ビッグデータと分析サービスのおかげで、ビジネスは大きく変わりました。 現在、ほとんどの企業は、業務に常に流入する膨大な量のデータを収集し、分析を使用して有意義な洞察に変える方法を認識しています。 その利点を考慮すると、ビッグデータと分析サービスは、商業的可能性を最大限に高めようとするあらゆる企業にとって今や必要とされています。
データ分析サービスとは何ですか?
データ分析サービスは、生データを有意義な洞察に変換するプロセスです。 これには、データを使用して傾向を特定し、問題を解決するさまざまなツール、テクノロジー、手順が含まれます。 データ分析には、企業プロセスを変え、意思決定を改善し、ビジネスの成功を促進する可能性があります。
ビッグデータ分析サービスとは何ですか?
ビッグ データとは、高速かつ大量に継続的に生成される構造化データ、非構造化データ、および半構造化データの大規模なコレクションを指します。 通常、ビッグデータはテラバイトまたはペタバイト単位で測定されます。 4 ペタバイトは 250,000 万ギガバイトに相当します。 これを状況に合わせて説明すると、XNUMX つの HD ムービーが約 XNUMX テラバイトのデータで構成されていると考えてください。 XNUMX ペタバイトは XNUMX 本のフィルムに相当します。 大規模なデータセットのサイズは、数百ギガバイトから数百万ペタバイトまでさまざまです。
巨大なデータベース内のパターン、傾向、つながりを発見するプロセスは、ビッグ データ分析として知られています。 これらの複雑な分析には、特殊なツールとテクノロジーに加えて、大規模なコンピューター能力とデータ ストレージが必要です。
データ分析サービスがビジネスにどのようなメリットをもたらすか
ほとんどの企業は、データ分析サービスの利点をよく認識しています。 データは非常に重要であり、データ分析は企業の生産量の増加、経費の削減、意思決定の改善に役立ちます。 世論調査によると、参加しているビジネス ユーザーの約 90% が、組織のデジタル トランスフォーメーションの目標にはデータと分析サービスが不可欠であると考えています。
ビッグデータを適切に利用すれば、あらゆる規模や業界の企業に利益をもたらす可能性があります。 ビッグデータと分析サービスは、意思決定の向上、イノベーションの増加、製品価格の最適化など、多くの利点をもたらします。 分析サービスの主な利点を詳しく見てみましょう。
#1. 顧客の維持と獲得
顧客のデジタル足跡からは、好み、欲求、購買習慣などに関する豊富な情報が明らかになります。 企業は、ソーシャル メディア、従来の小売業、電子商取引などのさまざまなソースから顧客情報を収集できます。 企業は、データ分析サービスを使用してこのデータから詳細な顧客プロファイルを作成することで、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために消費者の行動について学ぶことができます。
企業は分析サービスとビッグデータを利用して消費者のパターンを観察し、各顧客の特定の要求に合わせて製品やサービスをパーソナライズできます。 これにより、顧客の喜び、ブランドロイヤルティ、そして最終的には収入が劇的に増加します。
#2. 情報に基づいた意思決定を行う
企業はデータ分析を利用して意思決定に情報を提供し、損失を削減できます。 規範的な分析サービスは、ビジネスの変化に対応して何をすべきかをアドバイスできます。 一方、予測分析は、企業がこれらの変化にどのように対応すべきかについてアドバイスできます。
たとえば、企業はモデルを使用して、価格設定や製品オファーの変更が顧客の需要にどのような影響を与えるかを予測できます。 このようなモデルによって生成された仮説の実行可能性を評価するには、提示された項目を変更することが不可欠な場合があります。 更新された商品の販売データを収集した後、企業はデータ分析サービスとツールを使用して、調整のパフォーマンスを評価し、結果を説明する場合があります。 これは、意思決定者が会社全体で変更を採用するかどうかを決定するのに役立ちます。
#3. 具体的かつターゲットを絞ったプロモーション
企業は、失敗した広告キャンペーンに大金を費やすことなく、データ分析サービスを通じて、カスタマイズされた製品やサービスをターゲット市場に提供できます。 企業は、POS 取引やインターネット購入を分析することで、消費者の習慣を調査できます。 この情報を使用して、組織は消費者の期待に応え、ブランドロイヤルティを促進するために、焦点を絞ったマーケティング戦略を開発します。
