データ主導の意思決定とデータ分析を改善するにはどうすればよいですか?

過去 10 年間は、データの大量生産、消費、分析によって完全に推進されてきた 10 年間でした。 企業は現在、企業戦略の中核としてデータ主導の意思決定を採用しており、データ分析を使用して生産的な意思決定を行い、進捗を合理化しています。 現在、データ分析とビッグデータに投資していない企業を見つけるのは難しいでしょう。

実際、97% 以上の企業がビッグデータ プロジェクトに投資しており、そのうちの 79% が他のデータドリブン企業が自社の業績を上回ってしまうのではないかと懸念していると述べています。 ビジネス インテリジェンスにおけるデータの分析とそのビジネスの成功は密接に関係しており、データを活用する企業はより効果的で目的を持った正確な意思決定を行うことができます。

ただし、データ分析にはさまざまな形式があります。 最初に頭に浮かぶのは純粋に数値的なものかもしれませんが、企業がアクセスできる唯一の流れは定量的なデータではありません。 多くの場合、企業が取り込むデータ ソースの数を増やすことで、一般的な市場、競合他社、および社内の傾向についてより包括的な理解を得ることができます。

この記事では、データ分析の世界に飛び込み、データに基づいた意思決定戦略を改善する方法を正確に探ります。 潜在的なデータ分析ストリームをそれぞれ調査することで、効果的、直接的、そして生産性の高い方法でデータを活用する方法を詳しく説明します。 早速入ってみましょう。

企業が使用できるデータ分析の種類

組織全体でデータ分析を行うことで、人々は日常的に接触するプロセスについてより深い洞察を得ることができます。 データ分析の統合により、意見や直感に基づいて意思決定を行うのではなく、証拠に基づいて正しい意思決定を特定し、実行する方法が提供されます。

2023 年には、世界中の企業がデータ分析を使用してプロセスを合理化し、日常業務のあらゆる要素を最適化します。 データ分析は、マーケティング部門や営業部門から人事部などに至るまで、あらゆるところで行われています。 特に企業が利用できるデータ民主化ツールが豊富にあるため、従業員が必要な情報に迅速にアクセスできる一元化されたデータベースを作成することがこれまでより簡単になりました。

データ分析は広く使用されているため、企業が注力できる分析のさまざまな分野が多数あります。 ビジネスの性質、競合する市場、顧客に応じて、使用する分析の具体的な流派は異なる場合があります。 企業が使用するコアとなるデータ分析システムは 4 つあります。

• 記述的分析。
• ソーシャルメディア分析。
• テキスト分析。
• 予測分析。

これらをさらに細分化してみましょう。

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1. 記述的分析

記述分析は、一定期間にわたるデータを分析して、目に見えない傾向、洞察、イベントを明らかにするプロセスです。 ほとんどの企業は、販売記録、サイト訪問者、e コマース データなどにわたる過去のデータの宝庫を持っています。 このデータを長期間にわたって収集することで、データ分析はそこから意味を引き出すことができます。

記述分析は、ビジネスで起こっている特定の傾向の背後にある要因を解明するのに特に役立ちます。 たとえば、e コマース ストアが過去 3 か月で売上が突然急増したことに気付いた場合、記述分析を使用して、この増加がいつ始まったかを正確に特定できます。

特定の日付に焦点を当てることで、e コマース ビジネスは、新しい Web サイトのデザインを公開した日に売上の増加を合わせることができます。 過去の傾向により、企業はこれらの「なぜ」の質問に答えることができ、将来に向けてより適切に備えることができます。 企業が夏期に売上が増加することに気付いた場合、事前にその月の在庫を増やしておくと、繁忙期のスムーズな運営が容易になります。

この形式の分析は、主にその適用範囲が広いため、最も一般的に使用される形式の 1 つです。

2. ソーシャルメディア分析

データ アナリストが利用できるツールが向上するにつれて、新しい分析分野がさらに利用できるようになりました。 ソーシャル メディア分析はこのイノベーションの成果であり、世界中の企業が自然言語処理 (NLP) を使用して、膨大な量の書かれたデータから意味を引き出しています。

ソーシャル メディア分析では、NLP と AI を組み合わせて使用​​し、ツイート、Facebook への投稿、その他のソーシャル サイトによって形成された大量のデータを迅速に処理します。 ソーシャル メディアの人気の高さを考えると、これは企業の世間の認識をさらに知るのに最適な場所です。 ソーシャル メディア分析ツールは、ブランドに言及する何千件もの投稿を分析することで、消費者の行動を追跡し、長期にわたるブランド感情をグラフ化できます。

