くの革新的な組織は、高度な分析を日常業務に統合することを選択しています。高度な分析を使用することにより、企業は一般的な BI ソリューションを超えて、次のような洞察を得るためにより洗練された方法に依存し始めます。

• セグメンテーション– 高度な分析により、企業は類似点に基づいてアイテムとクライアントをグループ化できます。
• 相関関係– 顧客間の類似性または関係性の特定
• 関連– 発生頻度を特定し、イベントの順序を洞察します。
• 予測– 将来の価値、出来事、潜在的な結果についての洞察を得る

高度な分析は、傾向とパターンを発見する際に、問題を解決し、問題を予測し、事実とデータに基づいて意思決定を行うための賢明な方法を企業に提供する方法論です。

ビジネスにおける高度な分析の重要性

高度な分析の使用は、信頼できる洞察を使用して意思決定プロセスに統合できるという意味で、あらゆるビジネスにとって進化です。高度な分析を実装すると、ユーザーの権限付与と導入が促進され、より優れた、よりスマートな視点が生まれます。企業がこの方法論の使用を検討する必要がある理由について、いくつかの重要な要素を見てみましょう。

• 日々のビジネス上の意思決定をサポート– 高度な分析ツールを使用すると、次に何をすべきかについて真の洞察を導き出し、具体的な手順を確認するのに役立ちます
  
  
• 視点と分析を提供– データを適切に使用しないことは、盲目的に行動し、多くのオプションの中で迷うことを意味しますが、高度な分析を通じて視点は常に明確になります。
  
  
• 機敏性を向上させ、時間を節約– 高度な分析ツールを使用してデータを解釈することで、車線を変更するタイミング、新しいことを試すタイミング、古いものを改善するタイミング、または機能することが証明されているものを使用するタイミングが自然にわかります。

つまり、高度な分析ソリューションは、組織が最大限の結果、迅速な適応性、資産の整理を実現するために使用したいものです。そして、高度な分析の世界市場が 2024 年までに 2,810 億ドルに成長すると予想されることを考えると、どの組織にとってもそのメリットを活用することは大きな進歩となるでしょう。それでは、その一部を見てみましょう。

高度な分析を使用する 5 つの利点

MicroStrategy のレポートによると、なんと90% の企業が、組織のプロセスとデジタル変革においてデータと分析が最も重要であると述べています。分析を賢く使用すると、生産性の向上、より適切かつ賢明な意思決定、短期的および長期的なコスト削減につながります。それでは、高度な分析を使用することの利点トップ 5 を見てみましょう。

• メリット 1: より賢明な意思決定
  高度な分析を使用すると、あらゆる組織の意思決定プロセスが大幅に改善され、基本的にデータ主導型の意思決定プロセスに変わり、賢明で最終的に有益な選択を行うための準備が整います。
• メリット 2: プロセスの自動化
  プロセスの自動化により、ビジネスの効率が大幅に向上します。レポートによると、企業はデータ処理に費やす時間の 69% を自動化でき、これによりタスクやビジネス活動を手動で処理するコストを削減できます。
• メリット 3: リスクの特定
  行動を予測する機能があると、企業はリスクを最小限に抑えた戦略を選択できるという利点が得られます。高度な分析を通じて、より賢い戦略を作成するための重要な洞察のレンズを通して将来の結果を確認できます。
• 利点 4: 予測モデリング
  予測モデリングを使用すると、組織は問題の根本原因を迅速に特定し、その原因に基づいて今後の意思決定を改善できます。
• メリット 5: キャンペーンを調整できる
  おそらく効果のない広告キャンペーンにリソースやお金を費やすことを忘れることができます。分析を通じて、何が効果があるのか を観察し、その洞察を利用して、キャンペーンのメッセージと、適切なターゲット層に合わせた製品やサービスを適合させることができます。

一般的な高度な分析手法

高度な分析を通じて、企業はこれまで以上に顧客を理解することができます。それだけで、あらゆる組織に革新と変化をもたらすことができます。成功するかどうかは、意思決定をどれだけ理解し、効果的に管理できるかによって決まります。それでは、データを使用して意思決定を行うために使用される、人気のある高度な分析手法をいくつか見てみましょう。

