データ分析における AI の使用 – ビッグデータを理解する方法

ここ数年で、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が急速に進歩しました。 それらはあらゆる種類のビジネスに影響を与え、広告やマーケティングに多くのプラスの影響をもたらします。 AI の特定のユース ケースの 1 つは、データ分析です。 現代のビジネスは膨大な量のデータを生成しており、AI データ分析は、このすべてのデータを管理可能な方法で理解して、有用な情報に変換します。 マーケティング担当者は、ビッグデータをふるいにかけて特定の顧客を対象とする際に関連する洞察を発見する際に、AI および ML アプリケーションが非常に役立つことに気付きます。 このデータは以前は侵入できませんでしたが、AI の力のおかげで、企業は潜在的なリードをより簡単にフィルタリングし、誰に焦点を当ててリソースを投入すべきかを発見できるようになりました。

オンラインでの人工知能の使用の目に見える兆候の 1 つは、Google 広告です。 特定の製品やそれに似た他の製品の広告をネット上でどのくらいの頻度で目にしますか? そして、それはランダムな製品ではありません。 広告は通常、最近オンラインで検索した、興味のあるものに関するものです。 これは、Google が AI と ML を使用して、ユーザーが好む製品を理解するために発生します。 オンラインで過ごす時間が長くなり、検索が増えるほど、Google は私たちの好みをよりよく理解します。 この知識を使用して、どの広告を配信するかを決定します。

AI のもう 1 つの重要な用途は、現在利用可能な膨大な量のビッグデータを理解することです。 従来のデータ抽出およびインテリジェンス ツールは物理的な限界に達していましたが、AI の進歩により、より徹底的なデータ分析が可能になり、実用的になりました。

AI データ分析 – AI がビッグデータを理解する方法:

ビッグデータを理解する

Technopedia は、ビッグ データを「従来のデータ マイニングおよび処理技術では、基礎となるデータの洞察と意味を明らかにできない場合に使用されるプロセス」と定義しています。 これは、ビッグデータが単なる大量のデータではないことを示しています。 また、そのデータを有用な情報に変換するために必要なプロセスも含まれます。 このタイプのデータには、これまで使用してきたものとは異なる処理アプローチが必要です。

時間の経過とともに生成されるデータが増えただけでなく、新しいタイプのデータも作成されました。 当初、企業は、テキスト ファイルやスプレッドシートに保存できるタイプなど、構造化データの処理に重点を置いていました。 しかし、今日では、多くのデータが構造化されておらず、これらが常に明らかであるとは限りません。 たとえば、電子メールは主にテキスト ベースですが、従来のデータ マイニング ツールがアクセスして理解できる形式ではありません。 そして今日、オーディオ、ビデオ、および画像ファイルとしてどれだけのデータが存在するかを考えてみてください。

モノのインターネットは、データの収集をさらに拡大しました。たとえば、携帯電話や Fitbit のセンサーが記録および収集するすべてのものについて考えてみてください。

顔認識と音声認識の機能と可用性の最近の拡張は、膨大な量のデータを提供しており、これらの価値を得るにはビッグデータ処理機能が必要です。

ビッグデータの出現により、それを効率的かつ費用対効果の高い方法で処理する方法に対する需要が高まっています。 そうしないと、そのデータを収集しても意味がなく、大量のリソースが無駄になります。 膨大な量のデータをスキャンしてパターンやつながりを探し、それを戦略計画に使用する方法が必要です。

データ サイエンティストは、ビッグ データを 3V の観点から説明します。

ボリューム– さまざまなソースから生成されたデータの量
速度– 生成されたデータの速度
多様性– データの全体的なコレクションに含まれるデータ型の組み合わせ – 構造化/半構造化/非構造化。

データ分析システムは、特にその機能を決定する際に、処理するデータの 3V を考慮する必要があります。

データ分析とは

データ分析とは、データを調べてパターンを描くプロセスです。 これは、データ分析の分野のハブです。 データ分析には、記述的分析 (データを分析し、何が起こっているかを記述する) と予測的分析 (現在および過去の活動に基づいて、将来何が起こるかを予測する) の両方が含まれます。

