データ分析とデータ サイエンス: それらをより深く理解しましょう

企業が意思決定をデータで追跡し、事実に基づいて将来の意思決定を行いたい場合、ビッグデータを使用する必要があります。ただし、データ分析とデータ サイエンスに注目しなければ、これは簡単なことではありません。どちらの分野も、可能な限り最善のアプローチで必要な意思決定に取り組むのに役立ちますが、データ サイエンティストでなくても、どのように理解して活用できるでしょうか?

データ分析とは何か: 本質

データ分析は、データから事実を抽出し、それらの事実から結論を導き出す科学です。この用語には、データの保存と編成を含む、すべてのプロセス、ツール、テクニックが含まれます。データ分析は、企業が全体的なパフォーマンスを向上させ、顧客満足度を向上させ、より良いマーケティング キャンペーンを主導し、コンテンツをパーソナライズするのに役立ちます。生データを人間が利用できるようにすることで、その力を解き放ちます。

あらゆる企業にとって、データ分析は、従うべき最新のトレンド、注意すべき潜在的な阻害要因、および解決が必要な問題を探索する上で非常に重要です。データ分析を適切な方法で適切なツールで使用すると、次のことが可能になります。

• 組織が実行するビジネスプロセスとそのパフォーマンスを明確に把握できます。
• キャンペーンの成功要因に関する情報を提示し、データに基づいた意思決定をサポートします
• さまざまな部門の問題、遅延、関連指標の低下に関する貴重な洞察を提供します。

データ分析は、次のようなさまざまな手法を通じて業績を向上させます。

• データマイニング
• データの視覚化
• ビジネス・インテリジェンス
• テキスト分析など。

最終的には、どの組織もデータ分析を通じて、戦略とコンテンツをパーソナライズし、より良い製品を開発し、パフォーマンスを向上させることで、その物語をより良い方向に変えることができます。

データ分析が重要な理由

データ分析は、競争上の優位性を獲得し、期待を超えたいと考えている企業にとって不可欠な助けとなります。ここでは、データ分析が変革と優れた成果を上げるのに実際に役立ついくつかの領域を紹介します。

製品開発

最初から適切な洞察を得ることができれば、市場、購入シナリオ、対象顧客を十分に理解した上で製品を構築するのに役立つ方法で将来の結果を予測できます。それを彼らのニーズに合わせます。

ターゲットを絞ったマーケティング コンテンツ

成功するマーケティング キャンペーンは顧客志向であることは誰もが知っています。データ分析を使用すると、広告の形式と方向を賢く、より効果的に選択して、視聴者により良い影響を与え、視聴者が望むように反応させることができます。

傾向、問題、機会の特定

データ分析は、企業が潜在的な問題や改善すべき領域を認識するのに役立ちます。また、新しいトレンドと機会の明確な全体像も示します。必要なのはデータを追跡することだけです。

コストの削減

優れたデータ分析ツールは、どこでコストを削減する必要があるか、どの不必要な投資を中止すべきかを判断し、ビジネスに新たな価値を生み出しコストを削減できるようにマーケティングと販売の目標を定めるのに役立ちます。

十分な情報に基づいた責任

データ分析は、管理者がどこにエネルギーを注ぐべきか、どこにエネルギーを注ぐべきかを素早く学び、ミスや損失の発生、さらにはチームの非同期を回避するのに役立ちます。

データ サイエンスとは: 洞察とツール

データ サイエンスは、大量のデータから実用的な洞察を取得し、分析の準備をし、データ分析の実行を含む処理を行うための多次元のアプローチです。データ サイエンスはデータ内のパターンを明らかにし、データ視覚化ツールを利用して組織内で意思決定を行う人々に提示できるようにします。

データ サイエンスは、以下を使用してデータの洞察を集約します。

• アルゴリズム
• 分析
• AIモデル
• データマイニング
• 機械学習
• 予測分析
• ソフトウェアプログラミングと数学
• データの視覚化

データ サイエンスのライフサイクル全体 (またはパイプライン) にはいくつかのプロセスが含まれており、その中で最も重要なものは次のとおりです。

生データのキャプチャ

これは、さまざまな方法を介して、関連するすべてのソースから生データをリアルタイムで収集するプロセスです。

データの準備

収集された生のデータを分析できるように適切な形式に変換し、機械学習、深層学習、またはその他の分析方法に適用するプロセス。

プロセスデータ

データ内のパターン、モデル、範囲、バイアス、その他の指標を調査し、予測分析でデータを使用して有用な洞察を得る方法を示します。

データの分析

おそらくライフサイクルの最も重要なステップです。ここで分析が行われ、後で使用するためにデータから重要な事実が抽出されます。

通信する

データの視覚化を通じて発見されたことをレポートやグラフなどで提示し、データを検討する意思決定者にさらに大きな影響を与えることができます。

データ サイエンスに組み込まれているすべてのプロセスは、データを取得して処理し、最終的にはビジネス価値に変換することを目的としています。

データサイエンスがなぜ重要なのか

データ サイエンスは、企業が競争上の優位性を獲得し、チーム内にデータドリブンな文化を構築するのに役立つ方法でデータを統合および使用します。組織にとって、データ サイエンスは、製品の売上の増加、より強力なマーケティング キャンペーンの実施、さまざまな部門のチーム全員のパフォーマンスの向上、さらにはサイバー攻撃の防止や IT システムのセキュリティの強化を意味します。