• 機械学習

AI (人工知能) のサブセットとして、機械学習は高度な分析で使用され、重要なビジネス上の質問にインテリジェントに答えるのに役立ちます。データを総合的に解釈し、企業のニーズに関連する重要な情報を選別するのに役立つアルゴリズムに基づいて動作します。

• 予測

この高度な分析技術を使用すると、履歴データを使用して洞察を取得し、将来の傾向と価値の方向性を決定します。たとえば、過去のデータに基づいて顧客の将来の行動を簡単に予測できます。

• 視覚化

この手法を使用すると、さまざまな画像、図、ダッシュボードが作成され、データが効果的に伝達され、具体的なアイデアやトレンドを前進させる方法で表示されます。

• データ/テキストマイニング

この手法は、非構造化テキストを構造化形式に変換し、その中のパターンを識別するプロセスを中心に展開されます。パターンを通じて、意味のある洞察が得られ、これまで気付かなかった新しいトレンドが現れる可能性があります。これは、あらゆるビジネスにとって非常に価値のあることです。

高度な分析の概要: 種類

高度な分析には 4 つの基本的なタイプがあり、いずれもデータのより良い理解と使用に向けた組織の取り組みに価値を付加します。あらゆる種類の高度な分析の目標は、企業のすべての部門の専門家が、過去の結果を説明し、その結果が生じた理由を理解し、将来に何が起こるかを予測し、次のステップを賢明に選択するための自然な方法を備えさせることです。通常、結果が得られる 4 種類の分析を次に示します。

• 記述的分析 (何が起こったのか?)

このタイプの分析では、過去についての貴重な洞察を提供する複数のソースからデータを調べて分析することで、「何が起こったのか」という質問に答えます。ただし、記述的分析では、特定のイベントが発生した理由は説明されません。

• 診断分析 (なぜ何かが起こったのか?)

このタイプの分析では、履歴データを他のデータと比較して測定し、「なぜ何かが起こったのか」という質問に対する答えを導き出します。特定の問題を詳細に調査し、その理由を理解します。

• 予測分析 (何が起こる可能性がありますか?)

ここでは、将来起こる可能性が非常に高いことを示す傾向を検出するデータの調査結果を通じて、「何が起こる可能性があるか」という質問に答えます。

• 処方的分析 (どのようなアクションをとるべきか?)

このタイプの分析は、組織が従うべき機会と有望な傾向を特定することで、次のステップについて信頼できる決定を下すのに役立ちます。

調査によると、企業は記述的分析 (58%) を最も多く選択し、次に予測分析 (36%) と診断分析 (34%) を選択しています。

4 高度な分析の例

高度な分析とその利点をさらに理解するには、組織内での実際の使用例を確認することをお勧めします。高度な分析を実践環境で使用できるものは次のとおりです。

• 市場競争を評価する

どのような顧客が失われると予想されるかを示すデータ パターンを特定し、アクションによって得られる可能性のある効果を特定し、リソース、投資、労力をどこに投入するかを分析します。

• 製品イノベーションを推進する

高度な分析の大きな利点は、製品のイノベーションと改善に役立つことです。データを通じて、何が機能するか、何を再設計する必要があるか、新製品開発で何に重点を置くべきかについて、より深い洞察が得られます。

• プロセスを合理化して生産性を向上

データ ダッシュボードを使用することで、企業はリアルタイムの情報を提供し、顧客のライフ サイクルにアクセスできます。これにより、営業部門とマーケティング部門がキャンペーンや活動に関して連携を保つことができ、商業業務の合理化を通じて生産性が向上します。

• より賢い戦略を立てる

特にマーケティングにおいては、売上やキャンペーンの結果に関するデータの活用が不可欠です。ダッシュボードを使用すると、キャンペーンに関する重要な情報を視覚化し、顧客ベースと全体的な成功を拡大するために、次のアクションや戦略で考慮する必要があるすべての関連要素を表示できます。そうすることで、アプローチをパーソナライズし、可能な限り最善の方法で顧客体験を最適化することができます。