多くの企業は、ビジネスに関連するすべてのデータへのアクセスに苦労しています。 多くの場合、適切なデータはすぐに利用できますが、ビジネスにはそれを分析して使用可能な形式にするツールがありません。 データは多くの場所に分散している可能性があります。つまり、企業はデータ分析を開始する前に、まず必要なデータをすべて収集する必要があります。 企業がさまざまなソースからデータを収集したら、多くの場合、それを共通の形式に変換してマージする必要があります。 これは、.CSV ファイル形式と Excel ファイル形式のデータを比較できるのと同じくらい簡単です。

オラクルは、データ収集プロセスは、特に手動で反復不可能な場合、実際のデータ分析よりもはるかに困難で時間がかかる可能性があることを認識しています。 通常、企業は、このデータ分析を実行する必要があるたびに「一からやり直す」必要があります。

Gartner の Ascendency Model によると、データ分析には主に 4 つのタイプがあります。

1. 記述的データ分析 – 「何、いつ、どこで、何を」などの基本的な質問に対処します。 これらは、ビジネス インテリジェンス (BI) ツールとダッシュボードの焦点です。 記述的分析は、アドホック レポート (必要に応じて生成されるカスタム レポート) と定型レポート (テンプレートまたは共通の形式に従ってスケジュールされたレポート) にさらに分けることができます。 [どうしたの？]

2. 診断データ分析 – 原因と結果、または何かが起こった理由を理解するためにデータを調べるプロセス。 【どうしてこうなった？】

3. 予測データ分析 – これらを使用して、傾向、相関関係、因果関係を特定できます。 これらには、予測モデリングと統計モデリングの両方が含まれます。 [何が起こるか？]

4. 処方的データ分析 – AI とビッグデータを組み合わせて、結果を予測し、取るべき行動を特定するのに役立ちます。 【どうすれば実現できる？】

これらのタイプのデータ分析にはそれぞれ特定の目的があり、将来に焦点を当てているものもあれば、過去をよりよく理解することに焦点を当てているものもあります。 ただし、どのタイプがニーズに最も適しているかに関係なく、データ アナリストの主な目標は、データのパターンを見つけて、データを使用して効率を高め、パフォーマンスを向上させることです。

データ分析とビッグデータを網羅する 7 つのテクノロジー:

• 予測分析– 履歴データに基づいて将来の結果を決定するデータに作用する統計アルゴリズム
• Hadoop – 膨大なレベルのデータを処理および格納できるソフトウェア フレームワーク
• データ マイニング– 接続とパターンを明らかにするための膨大な量のデータの分析
• 機械学習– AI の一部であり、経験から学習するようにコンピューターをプログラミングすることで、大規模なデータ セットを分析するためのモデルを生成し、より優れた、より洗練された結果を生成できるようにします。
• テキスト マイニング– データ マイニングと似ていますが、利用可能なテキストを分析して洞察と理解を深めることを目的としています – 自然言語処理 (NLP) と密接に関連しています
• インメモリ分析– 洞察を得るためのシステム メモリ データの分析
• データ管理– 組織内のデータのストレージ、品質、編成を改善します。

AIによるデータ分析

AI マーケティングとは? で見たように、AI の出現は劇的な変化を引き起こし、マーケティング業界を認識を超えて変革させました。 その理由の 1 つは、データ分析を高速化し、意味を理解する AI の力です。 AI により、マーケティング担当者は膨大な量のデータを活用し、複雑なプロセスを自動化し、コンテンツをパーソナライズし、これまでにない精度で予測を行うことができるようになりました。

AI はコンピューティング デバイスを使用して、人間の知能プロセスをシミュレートします。 通常、大量のトレーニング データを取得し、そこから「学習」し、ライブ データを分析して相関関係とパターンを調べ、これが将来に何を意味するかを予測します。

従来のデータ分析では、誰かが変更を加える必要があるたびに、コードを操作するためにかなりの人的入力が必要です。 ただし、AI は、特に機械学習が組み込まれている場合、必要な調整を個別に行うことができるため、この要件を取り除きます。
AI は、ビッグデータの処理を可能にし、管理しやすくするために、上記で言及した 7 つのテクノロジーすべてを包含することができます。

AI データ分析は従来のデータ分析とどう違うのか

AI と従来のデータ分析の主な違いは、容量とコンピューターの独立性に関連しています。 以前は、人間が効率的に処理できるデータ量の限界に達していました。 データ分析をさらに進めるには、通常、非常に多くのリソースが必要になるため、すぐに非現実的で非経済的になりました。 AI ベースのシステムは、投入された大幅に多くのデータを処理し、超人的な速度で動作してより良い結果を達成できます。

