データディスカバリー

データディスカバリーとは何ですか?

今日、あらゆる企業が顧客、サプライヤー、市場などに関する膨大な量のデータを収集しています。データはあらゆるところから流れてくるため、その結果、意思決定者はデータに溺れてしまいます。データに隠された洞察を明らかにする必要があります。

データディスカバリーは、ビジネスインテリジェンステクノロジーに関連する用語です。これは、データを視覚的にナビゲートしたり、ガイド付きの高度な分析を適用したりすることで、パターンや外れ値を検出するために、さまざまなソースからデータを収集および評価するユーザー指向のプロセスです。

データディスカバリーは、関連するデータの洞察を明らかにし、それらの洞察をビジネスユーザーにわかりやすい方法で伝え、最終的にはすべてのビジネスプロセスを改善することを目的としています。たとえば、BI を使用すると、さまざまな方法でデータを探索できます。そうすることで、ほんの数秒で実用的な洞察にアクセスできるようになります。ビジュアル データ ディスカバリ ツールを使用すると、技術者以外のユーザーでもプロセスが直観的かつ簡単になり、誰もがこれらのディスカバリに応じてデータに基づいた迅速な意思決定を行うことができます。

データディスカバリー定義とは何ですか

データディスカバリーがなぜ重要なのか?

データディスカバリーは、データを分析し、他の方法では失われていた可能性のある隠れた洞察を明らかにするためのツール、知識、機能を企業に提供します。しかし、その重要性はさらに広範囲に及びます。企業にとってのデータ検出の利点は次のとおりです。

実際のRevealを参照

データ検出カテゴリ

3 つの主要なデータ検出カテゴリは次のとおりです。

データ準備– データ準備カテゴリでは、統計手法を使用して、異種ソースからの非構造化生データをマージし、データのクリーンアップ、変換、ノイズの除去を行うことで、品質が安定し、フォーマットが使用可能になります。

データの視覚化–データの視覚化は、生データを視覚的な表現に変換するプロセスです。通常、これらの視覚化はチャートやグラフの形式で行われます。データの視覚化は、分析の訓練を受けていない人や、通常は数字が得意でない人でも、データを簡単かつ迅速に理解できるようにすることを目的としています。これは、ビッグ データを分析し、機械学習と予測分析の結果を表示するための重要なプロセスです。

高度な分析– このデータ検出カテゴリは、記述統計とビジュアルを組み合わせて、ビジネスのデータの全体像を描きます。記述統計は、データを整理、要約、分解して、理解しやすいシンプルでわかりやすいレポートを作成し、企業が事実に基づいた賢明な意思決定を行うのに役立ちます。

データディスカバリーの仕組み

ガバナンスされたデータディスカバリーとは何ですか?

データ ガバナンスとデータ検出は密接に連携して行われます。ガバナンド データ ディスカバリー (GDD) は、他のユーザーがアクセスする前にデータの整合性とセキュリティを確保するために、統治部門 (通常は IT) によって集中化、保護、展開、および管理される情報/データです。ビジネス ユーザーに簡単なデータ配信に必要なエンタープライズ機能を提供すると同時に、データの管理と保護に関する IT 主導の要件も満たします。

データディスカバリーで解決できる問題は何ですか?

ヘルスケア業界における患者ケアの向上

ヘルスケア業界は、データディスカバリーなどの BI トレンドを最大限に活用しています。ヘルスケア分析は日常の状況で役立ち、価値があります。たとえば、医療機関や医療機関の質を監視したり、より良い治療方法を提供したりできます。医療における予測分析使用すると、新しい治療法の研究と発見、医療費全体の削減、人的ミスの最小限化、個別化された治療法の処方など、さらに多くのことが達成される可能性があります。

小売業界の売上を予測し、利益を最大化する

分析とデータ発見の価値を小売業にもたらすことで、多くのチャンスへの扉が開かれます。このようなツールを利用して傾向や売上を予測できるため、自分の興味に最も適した方向に価格設定やマーケティング戦略を設定できます。小売分析を使用すると、競合他社の価格や視聴者の行動などを追跡できるため、利益を最大化し、より多くの販売を行うために、いつ、どの程度価格を増減できるかを知ることができます。

金融業界における顧客維持と顧客価値の向上

分析およびデータ検出ツールは、金融サービスプロバイダーに、顧客についてさらに詳しく学び、これらの洞察に基づいて行動するための無数の機会を提供します。たとえば、データ検出ツールは、特定の顧客がどの製品やサービスを使用しているかを判断し、これらの洞察に基づいて顧客のライフサイクル ステータスやその他の要素（顧客がクロスサービスの候補者として適しているかどうかなど）を判断するのに役立ちます。製品を販売またはアップセルする。財務分析はデータに基づいた洞察を生成し、企業がより賢明でより多くの情報に基づいた意思決定を行えるように支援します。

データ検出ツールで何を探す必要がありますか?

