密接に関連してはいるが、高度な分析と AIは 同じではない。AIは、特に機械学習や自然言語処理といった形で、高度なアナリティクスの中でしばしば使用される。しかし、高度なアナリティクスには、必ずしもAIに依存しない統計モデル、データマイニング、シミュレーション技術も含まれる。この違いを理解することは、組織がニーズに合ったツールを選択するのに役立つ。

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概要

高度なアナリティクスとは、複雑なデータから洞察を引き出すために、機械学習、予測モデリング、リアルタイム分析などの高度な技術を使用することを指します。何が起こったかに焦点を当てる従来のアナリティクスとは異なり、アドバンスド・アナリティクスは何が起こるかを予測し、意思決定者を最適な行動へと導く。これにより、チームは傾向を把握し、将来の結果を予測し、自信を持ってデータに基づき行動することができる。

高度な分析

基本的なアナリティクスと高度なアナリティクスの違いは何ですか？

基本的なアナリティクスは、過去のデータを要約し、何が起こったかを答えることに重点を置いている。レポート、ダッシュボード、簡単なトレンド分析を使ってパフォーマンスを追跡することができる。

高度なアナリティクスはさらに進んでおり、予測モデリング、機械学習、統計分析などの技術を応用して、何かが起こった理由を説明し、次に起こりそうなことを予測し、さらには対応策を提案する。このアプローチは、基本的な分析では発見できないパターンと機会を発見し、より迅速で確実な意思決定を可能にします。

高度なアナリティクスはAIと同じか？

密接に関連してはいるが、高度な分析とAIは同じではない。AIは、特に機械学習や自然言語処理といった形で、高度なアナリティクスの中でしばしば使用される。しかし、高度なアナリティクスには、必ずしもAIに依存しない統計モデル、データマイニング、シミュレーション技術も含まれる。この違いを理解することは、組織がニーズに合ったツールを選択するのに役立つ。

高度なアナリティクスのユースケースとは？

高度なアナリティクスは、ほぼすべてのビジネス機能にわたって価値をもたらします。膨大で多様なデータセットを処理し、解釈する能力により、事象を予測し、非効率を特定し、よりスマートな意思決定を推進するための強力なツールとなる。最もインパクトのある使用例をいくつか紹介しよう：

顧客行動予測：小売業者やサービスプロバイダーは、顧客のニーズを予測し、オーディエンスをセグメント化し、マーケティングをパーソナライズするために利用する。これにより、ターゲットを絞ったアウトリーチが可能になり、獲得と維持が向上する。

不正行為の検知と防止：金融機関はリアルタイムのパターン認識と異常検知により、被害が発生する前に不審な行動をキャッチする。分析モデルは、異常な取引にフラグを立て、動的にリスクを評価することができる。

予知保全：メーカーや運輸会社は、センサーデータを使って、機器が故障しそうな時期を予測する。これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、事後対応型サービスから事前対応型プランニングに置き換えることで、メンテナンスコストを削減することができる。

サプライチェーンの最適化：高度なモデルが需要を予測し、混乱をシミュレートし、調達、ルーティング、在庫戦略の調整を推奨します。これにより、過剰在庫を抱えることなく、必要なときに必要な場所で製品を入手できるようになる。

医療成果の予測：医療提供者と保険会社は予測モデルを適用して、リスクのある患者を特定し、治療を調整し、リソースを効果的に配分する。これは早期介入をサポートし、全体的なケアの質を向上させる。

人員計画：企業はアナリティクスを利用して、採用ニーズの予測、人員配置の最適化、育成の可能性が高い従業員の特定を行う。これにより、より機敏でデータ主導の人事戦略が可能になる。

財務モデリングと予測：財務チームは、市場シナリオのシミュレーション、キャッシュフローの予測、投資戦略の練り直しに活用している。これらの洞察は、より迅速で正確なファイナンシャル・プランニングをサポートする。