#4. 手順をより効率的にします。
組織はデータ分析サービスの恩恵を受けて、運用効率を向上させることができます。 サプライチェーンにおけるデータの収集と分析は、生産の遅延やボトルネックの原因を明らかにし、将来の潜在的な問題を予測するのに役立ちます。 需要予測により、このベンダーがクリスマスシーズンに必要な量を処理できないことが示唆された場合、組織はそのベンダーを補充または置き換えることができます。 これは生産の遅れを避けるのに役立ちます。
多くの企業、特に小売業界は、在庫レベルを最大化することに苦労しています。 データ分析サービスは、組織が季節性、休日、長期的な傾向などの要因に基づいて、すべての製品の適切な供給を決定するのに役立ちます。
#5. 潜在的なリスクの特定
組織はリスクの高い環境で運営されており、問題に対処するために効果的なリスク管理ソリューションを使用する必要があります。 効果的なリスク管理手順と戦術の開発は、主にビッグデータに依存しています。
ビッグデータ分析サービスとテクノロジーは、予期せぬ出来事や潜在的な脅威に対する複雑な意思決定を最適化することで、リスクを迅速に軽減します。
さらに、組織はデータ分析サービスを使用して、挫折後の損失を軽減する場合があります。 企業が製品の需要を過大評価している場合、データ分析を使用して、在庫を解消するためのクリアランスセールの理想的な価格を見つけることができます。 企業は、慢性的な問題に対する答えを自動的に生成する統計モデルを構築することもあります。
＃6。 セキュリティを強化
データセキュリティの脅威はすべてのビジネスに存在します。 組織はデータ分析サービスを利用して、関連データを分析および表示することで、以前のデータ侵害の根本的な原因を解明できます。 たとえば、IT 部門は、データ分析アプリケーションを使用してログを分析、視覚化、監査し、攻撃の経路と発生点を特定できます。 IT はこのデータを利用して問題を見つけて対処できます。 IT 部門は統計モデルを利用して、潜在的な危険を検出し、防止できます。 通常、異常なアクセス動作を伴う負荷ベースの攻撃は、分散型サービス拒否 (DDoS) 攻撃です。 組織は、これらのモデルを無期限に実行するように構成でき、セキュリティ専門家が迅速に対応できるように、不一致を検出して強調表示する監視および警告システムをその上に構築できます。
上位のデータ分析サービス会社
＃1。 サイエンスソフト
ScienceSoft は 1989 年以来、さまざまなデータ ソースを単一の真実点に統合し、データ主導の意思決定に信頼できる洞察を提供する効率的な分析システムを設計してきました。
製造、ヘルスケア、小売、BFSI、物流、エネルギー、電気通信、その他 25 以上の業界に、ScienceSoft の専門家がサービスを提供しています。 ETL/ELT パイプライン、データ レイク、データ ウェアハウス、BI ツール、AI/ML モジュール (予測分析や画像分析など) を構築し、古い分析システムの最新化、統合、サポート サービスを提供します。
クライアントは、顧客の紹介文の中で、ScienceSoft を問題解決者として説明しています。 チームはデータのサイロを排除し、データ管理とレポート作成を自動化して人的作業を削減し、BI パフォーマンスを向上させ、ユーザーフレンドリーなダッシュボードを作成します。 一部の企業は、データ分析とレポート作成が最大 100 倍高速になり、分析チームの生産性が 80% 向上したと報告しています。
＃2。 イノワイズグループ
XNUMX 年以上のソフトウェア開発経験を持つ Innowise Group は、創造的なソフトウェア ソリューションの開発を専門としています。 ソフトウェア開発者はワルシャワの本社で熱心に働き、組織の繁栄を支援する新しいソリューションを生み出しています。
お客様は、データ分析と管理の経験を活用して、データの価値を最大化する方法でのデータ管理を支援できます。 彼らは各クライアントと個別に協力してニーズを特定し、分析し、可能な限り最善の選択ができるようにします。
＃3。 Integrate.io
Integrate.io は、データ統合プラットフォームを提供する情報技術およびサービス会社です。 すべてのデータ ソースを接続できます。 AWS Redshift や Google BigQuery などのオンライン分析データ ソースと互換性があります。