現在、スタンドアロン アプリケーションまたは組み込み分析ソリューションとして存在するデータ検出ツールがあります。どちらのタイプのデータ検出ツールも、従来の BI ツールと機能を改善するために構築されています。ただし、機能はどれも多岐にわたります。

前述したように、データ検出には、データの準備、データの視覚化、高度な分析という 3 つの主要なステップがあります。提携することを決めたツールは、これら 3 つの重要な段階の基盤を提供する必要があります。これは、データ検出ツールに求めるべき最低限のものです。他に探す必要があるものは次のとおりです。

最新の直観的かつ迅速なソリューション、つまり使いやすく理解しやすい分析は、最新のすべての SaaS アプリケーションにとって不可欠です。すでに時代遅れのソリューションに投資することは望ましくありません。投資すると、ユーザーのワークフローがより複雑になります。組み込み分析などの最新の分析アプリケーションは、セルフサービスおよび最新のアーキテクチャ機能を提供することで、技術者以外のユーザーでもデータを自分で管理および操作できるようになります。この種のソリューションは、堅牢な機能と高度な分析機能を提供するため、ユーザーはワークフローのコンテキストで貴重な洞察を明らかにし、影響を受けた瞬間に行動できます。

データ視覚化オプションの豊富なライブラリ– データ分析の訓練を受けていない人にとって、数百行の数値が含まれるスプレッドシートは恐ろしいものに見えるかもしれません。しかし、その人がグラフ、チャート、またはその他の視覚的なデータ表現を見れば、データが何を伝えようとしているのかを簡単に理解し、そこから重要な洞察を引き出すことができます。優れた分析ベンダーは、縦棒、折れ線、コンボなどの豊富なチャートから、ツリーマップや地理空間マッピングなどのより高度なチャートのライブラリを提供します。すべてのグラフの種類があらゆる場面に適しているわけではないため、さまざまなビジュアライゼーションから選択するオプションがあると、データをより適切に表示して理解するのに役立ちます。

拡張アナリティクスは、機械学習とAIという2大アナリティクス・テクノロジーを搭載しています、拡張分析により、ユーザーが質問し、会話型言語を使用してデータを探索することにより、洞察を自動的に生成することが可能になります。その最大の利点の1つは、データ準備の拡張です。AI/MLの自動化を使用して複数のデータソースからデータをより速くまとめることで、アルゴリズムが手作業のプロセスを置き換え、データ準備プロセスをわずかな時間で自動化する。これにより、データサイエンティストの時間とエネルギーを45％節約し、生産性と効率を高めることができる。

モバイル対応– 企業の重要な洞察をすぐに入手できることが、モバイル BIの最も貴重な利点です。決定を下す必要がある場合、またはアクションを実行する必要がある場合、モバイル BI を使用すると、ユーザーに最新の洞察を提供することで、いつでもどこからでも携帯電話からデータにアクセスし、そのデータに基づいて行動することができます。

データ カタログ–データ カタログは、メタデータをデータ管理および検索ツールと組み合わせて使用 し、企業がデータを管理し、ガバナンスやビジネス目的でデータを発見、理解、信頼できるようにします。利用可能なメタデータのおかげで、データ カタログはユーザーがデータ検出プロセスを最大 5 倍高速化するのに役立ちます。さらに、データ カタログには、保存していたことすら気づいていない顧客に関する機密データを検出する機能もあります。これは、GDPR やその他のデータ保護規制に非常に役立ちます。

既存のソフトウェアにデータ検出を組み込むと、ビジネスの仕組みとデータの利用方法が永久に変わります。現在、さまざまな業界の多くの企業が、より優れた、より迅速で、よりスマートなデータ準備に向けてすでに一歩を踏み出しています。まだ始めていない場合は今すぐ始めて、ビジネスがチームや部門全体でリアルタイムのデータ主導の意思決定を行えるようにし、競争上の優位性を獲得し、最終的に利益を拡大できるようにしましょう。