高度な分析とは何ですか?
高度な分析とは、複雑な機械学習 (ML) とビジュアライゼーションの手法を使用して、従来のビジネスインテリジェンスを超えるデータインサイトを引き出すプロセスです。現代の組織は、隠れたパターンや傾向を発見するために、膨大な量のデータを収集および分析しています。この情報を利用して、ビジネスプロセスの効率と顧客満足度を向上させています。高度な分析により、これをさらに一歩進めて、将来の意思決定をリアルタイムで下すためにデータを利用できます。高度な分析の手法を使用すると、ソーシャルメディアのコメントや画像などの非構造化データからも意味を導き出すことができます。これにより、組織は複雑な問題をより効率的に解決できます。クラウドコンピューティングとデータストレージの進歩により、あらゆる組織がより手頃な料金で高度な分析を利用できるようになりました。
高度な分析のユースケースは何ですか?
組織は高度な分析を使用して、従来のビジネス分析やレポートでは解決できない複雑な課題を解決できます。業界全体の例をいくつかご紹介します。
医療
ヘルスケアおよびライフサイエンス企業は、臨床データと業務データを分析して、診断の精度を高めながら医療費を削減します。例えば、医用画像の高度な分析は正確な診断をサポートします。同様に、高度な分析を使用して、患者、ゲノム、トランスクリプトミクス、その他のオミクスデータを実用的な洞察に変えています。臨床試験を加速し、研究とイノベーションを強化し、臨床マルチオミクスを簡素化します。
金融
金融サービスは、革新的なテクノロジーから得られるデータ主導の洞察を利用して、業務プロセスとイノベーションを強化できます。例えば、次のような目的で高度な分析を使用できます。
- 重要な銀行業務を最適化
- 資本市場における変革を推進し、ビジネスモデルを再考する
- 保険業界における基幹システムの近代化とリスクモデリングの強化
業界ではデータマイニングを実施して、利害関係者、従業員、仲介者、顧客の体験を変革できます。高度な分析は、企業が収益性と顧客満足度に関するより良い意思決定を行うのに役立ちます。
製造
製造業では、高度な分析を使用して総合設備効率 (OEE) を向上させています。診断分析と予測分析により、機器のメンテナンスと監視が向上します。さらに、製造部門では次のことができます。
- ボトルネックの特定と改善によるプロセスの改善
- 機器の異常をリアルタイムで検出
- 検査、検証、その他の時間のかかる製造プロセスを自動化
小売業
小売業界は、高度な分析テクノロジーを使用してスマートストアの構築、デジタルコマースの合理化、インテリジェントなサプライチェーンの構築を行っています。顧客とのやり取りや行動からインサイトを引き出すことができるため、次のようなさまざまな目的で活用できます。
- マーチャンダイジングに関する意思決定を改善し、効果的なマーチャンダイジング戦略を策定する
- おすすめ商品をパーソナライズして顧客の生涯価値を高める
- 社内の事業運営を最適化してコスト削減と利益率向上を実現
- データへのアクセスを民主化してイノベーションを起こし、ポジティブな成果を加速させましょう
アドバンスド・アナリティクスにはどのような種類がありますか?
データサイエンスの進歩は、分析の分野でいくつかの異なる重点分野を開発するのに役立ちました。
クラスター分析
クラスター分析は、類似点に基づいてデータポイントをグループに整理します。データポイント間の関係について最初に仮定する必要がないため、データから新しいパターンや関連性を見つけることができます。
例えば、クラスター分析を使用して、顧客ベース内に人口統計学的または心理学的カテゴリを作成できます。次に、ある品質と別の品質の関係をプロットできます。顧客の特定の人口統計と購買習慣との間に関係があるかどうかを追跡できます。
コホート分析
クラスター分析と同様に、コホート分析は大きなデータセットを小さなセグメントに分割します。ただし、グループの行動を経時的に追跡します。一方、クラスター分析は、必ずしも時間的側面を考慮せずに、データセットの類似点を検出することに重点を置いています。
コホート分析は、ユーザーの行動やリテンションの調査によく使用されます。これを使用して、各コホートがさまざまなイベントにどのように反応するかを追跡できます。この高度な分析手法により、顧客維持、ユーザーエンゲージメント、製品の採用、インタラクションが向上します。
予測分析
従来の記述的分析では、過去のデータを調べて傾向やパターンを特定します。予測モデリングは、過去のデータを使用して将来の結果を予測します。予測分析は、主にリスク関連の分野や新しい機会を見つけたい場合に使用します。将来の潜在的なシナリオを確認することで、自信を持ってより良い意思決定を行うことができます。リスク軽減に貢献し、運用効率を高めます。
処方的分析
規範的分析では、望ましい結果をもたらすために実行できるアクションが推奨されます。処方的分析は、将来の傾向を示すだけでなく、予測される将来のシナリオを最大限に活用するためのさまざまな行動方針を提案します。例えば、予測分析によって次の四半期に解約する可能性が最も高い顧客を特定するビジネスシナリオを想像してみてください。処方的分析は、特別割引オファー、ロイヤルティプログラム、パーソナライズされたコミュニケーションキャンペーンなど、リスクのある各顧客セグメントに合わせた具体的なリテンション戦略を提案します。
高度な分析にはどのようなテクノロジーが使われていますか?