さらに、マーケティング、販売、顧客サービス、開発ソリューションも提供します。 Integrate.io は、小売、ホテル、広告業界向けのソリューションを提供します。
データ強化、対象を絞ったコミュニケーション、カスタマイズされた電子メール、スマート セグメンテーションなどの機能が、Integrate.io のマーケティング ソリューションで利用できます。 同社のカスタマー サポート ソリューションは、どのビジネス メソッドに変更が必要かを判断するのに役立ちます。 同社の販売ソリューションには強力な分析が含まれます。
＃4。 インジウム ソフトウェア
Indium Software は、データ分析とデータ エンジニアリングの強力な背景を持つ技術ソリューション プロバイダーです。 クラッチによれば、同社は業界で 20 年以上存在しており、ビッグデータ コンサルティング会社のトップ 15 に入っています。
インジウムのデータ ソリューションは強力かつ最先端であり、プロジェクト ガバナンスは 24 日 XNUMX 時間、年中無休で利用できます。 リアルタイム、履歴、または外部データの価値を最適化するために、包括的なデータ分析サービスのセットを企業に提供します。
＃5。 InData ラボ
InData Labs は、AI およびビッグデータ ソリューションの大手プロバイダーです。 現代のビッグデータ ビジネスの懸念に対処する AI を活用したソリューションを作成し、クライアントがリアルタイム データから実用的な洞察を抽出し、それらを効果的なデジタル変革に適用できるように支援します。
InData Labs は、物流、ヘルスケア、スポーツとウェルネス、電子商取引、製造、マーケティング、ゲーム、エンターテイメントなど、あらゆる規模のさまざまな業界の企業向けに独自のソフトウェアを開発しています。
InData Labs の目的は、クライアントが AI を導入してビジネスを拡大し、運用業務を簡素化できるよう支援することです。
＃6。 Oxagile
Oxagile は、メディア、エンターテイメント、広告、電子商取引、小売、その他のビジネスや分野の伝統的かつ洗練されたデータ分析を専門とするフルサービスのソフトウェア開発会社です。
データ分析と視覚化、カスタム レポートとダッシュボード、最先端の BI ツールの実装、BI システムの最適化、完全な ML 分析、その他のサービスが同社の専門分野です。
Oxagile は、顧客のハイパーセグメンテーション、データドリブンの推奨およびサブスクリプション パッケージ、マーケティング キャンペーンの変更など、この知識を活用してさまざまなビジネス上の問題に対処します。 Oxagile のテクノロジー スタックには、AWS や Google のデータ サービスに加え、Tableau、Qlik、Looker、Microsoft Power BI などの信頼できる BI ソリューションが含まれています。
#7. ベンション
Vention は、新興企業や組織の分析プロセスの合理化と将来性の確保を支援するカスタム ソフトウェア開発会社です。 Vention の専門チームは、ユーザー中心のカスタマイズされたソリューションを作成し、クライアントが何十億ものインタラクションから収集した洞察の価値を活用できるようにします。
#8. SGアナリティクス
プネーに本社を置く世界的な洞察および分析会社である SG Analytics は 2007 年に設立され、BFSI、テクノロジー、メディア & エンターテイメント、ヘルスケア分野のフォーチュン 500 企業にデータ中心のリサーチ、コンテキスト分析、ESG サービスを提供する大手プロバイダーです。 。
SG Analytics は、GDPR および ISO/IEC 27001:2013 に準拠した企業であり、米国、英国、スイス、カナダ、インドに 1100 人以上の従業員とオフィスを擁しています。
同社は 2016 年と 2017 年に「地域最優秀雇用主」賞を受賞し、2018 年もその評判を維持しました。AIM の 2022 年レポートでは、インドのデータ サイエンス プロバイダーの主要な参加者として同社が認められました。
Google アナリティクス サービス
Google Analytics は、ビジネスに関する洞察を提供するレポートを提供するために、Web サイトやアプリからデータを収集するツールです。
Google Analytics サービスはどのように機能しますか?