また、機械学習を含むシステムにより、コンピューターは独立して学習および動作し、さまざまな形式の生データを意味のある分析に変えることができます。 これらのシステムは、最初は人間の入力が必要ですが、やがて独立して機能するようになり、スタッフは他の優先度の高いタスクを実行できるようになります。

AI データ分析の用途

機械学習は、企業が大量のデータを処理し、傾向とパターンを発見する機会を提供します。 これにより、システムを最適化し、顧客にパーソナライズされたサービスを提供する機会が得られます。

企業は、さまざまなソースからデータを取得できます。 顔検出および認識ソフトウェアを使用して、マーケティングを個人に合わせてパーソナライズすることもできます。 インテリジェント オートメーション ソフトウェアは、消費者が示す感情的な反応から学習することができ、それに応じてマーケティング メッセージを適応させることができます。 企業は、過去の顧客データ、複雑なアルゴリズム、自然言語処理、さらには感情分析を組み合わせて顧客の希望をより正確に予測することにより、顧客サービスを改善し、ひいては顧客体験を向上させることができます。

たとえば、ウォルマートは人工知能モデルを使用して、特定の日の店舗の最適な在庫構成をより正確に予測しています。 たとえば、顧客の需要をより適切に反映するために店舗の在庫を採用できるように、気象情報をシステムにフィードします。 彼らは、ハリケーンが予測される地域の店舗では、土のう、ボトル入り飲料水、湿式/乾式掃除機などの需要が高まることを知っています。 ウォルマートは、これらの商品を配送センターからその店舗に急いで発送することを知っています。 気象イベントが多ければ多いほど、システムは顧客の要求をより多く学習します。

ウォルマートがデータ分析にリアルタイムで適応するもう 1 つのケースは、AI のスマートな価格設定です。 彼らは Wi-Fi 対応のカメラを使って肉の通路でリアルタイム データを試し、価格を調整して腐敗と廃棄を減らしています。 ウォルマートは、このスマートな価格設定により、この部門の売上が 30% 増加したことを発見しました。

AI を使用して、顧客データからインサイトとトレンドを明らかにするにはどうすればよいでしょうか?

Deeper Insights が観察しているように、AI は、製品と消費者の洞察を収集する方法に革命をもたらすことができます。 企業は、非構造化データ分析の力を活用して、購入パターンや、混雑した製品カテゴリで満たされていないニーズの発見などの消費者行動を追跡できます。 企業が製品やサービスの革新、拡大、アップセル、クロスセルを、これまで考えられなかった市場に提供するのに役立ちます。

レビュー、コメント、ソーシャル メディアの投稿、フォーラムなどの非構造化データは、顧客の意見を正確に捉えることができます。 しかし、このデータは、以前はビジネス上の意思決定から除外され、おそらく「難しすぎる」カテゴリに分類されていました。 これらにより、ブランドは顧客の行動と隠れた機会をより深く理解できます。

テキスト分析は、顧客の感情、会話の傾向、議論されたトピック、およびその他の役立つ情報についての洞察を提供できます。 AI を活用したテキスト分析は、企業が顧客のニーズと市場動向をより適切に予測できるようにする予測分析機能を提供します。

予測的で規範的なデータ分析は、顧客が何を望んでいるかを事前に判断するのに役立ちます。 これにより、適切な種類と数量の在庫を無駄なく注文し、顧客サービスを改善し、ビジネス効率を最大化し、顧客の生涯価値を高めることができます。

まとめ

AI データ分析では、機械学習アルゴリズムを使用して膨大な量のデータを監視および分析し、通常はデータ アナリストが行う時間のかかる作業を自動化します。 AI と機械学習は、人間には不可能で、以前は想像もできなかったレベルの速度、スケール、粒度を提供することで、データ分析を変革します。

AI データ分析を使用するもう 1 つの利点は、人間のデータ アナリストとは異なり、AI アルゴリズムは既存の仮定やバイアスによって不利にならないことです。 AI アナリティクスは、膨大な量のデータを分析し、完​​全に客観的な分析を提供できます。 さらに、機械学習アルゴリズムは、ビジネスの変化が発生するとすぐに対応できます。