2023 年には、高度な分析に切り替える組織は、それぞれの業界で新たな機会を活用しやすくなるでしょう。自動データ分析の使用により、企業は戦略変革やデジタル戦略のために分析システムや高度な分析のユースケースに注目することが増えています。
高度な分析システムは多くの企業を徐々にアップグレードし、ビジネス価値を創出し、企業がデータ製品をより効果的に使用する方法を模索しています。世界がよりデータ主導型の経済に移行するにつれて、増大する課題をデータサイエンスの最前線にもたらす必要性は、今後もますます優先事項となるでしょう。
2023 年には、プロセスの自動化を改善し、より正確な予測を可能にし、ワークフローの効率を高め、従業員に力を与えるための高度な分析ユースケースが実装される予定です。機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) は、人間の作業方法と同様の方法でデータを処理し、データ駆動型の洞察を提供するために使用されます。
高度な分析は、データ チームが顧客へのより良いサービスを提供する方法に継続的な変化をもたらす新しいアイデアや戦略を開発するのに役立ちます。 2023 年のビジネス分析トレンドの鍵となるものは次のとおりです。
- ビジネス分析のためのクラウドネイティブ市場の台頭
- 保険業界がデジタルシフトを進める中、90%近くの保険会社が顧客エンゲージメントを向上させるために人工知能と機械学習を活用すると予想されています
- データアクセス方法がより民主化される
- データの保存とクリーニングのプロセスの自動化
- セルフサービス分析による従業員全体の継続的なエンパワーメント
- 保険アプリケーションへの人工知能 (予測分析) の統合
- ビジネスユーザー全体でさらなるデータリテラシーの要求
- ビッグデータを使用して企業顧客、製品、業務、市場に関する洞察を得る
- 顧客の行動、ビジネスプロセス、企業データを分析するためのデータ分析における AI の使用の増加
- データ ガバナンスは、非構造化データの管理を超えて、膨大なデータ トラフィックの管理に移行します
データ規制により新しいタイプのデータ ストアが形成される
プロダクション AI システムもより高度になり、企業は IT システムを最適化し、意思決定をより細かく制御できるようになります。
最新のセルフサービス分析プラットフォームは、高度な分析ツールをデスクトップにもたらすことで、一般のビジネス ユーザーに力を与えます。現在のビジネス ユーザーは、傾向やパターンを発見したり、将来について正確に予測したり、組織内でデータ駆動型の文化を推進したりするために、技術チーム メンバーの助けを必要としません。 AIの中でも最近は「説明可能なAI」が話題になっているようです。拡張分析、継続的インテリジェンス、説明可能な AI は現在、ビジネス分析の状況を完全に破壊しています。
による リタ・サラム, Gartner のリサーチ担当副社長は次のように述べています。
「データおよび分析のリーダーは、これらのトレンドがビジネスに与える潜在的な影響を検討し、それに応じてビジネス モデルと業務を調整する必要があります。そうしないと、競争上の優位性を失うリスクが生じます。」
拡張された高度な分析シナリオでは、データ品質管理、データ統合、マスターデータ管理、メタデータ管理などの重要なタスクのほとんどが大幅に自動化されています。 ドナルド・ファインバーグGartner の副社長兼著名アナリストである同氏は、「デジタル ディスラプション」が機会と同じくらい多くの課題を生み出したと考えています。
IoT データを使用した高度な分析: ユースケース
より現代的な企業は、市場の状況においてより正確な意思決定を行うために、デジタル情報を分析し、高度なモデルを使用してさまざまなシナリオをシミュレーションする際にビッグデータの可能性を認識しています。高度な分析システムは、組織が人間の介入なしに利用可能なデータの種類に基づいて、より適切な意思決定を行うのに役立ちます。
高度な分析の使用例は次のとおりです。
- データ分析の成果を最大限に得るために、企業全体でデータ文化とデータ リテラシーに投資する
- 改善されたデータ アクセス方法を革新し、組織内の一般ユーザーに権限を与える
- ユーザーが複雑な技術的ノウハウを必要とせずに洞察に簡単にアクセスできるようにする、分析システム用のユーザーフレンドリーなインターフェイスの開発
- データ エンジニアとデータ サイエンティストの両方がより効率的に作業できる自動化ツールを備えた AI ツールの開発
- 分析マネージド サービスを活用してビジネス レビュー タスクを簡素化し、関連する分析を提供する