高度な分析ソリューションは複数のテクノロジーを組み合わせています。
機械学習
時系列分析、デシジョンツリー、回帰などの機械学習モデルは、高度な分析をサポートします。予測的および規範的な高度な分析手法では、データを理解し、そこから推定して観察を行う必要があります。ML 技術は数百万のデータポイントを迅速に処理できるため、予測に基づく提案やモニタリングに役立ちます。高度な分析では、機械学習を使用して将来の予測を行います。
人工知能
高度な分析では、人工知能 (AI) を使用して人間レベルの知能をシミュレートします。AI を使用すると、より多くのデータを処理し、より複雑なモデリングに取り組み、ますます抽象化するアルゴリズムを組み込むことができます。
AI ツールには、高度な分析でさまざまな機能を実行できるように連携するさまざまなテクノロジーが含まれています。深層学習の手法は、多数の層を持つニューラルネットワークを利用して、画像、音声、テキストなどのさまざまな形式のデータを分析します。たとえば、自然言語処理 (NLP) は人間が生成したテキストから情報を抽出し、コンピュータービジョンは画像や動画を解釈してタスクを実行します。
高度な分析に必要な基本的なインフラストラクチャテクノロジーは何か?
組織で高度な分析プログラムを成功させるには、次の要素が必要です。
IoT
高度な分析処理のために現実世界のデータをキャプチャするには、モノのインターネット (IoT) デバイスが必要です。スマートセンサーは、継続的な情報へのアクセスを可能にするリアルタイムのデータストリームを提供します。分析システムに情報を供給する IoT デバイスがないと、貴重な洞察や有用な意思決定コンテキストを見逃す可能性があります。
ストレージ
高度な分析ソフトウェアには、正確で有用な洞察を提供するビッグデータセットが必要です。ビッグデータには、容量、耐障害性、可用性、自動バックアップ機能を備えたストレージシステムが必要です。さまざまなソースからのデータをストレージシステムに自動的に統合できる必要があります。また、機械学習やその他のデータ分析ソフトウェアとの組み込み統合もサポートする必要があります。
コンピューティング
高度な分析ツールが効果的に機能するには、高いデータ処理能力が必要です。複数のサーバーノードがデータを同時に処理できるように、分散コンピューティングをサポートできる必要があります。また、予測モデルやその他の機械学習や人工知能ツールのための計算機能も必要です。
可視化
高度な分析の検出結果に関するレポートを作成して提示するには、データ視覚化ツールが必要です。明確な視覚化がなければ、生成されたインサイトに基づいて行動することは困難です。高度な分析ではより深いインサイトが見つかるかもしれませんが、それを共有するのは難しい場合があります。視覚化技術を使用すると、それらの洞察をビジネスユーザーや技術者以外の利害関係者と共有できます。
セキュリティ
アクセス制御、暗号化、不正アクセスからの保護は、分析プロセス全体にわたって不可欠です。ほとんどの分析は、特に金融や医療などの分野で機密データを扱うため、データセキュリティは不可欠です。同様に、遵守すべきデータプライバシー規制基準がある場合もあります。
AWS は高度な分析要件にどのように対応できますか?
Amazon Web Services (AWS) は、極めて幅広い分析サービスを提供しています。データ主導の意思決定により、あらゆる規模の企業がビジネスを改革できるよう支援します。データの移動からストリーミング分析まで、AWS は最高の料金パフォーマンス、スケーラビリティ、低コストを実現する目的別サービスを提供しています。分析サービスの選択ガイドを使用して、ニーズに最適なサービスを選択できます。
また、AWS には、高度な分析プロセスのあらゆる段階で役立つ何百ものフルマネージドサービスがあります。次に例を示します。
- AWS IoT サービスは数十億の IoT デバイスに接続し、さまざまなワークロードの IoT センサーからデータを収集、保存、分析できます。
- AWS での機械学習ソリューションは、包括的な AI と ML サービスを可能にすることで、高度な分析におけるイノベーションを支援します。データからより深い洞察を得て、コストを削減し、業界をリードするデータインフラストラクチャにアクセスできます。
あるいは、組織は AWS Marketplaceですぐに使える既製のソリューションを探すこともできます。
今すぐアカウントを作成して、AWS で高度な分析を開始しましょう。
