データ分析
データ分析とは
データ分析とは、rawデータを処理して、ビジネスの変革、イノベーションの加速、および将来の成果の予測に役立つ新しい有益な情報を生み出すことに関わる広範な分野です。
データ分析の科学により、企業は組織が過去を理解し、将来が決まっていない場合にそれを知ることができます。つまり、適切なデータ分析は成功と機会の損失の分岐点になります。
データ分析の歴史
データ分析の根幹となるコンセプトは1940年代からありましたが、ここ数十年のテクノロジーの進化で、YouTubeやFacebookといったインターネットのゲームチェンジャーから、屋内外でのスマートテクノロジーの急速な発達により、生成されるデータが劇的に増加しました。その結果、山ほどのデータが残され、活用される日を待っています。
膨大なデータで何ができるのか
ここでデータサイエンティストの出番となります。データサイエンティストは、データマイニング、データ管理、統計分析など手法を使用して、多様な形式のデータを解釈します。これらのタスクには、厳密な抽出と構造化、半構造化、非構造化データのスクラブがあります。そして共有できる有益な情報が明らかになると、結果がビジュアル化され、新しい情報がステークホルダーが簡単に理解できる形で伝えられます。
プロセスの各ステップは、あらゆる業種で新しい有益な指示とイノベーションを生み出すときに重要な役割を果たします。
データ分析の各タイプ
データ分析の厳密な方式は、アプリケーションごとに異なり、処方的、予防的、診断的、記述的、予測的な各分析およびサイバー分析のいずれかまたは複数のカテゴリに該当します。
処方的分析: 処方的分析では、リアルタイムのシナリオで可能な限り最適な推奨事項を特定するのに役に立ちます。近い将来をターゲットにした予測分析によく似ています。
診断的分析: このカテゴリでは現象が起きた理由を判定し、データマイニング、ドリルダウン、相関などの手法を使用して、傾向を特定し、決定的なアクションを行います。
記述的分析: 診断的分析とよく似ていて、この手法では履歴データを詳しく調べ、新鮮な観点を見つけます。ただし現象が起きた理由を求めるのではなく、記述的分析では統計情報、クラスタリング、セグメンテーションなど手法を使用して、起きた内容を具体化します。
予測分析: 名前が示すとおり、この手法では、統計情報、モデリング、データマイニング、機械学習、その他のデータ形式に基づいて将来の成果を推定します。
サイバー分析: 最新の分析形式の1つで、この方式では、サイバーセキュリティとデータサイエンスの各要素を結合し、潜在的な脆弱性と既存のサイバー脅威を特定します。
データサイエンティストは、現在利用できる多数の分析ツールとプラットフォームを活用しながら、回答が求められている問題の解明に役立つのであれば、どのような方式でも使用します。
データ分析の使用方法
最新のデータ分析は、大容量データに注目し、見逃していた潜在的価値を、強力で有益な情報に変換します。詳細データ分析により、各組織は内部作業環境を含む、周りの世界をよく理解できるようになります。実際、企業が情報に基づいた有益な行動を取ることができ、革新的な製品を多くの場合短期間でリリースできる最大の理由はデータにあります。現在、データ分析は広範な業界で常に行われており、いついかなる時でも多種多様な人材とテクノロジーソースを結び付けています。
マーケターは、多くのソースにまたがって行動をマッピングすることにより、既存と潜在顧客を詳しく確認できます。これは、デジタルおよび従来の空間で、個人に特化したエクスペリエンスにつながる可能性があります。これらには、ターゲットを定めたメールやSNSキャンペーンから、注意深く作成された店内ディスプレイや推奨する関連製品のサイネージまで、事実上あらゆるエクスペリエンスが当てはまります。有益な情報は、新製品やサービスにつながることがあります。
データの分析は、非効率部分の特定や機械の故障の検出に役に立ちます。製造業向けには、組み立てラインや他の機器のパフォーマンスがリアルタイムでモニターされ、過去のデータと比較されるシナリオがあります。パフォーマンスが最適レベルを下回ると、オンサイトの担当者がすぐに対応し、障害の可能性を取り除きます。非効率部分が見つかれば、ワークフローとプロセスの向上に活用できます。
金融セクターでは、リアクティブな意思決定を乗り越えて、データ分析を展開しています。その対象は、マーケットパフォーマンスの予測、トレンドの評価、リスクの見積もり、不正請求や信用取引申請の評価にも及んでいます。
ただし、重要なのは、すべてのデータが人間に由来するものとは限らないこと、あらゆる数のデータポイントから収集できることです。Internet of Things (IoT)と機械学習により、世界の各地 (間欠泉の淵からスマートホームのサーモスタットまで) にあるリモートセンサーからペタバイトレベルのrawデータを収集することが可能になります。
HPEとデータ分析
HPEは、ヘルスケアから監視、セキュリティまでのあらゆる業種で、カスタマイズしたデータ分析ソリューションとプラットフォームを使用して、課題を解決し、ビジネスの成果を短期で実現し、データの価値を最大化することを支援します。現在のHPEのサービスには、コンピュートおよびストレージテクノロジーの強固なエンタープライズポートフォリオ、巨大なデータボリュームに対するビッグデータソリューション、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) サービス、Apache Hadoop、HPE Ezmeral、およびHPE GreenLake for ML Opsなどの広範なプラットフォームが含まれます。
HPE GreenLake for ML Opsは、MLインフラストラクチャを管理するために、スケーラブルな従量制課金モデルを提供し、クラウドとの間でデータを移動することなく、適切で有益な情報をソースでエンタープライズが見つけられるように支援し、リスクを低減し、利益を増やします。HPEのエキスパートは、計画から展開、メンテナンスまでライフサイクル全体でソリューションを管理します。これにより、データサイエンティストは、エネルギーとリソースをデータサイエンスに注力できます。複雑な日常のITインフラストラクチャを気に掛ける必要はありません。
つまり、HPEはデータ主導の世界を、アクセスしやすく、簡単にナビゲートし、予測可能な、よりビジネスに適した場所に変えます。