ビッグデータに潜む機会を掘り起こす

 

データは現代経済における最大のチャンスとなり得ます。データによって企業は、どんな製品を作って、いつ、誰に向けて販売するか、どのように進化させるかなどを把握できます。しかし、現在のデータ量はあまりにも膨大で、人間が独力で偏見なく解釈することはできません。また、即時の回答が必要な場合でも、まず不可能です。膨大なビッグデータから有意義な洞察を発見するには、AI や機械学習などのテクノロジーを利用する必要があります。拡張アナリティクスが非常に重要な理由の一つがここにあります。拡張アナリティクスは、データサイエンスと人工知能を組み合わせて、大規模なデータセットのリアルタイム分析を可能にするのです。

 

データサイエンティストへの依存を減らす

 

分析プロセスは、一連の時間のかかる手動ステップであり、複雑すぎるため、実行できるのは通常、データサイエンティストのみです。これらの専門アナリストは、以下を行う必要があります。

1. 複数のソースからデータを収集する
2. 分析用に準備する
3. 分析を実行する
4. 有意義な洞察を見つける
5. 調査結果を可視化する
6. 説得力のある方法で調査結果を共有する
7. アクションプランを作成する

問題は、世界中でデータサイエンティストが大幅に不足しており、その採用には費用がかかることです。拡張アナリティクスは、このような専門家に代わるものではありませんが、データの収集、準備、クレンジング、分析などのプロセスを自動化して、専門家への依存度を減らすことができます。

 

拡張アナリティクスによって、データサイエンティストが結果の解釈などのより重要なタスクに時間を割けるだけでなく、アナリストが組織にもたらす価値を高めることができます。AI と機械学習を活用した分析により、従来なら見逃していたような関連を構築し、より深い洞察をより短時間で見つけることができます。また、これらのテクノロジーにより、ビジネスアナリストから市民データサイエンティストまで、分析を担当する従業員の能力を強化し、洞察を向上させ、以前はエキスパートのデータサイエンティストのみが実行していた作業ができるよう支援することもできます。