- Infor AI Datamarts などのサービス ツールを使用してデータを管理し、チームが組織全体でデータを共有しやすくします。
IoT データ分析の一般的なアプリケーションには次のようなものがあります。
- 製品の使用状況分析
- 消費者とビジネスユーザーに共通の分析
- 同時発生または関連するイベントを分析するために連携して動作するセンサーとカメラ
- 監視と安全手順のためのビデオ分析
- ソーシャル分析
極めて重要な側面は、 IoTデータ分析 ビジネス ユーザーは、ワイヤレス、センサー、モバイルなどの最新のハードウェア革新がビジネス価値を高めていると信じているかもしれませんが、実際には、付加価値のある分析に貢献しているのは、高品質のセンサー データとビッグ データなどの高度な分析テクノロジであるということです。
業界別の高度な分析の使用例
最近、ビジネスリーダーやマネージャーは、 高度な分析 ビジョンと戦略には、そのような分析演習の適用可能性について真剣に検討する必要があります。高度な分析のビジョンと戦略は、多くの場合、全体的なビジネス戦略と密接に関連しているため、業務効率を達成するという主な目標が達成されます。
最新の AI プラットフォームは、金融、保険、ヘルスケア ビジネスの専門家がデータを情報に変換して、より賢明な意思決定と収益性の向上を図るために簡単に使用できる自動または半自動ツールを多数提供しています。として データガバナンス これら XNUMX つの業界分野でも非常に重要ですが、機械学習 (ML) 対応の AI プラットフォームは、より正確で効率的な意思決定を行うさらに大きな機会を提供します。これらの高度な分析テクノロジーは、企業が競合他社から差別化されるのに役立ちます。
予測分析が将来の意思決定にどのように役立つかについては、次の記事をご覧ください。 予測分析の使用例これは、高度な分析の真の力は、高度なツールだけでなく、訓練を受けた専門家にもかかっていることを示唆しています。
小売商
- ユーザーが申請できる 予測分析 大量の市場および消費者データに関する規範的な分析と組み合わせて、実用的なインテリジェンスを導き出します。
- 予測分析ツールは、ユーザーが当面の売上結果を予測するのに役立ちます
- 過去の販売実績データを予測分析に使用すると、小売業者が市場動向や消費者行動の変化などの特定の要因による成長を予測するのに役立ちます。
- ビッグデータ分析は、小売業者が製品流通チャネルのデータを調査してコストを削減するのに役立ちます
保険および金融サービス
- 高度な予測分析は次の目的で使用されます。 チャーン管理
- ビッグデータと予測分析は需要の予測に役立ちます
- ビッグデータ分析は不正行為の防止に重要な役割を果たします
- リスク分析 ビッグデータを利用して顧客の信用度を判断するのに役立ちます
- データマイニング、NLP、テキスト分析を併用して、より優れた製品と顧客の洞察を提供します
ヘルスケア
Health Catalyst のような高度な分析プラットフォームは、糖尿病の急性症例である糖尿病性ケトアシドーシス (DKA) のリスクを予測するのに役立ち、早期介入が可能になります。
マーケティング
消費者の行動を理解することがマーケティング成功の鍵です。デジタル時代では、マーケティング データはさまざまな入力チャネルや顧客タッチポイントから収集されます。構造化されたチャットの記録や電子メールに加えて、センサー、クリック ストリーム、ソーシャル メディアなどの多くの非構造化データ ソースによって、大量の消費者データが生成されます。
まとめ
2023 年には、これまで以上に多くの組織が、データを収集してクレンジングするための高度な分析のユースケースを実装しています。分析における AI と ML の実装に伴い、従業員の役割も進化しており、データ サイエンティストやビジネス アナリストは、データを手動でクリーニングするのではなく、データから洞察を引き出すなどのより高度なタスクに集中できるようになりました。
高度な分析のユースケースでは、データセットのリアルタイム分析に基づいてコスト削減と最適化に関する推奨事項を提供できるため、刻々と変化する市場環境で企業が競争力を維持できるようになります。
2023 年、多くの企業の焦点は、データと分析の分野への投資を示すことになるでしょう。今後数年間の予測は「景気後退環境」を示唆しています。ただし、企業は引き続きデータ分析を使用して、より高い信頼性を確保し、数字に基づいた意思決定に重点を置くことができます。
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