#1. ウェブサイトの評価
ウェブサイトを測定するには、まず Google Analytics アカウントを設定する必要があります。 次に、Web サイトの各ページに、短い JavaScript 測定コードを配置します。 ユーザーが Web ページを閲覧すると、トラッキング コードは、ユーザーがそのページをどのように操作したかに関する仮名データを収集します。
Google ストアの場合、測定コードは、飲料用品ページと家庭用品ページを訪問した顧客の数を表示する場合があります。 また、購入確認ページに到達したかどうかを追跡することで、Android 人形などのアイテムを購入したユーザーの数もわかる場合があります。
測定コードは、言語設定、ブラウザの種類 (Chrome や Safari など)、デバイス、ブラウザが実行されているオペレーティング システムなどの情報をブラウザから収集します。 また、「トラフィック ソース」、またはそもそも何がユーザーをサイトに誘導したかを追跡することもあります。 これは、検索エンジン、広告、または電子メール マーケティング キャンペーンである可能性があります。
#2. 報告と処理
測定コードはデータを収集すると、それをパッケージ化して Google Analytics に送信し、そこでレポートに処理されます。 Analytics は、ユーザーのデバイスがモバイルかデスクトップか、ユーザーが使用しているブラウザーなど、特定の基準に基づいてデータを集計および整理します。
ただし、データの処理方法を調整できる構成オプションがあります。 たとえば、フィルターを使用して、データに企業内部のトラフィックや開発者のアクティビティが含まれていないことを確認できます。
Analytics がデータを処理した後、データはデータベースに保存され、変更することはできません。
したがって、設定を構成するときは、後で調査する必要があると思われるデータを除外しないでください。 データが処理されてデータベースに保存されると、Google Analytics にレポートとして表示されます。
ビジネス分析サービスとは何ですか?
ビジネス分析は、統計分析に重点を置いた、組織のデータの管理を指す用語です。 最新のテクノロジーと手順を使用して、幅広いソースからの膨大な量のデータを分析する必要があります。
企業にとってのビジネス分析の利点
- 情報を論理的かつ順序立てて提示します。
- 会社のデータを調べてください。
- 適切な指標を使用して意思決定を支援します。
- 購買、販売、会計、顧客を含むすべてのデータを統合します。
- 企業全体に同じ指示を使用して、意思決定プロセスを自動化します。
- 数値、矛盾、異常の可視性を高めます。
- トレンドを予測し、ビジネス上の課題を予測します。
ご覧のとおり、ビジネスにとってデータ分析の利点は数多くあり、データ分析は戦略的意思決定の基礎となり、自信を持って将来を予測するための重要な情報源となります。
ビジネス アナリストは、優れたデータ ビジュアライゼーションを使用して、膨大なデータ セットとメトリクスをチャート、グラフ、その他の機能に変換することで、データの表現と理解を容易にするだけでなく、リアルタイムの洞察、傾向、異常値を共有することができます。
ビジネス分析の範囲は何ですか?