これらの例は、高度なアナリティクスが静的なデータを将来を見据えた洞察に変換し、組織の迅速な対応、リスクの削減、新たな機会の獲得を支援することを示しています。

アドバンスド・アナリティクスの種類とは？

.主なタイプは4つあり、それぞれ意思決定の目的が異なる：

予測分析は、過去のデータを使って将来の結果を予測する。
処方的アナリティクスは、それらの予測に基づいて行動を推奨する。
診断アナリティクスは、根本原因を特定することで、何かが起こった理由を説明する。
リアルタイム分析では、データが生成されるとすぐに洞察が得られる。これらのタイプを認識することは、組織がそれぞれのビジネス課題に適切なアプローチを適用するのに役立つ。

使用されている技術は？

高度なアナリティクスは、スピードとスケールのために構築されたテクノロジー・スタックにかかっている。SparkやHadoopのようなビッグデータ・エンジンは、膨大な量のデータを効率的に処理する。TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークは、モデル開発をサポートする。AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスは、柔軟でスケーラブルなインフラを提供する。これらの技術が一体となって、今日の分析能力を支えるインテリジェンスを支えている。

高度なアナリティクスのコア・コンポーネント

堅牢なデータ分析システムには、データの取り込みから洞察までを処理する相互接続されたコンポーネントが含まれる。機械学習アナリティクスはパターンを特定し、予測を行う。予測モデルは将来の傾向を予測する。リアルタイム分析により、洞察が即座に浮かび上がる。そして自然言語処理は、構造化されていないコンテンツの意味を理解する。厳密なデータ準備に支えられたこれらのコンポーネントが、生データをビジネスで使えるインテリジェンスに変える。

これは従来のビジネス・インテリジェンスとどう違うのか？

従来のビジネスインテリジェンス（BI）がダッシュボードと過去のレポーティングに重点を置いているのに対し、高度なアナリティクスは予測、推奨、対応に重点を置いている。ビジネスインテリジェンスは、構造化データと既知の質問に限定されることが多いのに対して、高度なアナリティクスは構造化データと非構造化データの両方を処理し、あなたが探すことを知らなかったパターンを発見します。マインドセットをリアクティブ（反応的）からプロアクティブ（積極的）へとシフトさせるのだ。

高度なアナリティクスがもたらすビジネス上のメリットとは？

企業が業務を改善し、収益を拡大し、リスクをより効果的に管理できるよう支援する。オペレーションでは、予知保全が機器の故障を減らし、サプライチェーンモデルが計画を改善し、在庫コストを削減する。ワークフォース・アナリティクスは、人員配置を実際の需要に合わせるのに役立つ。収益面では、顧客セグメンテーションの精緻化、キャンペーンのパーソナライズ、価格設定の動的調整、新たなクロスセリング機会の特定などに高度なアナリティクスが活用されている。例えば、小売業者は、より正確に需要を予測し、商品の推奨を調整することができる。リスク管理では、不正行為、信用リスク、サイバー脅威を早期に発見することができる。予測モデルは、リアルタイムでトレンドや異常のフラグを立てることで、企業が先手を打てるよう支援する。最終的には、より深いデータ洞察に基づく、より迅速で確実な意思決定に価値がある。

高度なアナリティクスが最も恩恵を受ける業界とは？

データの量、種類、価値により、より多くの恩恵を受ける業界もある：

金融サービス：銀行や保険会社は、信用スコアリング、詐欺検出、アルゴリズム取引に高度なモデルを使用している。これらのツールは、コンプライアンスを改善し、損失を削減し、金融商品をパーソナライズするのに役立つ。
ヘルスケア病院や製薬会社は、アナリティクスを活用して患者の転帰を予測し、リスクのある人物を特定し、臨床研究を効率化しています。予測モデルは精密医療をサポートし、治療プロトコルを最適化する。
製造業製造業は、機器の故障を防ぎ、ダウンタイムを減らし、生産効率を向上させるために、センサーデータとリアルタイムのモニタリングに依存しています。予知保全と品質分析が重要な使用例である。
小売業とeコマース：企業は在庫計画、価格最適化、不正検知、ターゲットマーケティングにアナリティクスを利用しています。これにより、市場の変化への迅速な対応と顧客エンゲージメントの向上が可能になる。

