データ分析とは何ですか？

今日、すべての組織がこれまで以上に多くのデータを自由に利用できます。しかし、運用効率を改善するためにそこから意味のある洞察を引き出すことは、依然として強力な課題です。データ分析(Data Analytics)は、この問題の実用的な解決策のようです。

データ分析とは

データ分析とは

データ分析(Data Analytics)とは、大量のビッグデータ(Big Data)(Big Data)を調べて、特殊なシステムやソフトウェアを使用して、隠れたパターン、相関関係、その他の洞察を明らかにするプロセスを指します。

多くの企業が競合他社に対して競争上の優位性を獲得し、新しい収益を促進するために採用し、採用しているのはトレンドの慣習です。ただし、アプリケーションに組み込む前に、まずそのランドスケープ（タイプ、課題、および機会）を理解することが最初に不可欠です。

市場の観点からは、データ分析に適切なタイプのデータ分析(Data Analytics)ツールを選択する必要があります。

データ分析ツール(Data Analytics Tools)は、2つの基本的なタイプに区別できます。

  1. シンプルなデータ分析(Simple Data analytics)

主に、すでに発生したイベントの説明に焦点を当て、その根本的な原因を見つけ、洞察を提供します。

  1. 複雑なデータ分析(Complex Data Analytics)

さらにサブカテゴリに分類できます

  • 予測モデリング(Predictive Modelling)–収集されたデータは、将来の状況と行動を示すパターンのためにマイニングされます。
  • 処方モデリング(Prescriptive Modelling)–予測分析の結果を包含して、予測されたシナリオを利用できる修正された一連のアクションを提案します。

組織のデータ分析(Data Analysis)への意欲に応じて、上記のデータデータ(Data) 分析(Analytics)アプリケーションのいずれかを検討して、大量のデータを処理し、運用効率を向上させ、新しい収益を促進することができます。

データ分析は何に使用されますか

単純な製品でさえ、非常に複雑な潜在的な問題を抱えている場合があるため、状況を迅速に解決するには、データ(Data)分析を介したさまざまな順列/実用的なソリューションを組み込む必要があります。その他の潜在的なメリットには、

より速く、より良い意思決定(Faster and better decision-making)

新しいデータソースを分析する機能により、企業は情報を即座に分析し、学んだことに基づいて意思決定を行うことができます。

コスト削減(Cost reduction)

クラウドベースの分析は、コスト面で大きなメリットをもたらします。これは、古風な試行錯誤の経験に頼るのではなく、ビジネスを行うためのより効率的な方法を特定するのに役立ちます。

新製品とサービス(New products and services)

分析を通じて顧客のニーズと満足度を測定する機能により、より多くの企業が顧客のニーズを満たす新製品を開発する立場にあります。

マネーロンダリングの脅威を抑える(Curbing money laundering menace)

マネー(Money)ロンダリングのリスクは、近年、複雑さと規模が増大しています。データ(Data)分析は、国境を越えた犯罪やマネーロンダリングの検出と追跡に計り知れない助けをもたらし、それによって規制の枠組みの執行アプローチを強化することが証明されています。

これにより、データ分析の基本的な考え方がすべて得られることを願っています。(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)



真綾 山田

About the author

私は、Windows 11/10 と Apple の最新の iOS プラットフォームの両方の経験を持つ iPhone と macOS の開発者です。10 年以上の経験があるため、両方のプラットフォームでファイルを作成および管理する方法を深く理解しています。私のスキルは、ファイルを作成するだけではありません。また、Apple 製品、その機能、およびそれらの使用方法についての深い知識も持っています。


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