ここでは、強力なビジネス分析計画の基本的な手順をいくつか紹介します。
#1. ビジネス要件を調査して特定する
ビジネス分析プロセスの最初のステップは、企業が何を改善したいのか、またはどのような問題を解決したいのかを理解することです。
利害関係者、プロセスの知識を持つユーザー、およびアナリストは、これらの目的を解決するために関連するデータを決定します。
このフェーズでは、「利用可能なデータは何か」、「データをどのように使用できるか」、「十分なデータがあるか」などの重要な懸念事項に対処する必要があります。
#2. マクロデータのマイニング
この段階では、データのクリーンアップと失われたデータの計算の実行、外れ値の削除、変数の組み合わせの変更によるまったく新しい変数の生成が含まれます。
この状況では、専用のツールをすでに使用できます。
時系列グラフは、正常な値または異なる値を表示するために作成されます。
異なる値がデータセット内に残るとモデルの精度に影響を与えることが多いため、このステップではデータセットから発散値を削除することが重要なタスクとなります。
データがクリーンであれば、分析者はデータをより深く理解できます。 散布図を使用してデータを追跡し、相互関係や不整合を見つけます。 彼または彼女は、すべての潜在的なデータ範囲を視覚的に検査し、適切な視覚化と記述統計を使用してデータを統合し、関係者が基本的な理解を得るのを支援します。
#3. データの分析
アナリストは、相関分析や仮説検証などの統計分析アプローチを使用して、ターゲットのダイナミクスに関連するすべての側面を見つけます。
また、単純な予測が可能かどうかを確認するために、単純な回帰分析も実行します。
さらに、代替グループをさまざまなシナリオと対比し、仮説検定によって検証します。
#4. 何が起こりそうなのかを予測します。
予測分析は、意思決定を積極的に行うためにビジネス分析に使用されます。 アナリストは、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワーク、ロジスティック回帰などの予測テクニックを使用してデータを調整します。
これらの戦略は新しいアイデアとモデルを提供し、最も影響力のある変数の関連性と「隠された証拠」を明らかにします。 次に、アナリストは予測値を実際の値と比較し、予測誤差を計算します。
通常、複数の予測モデルが実行され、精度とパフォーマンスに基づいて最高スコアのモデルが選択されます。
#5. 最良の答えを探してください。
アナリストは、予測モデルの係数と結果を使用して仮説的なシナリオを実行します。 アナリストは、マネージャーが定義した目標を使用して、制限や限界を考慮した最適なソリューションを見つけます。
理想的なソリューションとモデルは、最小限のミス、ビジネス オブジェクト、組織の戦略目標に最も適合するモデル係数の直感的な認識に基づいて、アナリストによって選択されます。
#6. 意思決定と結果の評価
アナリストは、モデルの結果と企業目標に基づいて意思決定を行います。
所定の時間が経過すると、アクションが測定されます。
＃7。 決定の結果でシステムを更新します。
最後に、モデルの決定とアクションの出力、および新しい学習がデータベースに保存されます。
「決定と行動はうまくいきましたか?」、「治療グループを対照グループと比較してどうでしたか?」などの情報が提供されます。 「ROIは何ですか?」 その結果、新しい洞察や知識で常に更新される、常に変化するデータベースが作成されます。
分析はどのように機能するのでしょうか?
Analytics は、ユーザーのデバイスがモバイルかデスクトップか、ユーザーが使用しているブラウザーなど、特定の基準に基づいてデータを集計および整理します。 ただし、データの処理方法を調整できる構成オプションがあります。
携帯電話の分析とは何ですか?
電話分析を使用すると、コンバージョン ファネルの一部として電話での会話の効果を追跡できます。 Phone Analytics を使用するには、Analytics プロパティを設定し、電話番号が表示されるページの Analytics トラッキング コードにスニペットを追加します。
まとめ
データ分析サービスは、特定の顧客に向けたマーケティング メッセージのパーソナライズからビジネス リスクの特定と軽減に至るまで、企業のあらゆる面で役立ちます。
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参考文献