大小を問わず、あらゆる企業の日常業務において、データ サイエンスは以下を実現するため重要です。

有益な事業戦略

データ サイエンスを使用すると、顧客の行動、市場の傾向、競合分析の情報に基づいた分析を通じて、より適切な戦略的意思決定を行うことができます。

タスクのより良い計画

傾向を理解することで、プロジェクトの計画と管理、タスクの分散、チームのパフォーマンスの分析において賢明な意思決定が可能になります。

市場と顧客についての十分な理解

どのようなビジネスにとっても最も重要なことは、市場と顧客のニーズを理解し、それを提供できるようにすることです。データ サイエンスは、より多くの顧客/ユーザーを獲得し、最終的に収益をもたらすのに役立つ、切望されている洞察を提供します。

データ分析とデータサイエンス

データ サイエンスとデータ アナリティクスという用語が同じ意味で使用されていることに遭遇する可能性が高くなります。ただし、両者には違いがあります。どちらもビッグ データを扱いますが、本質的にデータ サイエンスはそれ自体にデータ分析を含む包括的なものです。データ分析は、数学、統計、情報科学、AI、機械学習、コンピューター サイエンスと並ぶ、データ サイエンスの構成要素の 1 つです。

もう 1 つの重要な違いは、データ サイエンスがビッグ データセット内で意味のある相関関係を見つけることを目的としているのに対し、データ アナリティクスの使命は抽出された洞察の詳細を明らかにすることであることです。

どちらのアプローチもデータの活用と視覚化の方法を扱い、業務でデータ駆動型アプローチを使用したいと考えている企業に複雑な洞察をもたらします。これらを通じて、企業は実用的な洞察を得ることができ、最新のトレンドを常に把握できるようになります。

データ分析とデータサイエンスはビジネスでどのように活用されているのか

それでは、データ分析とデータサイエンスの両方がビジネスでどのように使用されているかを見てみましょう。これらはデータから抽出した洞察に焦点を当てていますが、組織戦略のさまざまな側面を扱います。

両方の分野を通じて、ほとんどの企業は顧客をより深く知り、それに応じて戦略と製品をカスタマイズします。それが企業全体のパフォーマンスを向上させます。ビジネスでは、データ分析とデータ サイエンスは次の質問の解決に役立ちます。

• 問題の原因は何ですか? (データレポート)
• なぜ問題が起こったのでしょうか? （診断）
• 次に何が起こるでしょうか? （将来予測）
• 次に何をすべきでしょうか? (戦略の推奨)

データ分析とデータ サイエンスがビジネスで使用される主なものをいくつか紹介します。

カスタマーエクスペリエンスに関する詳細情報を入手する

これらにより、習慣、人口統計的特徴、願望、好き嫌いなど、顧客に関する詳細が明らかになります。集約されたデータを使用すると、信頼できる事実と指標から有意義な結論を引き出す機会が得られます。

マーケティングと販売の向上

データを使用すると、顧客の期待を 10 歩先へ進めることができ、継続的なマーケティングおよび販売キャンペーンにおいて、より正確で的確な戦略を実現できます。

問題に迅速に対処する

データは潜在的な問題領域に対する洞察を提供し、企業は危険が重大な問題になる前に対処する機会を得ることができます。データサイエンスを組み込むことで、障害を効率的かつ迅速に取り除くことができます。

複雑なデータを解釈する

データの収集と解釈に使用するツールに応じて、企業はより早く目標を達成できます。適切で最も価値のある事実を抽出し、それらを視覚化、共有し、組織の目的に適合させることは、本当に貴重です。

より迅速な意思決定プロセス

リアルタイムでのデータの表示と解釈に役立つツールを使用すると、意思決定プロセスが柔軟かつ迅速になり、チームとマネージャーの両方が戦略を賢明に保ち、容易に前進できるようになります。

ワークフローでデータ サイエンスとデータ分析を活用する方法

ビジネスの日常構造でデータ サイエンス/データ分析ワークフローを活用するには、5 つのステップがあります。

ステップ 1: 質問する

適切なデータを見つけるには、適切な質問をし、得られるデータの洞察から答えを引き出す必要があります。

ステップ 2: データを取得する

適切なツールを使用してデータを収集し、その本質を捉えることがプロセスの次のステップです。

ステップ 3: データを探索する

データ探索はプロセスの次のステップであり、収集した洞察を知り、分類します。

ステップ 4: データをモデル化する

データは、提示する準備が整う前に、構築、モデル化、測定、検証できます。

ステップ 5: データを伝達する

結果を視覚化し、それに対するフィードバックを得ることでデータを伝達および共有することは、次に何をすべきかについての実用的な洞察を提供するのに役立つため、おそらくこのプロセスで最も重要なステップです。

数回クリックするだけで優れたワークフローを実現し、よりデータドリブンになるには、優れたデータ分析機能を組み込んだツールが必要です。

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