これらの部門はそれぞれ異なる方法でデータを活用しているが、その結果は似ている。

高度なアナリティクスを可能にするテクノロジーとは？

スケーラブルで柔軟なインフラは、高度なアナリティクスを成功させる鍵です。分散コンピューティングのフレームワークは、大量のデータを扱う。インメモリデータベースは、クエリの待ち時間を短縮することでパフォーマンスを加速する。クラウドプラットフォームは、需要に応じて分析リソースを増減できる弾力性を備えている。

データ統合ツールは、内部および外部のソース（構造化および非構造化）からデータを接続し、統合する。このインフラストラクチャーにより、ビジネス上の意思決定の原動力となるデータ洞察への一貫した信頼性の高いアクセスが可能になります。

企業はどのようにして高度なアナリティクスを導入し、成功させているのだろうか？

成功には、明確な計画、強力なデータ基盤、部門を超えた協力体制が必要だ。

明確なビジネス目標と測定可能な成果から始める。

アナリティクス・イニシアチブを目標に整合させ、無駄な努力を避ける。最初からデータ品質とガバナンスを確保する。不正確なデータや不完全なデータはモデルの信頼性を損なう。チームは、データをクレンジングし、正規化し、保護するプロセスを確立しなければならない。

ドメインの専門家、データサイエンティスト、エンジニアの混合による社内能力を構築する。必要に応じて、チームをスキルアップしたり、外部の専門家と提携したりする。多くの組織では、社内にセンター・オブ・エクセレンスを設立し、アナリティクスを部門横断的に拡張することで利益を得ている。

最後に、変化の余地を作ること。アナリティクスの成熟には時間がかかり、文化的な転換が求められる。実験を奨励し、新しいワークフローをサポートし、長期的な採用を構築するために迅速な勝利を祝う。

OpenText™ ソリューションが高度な分析を可能にする理由

OpenText™ Analytics Database (Vertica) は、リアルタイムの不正検知から予知保全まで、幅広いユースケースをサポートしながら、膨大なデータセットに対して低レイテンシーのパフォーマンスを提供します。

主な能力は以下の通り：

組み込みの分析関数：時系列分析、地理空間的洞察、分類、クラスタリング、予測などの機械学習アプリケーションのための700以上の関数。
言語の柔軟性：SQL、Python、R、Javaをサポートしているため、データサイエンティストやアナリストは使い慣れたツールで作業できます。
ハイブリッド展開： オンプレミス、クラウド、またはハイブリッド環境に導入。Eon Modeアーキテクチャは、弾力的なスケーリングと効率的なリソース割り当てのために、コンピュートとストレージを分離しています。
スケールに応じたパフォーマンス：分散コンピューティングとカラム型ストレージ・アーキテクチャにより、ペタバイト・スケールのデータでもクエリ・パフォーマンスが最適化されます。
セキュアな分析：暗号化、きめ細かなアクセス制御、監査証跡、認証システム（LDAP、Kerberos、SSL）との統合が含まれます。フォーマットを保持した暗号化は、GDPRやCCPAのようなプライバシーやコンプライアンス要件をサポートします。
シームレスな統合：Tableau、Power BI、Qlik、Informatica、Talend、Pentahoなど、一般的なBIツールや抽出、変換、ロード（ETL）ツールと連携。複数のデータ形式をサポート（Parquet、JSON、ORC、ネイティブVertica）。
業界の使用例： アドテク企業はキャンペーン最適化のためにこのプラットフォームを使用し、製造業は予測メンテナンスのためにこれを利用し、金融機関はリスクモデリングのためにこれを適用し、通信会社は5Gネットワーク分析のためにこれを導入する。

OpenText Analytics Databaseは、構造化データと非構造化データを統合し、迅速な洞察の提供を可能にし、あらゆる環境に適応することで、生データから確実な意思決定への迅速かつ安全な移行を支援します。

Resources

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How NostraData uses OpenText Analytics Database to unlock big data

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OpenText Analytics Database