スマートデータディスカバリー：ビジネスにどのように役立つか

公開: 2021-12-30

「データは新しいビジネスオイルです。」

このフレーズは、正しい方法で利用すればビジネスデータが非常に価値があるという考えを伝えることを目的としています。データは、毎日整理されて研究されている場合にのみ、組織全体に活力を与える可能性があります。

ある調査によると、2025年までに、世界中で作成、キャプチャ、コピー、および消費されるデータの総量は、 180ゼタバイトを超えると予測されています。これにより、単一の組織によって生成されるデータサイロを想像することは非常に困難になります。 IoT（モノのインターネット）とBI（ビジネスインテリジェンス）が今日の優先事項であるこのデータ駆動型の世界では、組織の60％以上が非構造化データに苦労しています。

したがって、企業は、情報、メトリック、および洞察からデータの価値を探ることができるデータソリューションを探すことが重要です。そのようなソリューションの1つは、データ検出です。

データの発見：ビジネスデータのストーリーを解き明かそう！

データ検出は、複数のソースからデータを分析および収集して、データ内の外れ値、傾向、およびパターンを検出するプロセスです。

データ検出は、構造化データと非構造化データの両方をカバーし、組織全体でデータの可視性を生成するのに役立ちます。

さて、あなたはデータ発見から何を得ますか？

得られた洞察を活用して、ビジネスプロセスを強化し、すでに飽和状態にあるデジタルエコシステムで際立つことができます。ほとんどすべての企業は、従来のトランザクションとデジタルトランザクションの両方から、ベンダー、サプライヤー、顧客、運用、および生産プロセスから大量のデータを収集します。

このデータを利用しないと、役に立たない情報に溺れてしまう可能性があります。これは、情報を分析し、管理を自動化し、ビジネスを全体像で視覚化するのに役立つデータ検出が必要な場合です。

このトピックに取り組んでいる今、世界のデータ検出市場規模は2025年までに144億米ドルに達し、2020年と比較して15.6％のCAGRで成長すると予測されていることを知って驚かれることでしょう。この成長は特定の市場によるものです。次のようなダイナミクス：

クラウドベースのデータの採用の増加
データプライバシーへの投資の増加
コンプライアンスとガバナンスを改善するためのデータ検出への関心
パンデミック後のデータ利用に対するニーズの高まり
機密性の高い飽和および不飽和データを発見するための需要の増加

手動からスマートデータ検出への移行

以前は、企業はExcelシートを使用して手動でデータ検出を実践し、文書化と分析をすべて自分たちで実行していました。専門家はそれを多くの時間と労力を要した非効率的なプロセスと呼びました。得られた洞察はまた、個人のデータの理解に大きく依存しており、人為的ミスにさらされていました。

手動データ検出には、手動データマッピング、メタデータの分類、ルールの文書化、および批判的思考を使用した洞察の取得が含まれていました。

人工知能（AI）、ビジネスインテリジェンス（BI）、機械学習（ML）の導入により、スマートデータディスカバリーは、現代のすべてのデータ駆動型企業にとって頼りになるプロセスになりました。この自動化されたデータシステムの助けを借りて、企業は統合されたプラットフォーム上でデータの洞察を簡単に概念化して提示することができます。

PROCESS OF SMART DATA DISCOVERY

スマートデータ検出には、自動データ準備、隠れたパターンの統合と表示、およびスマートな意思決定のための傾向と情報の視覚化が含まれます。

このシームレスなデータ変換プロセスは、成長と収益性に直接影響を与えるリアルタイムの実用的な変更を企業に提供します。

スマートデータ検出の概念の3つのカテゴリ

スマートデータ検出プロセスには、分析、視覚的出力、モデリングを組み合わせた複数の形式があります。このプロセスから最大の価値を得るには、最初にデータ検出がどのように機能するかの形式を理解する必要があります。以下は、データ操作の全体像を把握するのに役立つデータ検出の3つのカテゴリです。

1.データの準備

データの準備は、発見と分析の前に行われる最も重要なステップです。このステップでは、データ（構造化および非構造化）をクリーンアップし、再フォーマットし、すべてのソースからのデータをマージして、一貫した形式で調査します。ビジネスデータを適切に準備すればするほど、効果的な洞察が得られます。データがどのように準備されるかを尋ねる場合はどうでしょうか。

データは重複排除され、外れ値を検出し、null値を削除し、より良い分析のために高品質にフォーマットする場合があります。

2.データの視覚化

データの視覚化は、ビジネスの洞察を完全に理解するためのもう1つの効果的な方法です。ここでは、データはダッシュボード、フロー図、チャート、およびその他の形式で視覚化されます。これは基本的に、予測分析と機械学習の結果です。これは、技術部門以外のチームがさまざまなデータストリーム間の関係を理解するのに役立ちます。