組織全体で高度な分析を統合すると、将来の取り組みでさらに多くの可能性がもたらされ、潜在的な脆弱性が特定されるため、それらを適時に回避できます。

高度な分析ソリューション: Slingshot

企業はますますデータに依存する必要があり、高度な分析はシームレスな推進のための最良の機会を与えてくれます。ただし、企業データの可能性を最大限に引き出すには、日常の運用ワークフローで使用する高度な分析ソフトウェア ソリューションを選択する必要があります。Slingshotを使用すると、データを最大限に活用するために必要なすべてのメカニズムが単一のデジタル ワークスペース内にあり、プロジェクトや進捗状況の情報が一目でわかるようになります。

ここでは、あらゆる組織がデータをすぐに活用できるよう支援するSlingshot機能の概要を説明します。

• データ分析

Slingshotには完全な BI エンジンが搭載されており、データ ソースに直接アクセスして美しいダッシュボードを作成でき、機械学習とクラウドベースの AI を完全にサポートします。アプリの分析機能のおかげで、チームはデータを通じて意思決定を行うことができるようになり、より良い選択や戦略を立てることが可能になり、全体的により良いパフォーマンスを達成することができます。

• データ駆動型の性質

Slingshotの核心は、ダッシュボード、KPI 追跡、簡単に共有できるデータ分析に変換される KPI インジケーター スプレッドシートを通じて、チームがキャンペーンの最新データを常に把握できるようにするデータドリブンな特性を中心としています。

• 洞察から行動へ

​有意義な方法でデータに接続することが、かつてないほど簡単になりました。Slingshotタスクの追跡、期日、有料キャンペーンの結果、プロジェクトの進捗状況、コンテキスト内のディスカッションなど、チームに必要なすべての洞察を提供します。インサイトからアクションまでシームレスに移行できます。

• 簡単に視覚化

Slingshotでダッシュボードを作成して使用すると、すべてのデータが 1 つにまとめられ、ビジネスを 360 度完全に把握できます。Slingshot内の完全なビジネス インテリジェンス エンジンを使用すると、さまざまなデータ ソースにすばやく接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。

• より良い洞察を得る統計関数

Slingshot視覚化からより多くの洞察を得ることができる一連の統計関数を提供します。外れ値検出機能を使用すると、データ系列内の残りのポイントの平均値から逸脱しているポイントを確認できます。予測機能を使用すると、特定のデータ シリーズのデータ を予測できます (たとえば、6 か月間の 2 つの製品の売上予測)。また、線形回帰関数を使用すると、2 つの変数間の関係を線形方程式で確認できるため、進行中の傾向を評価できます。

Slingshot、ダッシュボードと分析、簡単なコラボレーションのためのチャット プラットフォーム、プロジェクト管理ソフトウェア、チームの計画ツールを提供するビジネス インテリジェンス ツールであると同時に、所有権、タスクの分割、進捗状況の監視を支援します。または問題。さらに詳しく知りたいですか?

さらに一歩前進: 組み込み分析

高度な分析は、他に類を見ないほどビジネスに利益をもたらし、真に有意義な意思決定を実現し、マーケティング キャンペーンの戦略を構築する簡単な方法を生み出します。しかし、さらに一歩進めたい場合はどうすればよいでしょうか?組み込み分析を使用して、高度な分析をエンタープライズ ビジネス アプリケーションに直接導入できるようになりました。

埋め込み分析をビジネス アプリケーションに統合することで、次のことが簡単にできるようになります。

• アプリから売上、KPI ダッシュボードを表示、編集、作成します
• アプリケーション内の他の機能とコンテキスト内のダッシュボードを提供します
• さまざまなデータソースを接続して簡単にアクセス
• エンドユーザーまたは顧客向けに機能をオンまたはオフにします
• アプリ内のデータのセキュリティと外観を完全に制御
• ダッシュボードと視覚化による顧客のインタラクションに基づいてアクションをカスタマイズします

さらにもっと！