たとえば、財務チームは、コストと収益を分析し、すべての部門の改善領域を特定できます。

同様に、設計チームは同じデータソースを使用して顧客のライフサイクル全体を監視し、それに応じて機能することができます。

EXAMPLE OF DATA VISUALIZATION

3.高度な分析

ここで、説明と視覚化の部分をマージして、会社のビジネスデータの全体像を把握します。この高度な分析およびレポートシステムは、複雑なデータを整理、要約し、将来の意思決定のためにシンプルで直感的なレポートに分割します。

スマートデータ検出がビジネスに不可欠なのはなぜですか？

これまで、スマートデータ検出のいくつかのアプリケーションについて説明してきました。ただし、これらのアプリケーションと特典は、賢明で洞察に満ちた意思決定だけに限定されません。以下は、現代の企業にとってのスマートデータ検出の上位5つの利点です。

1.自動データ分類

企業は、毎日何千ものソースから新しい形式でより多くのデータを収集しています。スマートデータ検出システムを使用すると、収集された条件、チャネル、およびコンテキストに基づいて、このすべての情報を正確に分類できます。

たとえば、小売業者と製造業者は、販売、マーケティング、およびサービスチームから収集された消費者データを区別して、顧客体験全体を統合および評価できます。データの発見がなければ、すべてのデータを個別に調べる必要があります。

2.リアルタイムのデータ管理

データの事前定義された制御など、さまざまなデータ検出手法を使用して、データに特定のアクションを適用できます。これにより、会社のデータをフルタイムで管理できます。たとえば、今年の利益率を前年の利益と簡単に比較して、将来の利益確率についての洞察を得ることができます。

3.コンプライアンスとリスク管理の改善

データ量が増加し、消費者がデータの保護とセキュリティにさらに投資するようになると、コンプライアンスとリスク管理がすべての企業の最優先事項になります。前述のように、スマートデータ検出は、データ内の潜在的な脅威と外れ値を検出するため、それらをプロアクティブに管理できます。

トレンドのスマートデータ検出機能を使用して、データ管理手法のストレステストを行い、ビジネスが一般データ保護規則（GDPR）に準拠していることを確認することもできます。

4.民主化されたデータの洞察

データは、IT専門家やデータアナリストだけが理解できるものであってはなりません。スマートデータ検出システムを使用すると、営業や人事などの技術以外の部門や、クライアントや利害関係者がデータの洞察に簡単にアクセスできます。つまり、データ検出は、すべてのチームのニーズに対応するオールインワンソリューションになります。

たとえば、営業チームは、リード経費を停止する方法を戦略化するために数字を入れることができます。データの発見は、マーケティングチームが同じ数字を視覚化して、顧客の行動の呼びかけを分析するのに役立ちます。このようにして、1つのデータソースを独自の分析と意思決定に使用できます。

5.ビジネスデータの全体像

この利点は、データの発見が将来の洞察を提供する上で重要な役割を果たすほど十分に拡張することはできません。たとえば、小売チェーンは、アプリケーション、Webサイト、ソーシャルメディア、およびATMからの消費者データを組み合わせて、サービスを提供するすべての顧客の詳細なビューを取得できます。これは、消費者の行動と将来の成長のためのその便利さを理解するのに役立ちます。

これとは別に、新しい履歴データは常に準備され、将来のアクセスのためにリサイクルされます。

Appinventivはどのようにして最高のデータ検出ソリューションを提供できますか？

ビジネスデータの検出、カタログ化、プロファイリングは、包括的なデータ戦略に向けた最も複雑でありながら重要なステップの1つです。データ品質の向上とデータコンプライアンスの維持をお手伝いします。お客様のビジネスの成長と拡張性について、深く実用的な洞察を生み出すことができます。私たちとつながり、あなたのデータから大きな価値を引き出しましょう。

スマートデータ検出ソリューションに関するFAQ

Q.スマートデータ検出を実行するにはどうすればよいですか？

A.以下は、データが正しい方法で浸透していることを確認するスマートデータ検出を実行するための一般的な手順です。

ビジネス目標を定義する
問題点を特定する
多様なデータソースをマージして、より深い洞察を得る
データをクリーンアップする
データ検出モデルを開発する
すべてのプロセスを自動化する
すべての人がデータにアクセスできるようにする

Q.スマートデータ検出のエンタープライズユースケースにはどのようなものがありますか？

A.スマートデータ検出には、バックエンド操作の強化から顧客体験の向上まで、多くのアプリケーションがあります。データ検出は次の場所で利用できます。

事業計画
ソーシャルメディア分析
保険金請求
予測
不正検出
新規顧客の開拓など

Q.データ検出ツールとソフトウェアの主な機能は何ですか？

A.データ検出ソフトウェアとツールは、さまざまなソースやポイントからデータを収集して組み合わせ、未知のパターンや傾向を特定するのに役立ちます。データの視覚化、データの監視、データ分析、データレポート、および高度な統計分析は、データ検出ソフトウェアの主要な機能の一部です。