企業が新製品をリリースしたり、ブランド変更を行ったり、単に一般の人々が企業をどのように認識しているかについての意識を高めたい場合、ソーシャルメディアの忙しい世界を変えることは優れた戦略です。

3. テキスト分析

テキスト分析では、ソーシャル メディア分析と同じベースライン テクノロジーを多く使用します。 ただし、顧客レビュー、サポート、チケット、電子メール、その他のテキスト データなどのテキスト エントリに重点を置いています。 ソーシャル メディアの NLP と同様に、アナリストはこれらのテキスト要素からデータを取り込み、分析を実行して、根本的な傾向があるかどうかを判断できます。

企業はテキスト分析を使用して消費者の行動とフィードバックを理解するのが最も効果的です。 たとえば、企業が顧客の声 (VOC) プログラムを実行し、フィードバックを収集している場合、テキスト分析は、顧客がビジネスに関して改善を望んでいることを正確に特定するのに役立ちます。

言語処理ツールの効果が高まるにつれて、テキスト分析は顧客の成功、監視、サポートの世界において急速に重要なツールになりつつあります。 テキスト分析の使用を開始することで、企業は大量の非構造化データを消化して活用できるようになります。

4. 予測分析

予測分析では、履歴データを取得し、それを使用して、過去のイベントに基づいて将来起こり得る一連の結果を予測します。 過去 5 年間、12 月の売上高の急増が見られた企業の場合、予測分析により、12 月の売上高の急増が再び発生する可能性が高いことが示唆されます。

予測分析は、売上の急増と減少を予測するだけでなく、非常に正確な分野になる可能性があります。 たとえば、保険会社は、顧客データ、保険金請求履歴、所在地、年齢、性別、その他の人口統計学的要因や心理学的要因を使用して、新規顧客を獲得する場合の相対リスクを計算します。

顧客が保険金を請求する可能性を推定することで、企業は価格戦略を最適化し、顧客の最大の利益を守ることができます。 予測分析の 2 番目の分野である処方分析は、これを超えたステップであり、企業は予測分析の結果に基づいて行動を起こします。

過去のパフォーマンスは必ずしも将来の結果を保証するものではありませんが、過去のデータは、企業がプロセスを最適化するために利用できる有用な視点を提供します。

データ主導の意思決定の効率を高めるには?

データ分析は孤立して存在するわけではありません。 上記の各方法は、他のすべての方法と関連して使用できます。 多くの場合、企業が保有する情報が多ければ多いほど、将来起こり得るあらゆる事態に対処するための備えが強化されます。

これを念頭に置くと、意思決定のためのデータの処理、処理、使用の効率を高めるために企業ができることは数多くあります。

1. 基盤となるインフラストラクチャの合理化

データ分析に関しては質も重要ですが、量も同様に重要です。 分析から可能な限り最高の結果を得るには、企業はできるだけ多くのソースを確保する必要があります。 このすべてのデータを保存してクエリを実行するには、企業は基盤となる優れたデータ ツールを確実に備えている必要があります。 たとえば、Apache Pinot と Druid を比較すると、データの迅速な管理と処理には、1 つの特殊な分析データベースの方が適しています。 データ分析を可能な限り適切に実行するには、基盤となるインフラストラクチャが求めている目的を確実に満たすようにする必要があります。

2. データドリブンな文化を構築する

ビジネスが可能な限りすべてのデータ、ツール、視覚化構造を提供しているとしても、従業員がデータの力を理解していなければ、データドリブンにはなりません。 意思決定プロセスでデータを使用することの重要性を実証してデータドリブンの文化を構築することは、データドリブンになるための最も重要なステップの 1 つです。 すべての従業員がデータ分析を使用する方法とその理由を理解すると、すべての意思決定が論理、理由、正確な分析に基づいて行われることが突然わかります。

3. データの一元化

データドリブンな文化を構築することは、データドリブンな意思決定の重要性を高める強力な方法ですが、データの一元化なしではこれはほぼ不可能です。 最優先事項の 1 つは、データを一元化し、データのサイロを除去することです。 ビジネスの部門、チーム、セクター間でデータが自由に流れるようになると、誰もが完全なデータドリブンになるために必要な知識にアクセスできるようになります。

データ分析はビジネスにとって非常に強力な資産ですが、企業がデータ分析を正しく統合した場合にのみ、変革的な変化がもたらされます。 基盤となるインフラストラクチャ、企業文化、データ管理の実践に焦点を当てることで、企業はこのデータ主導の意思決定の時代に足を踏み入れる準備が整います。

参照:データ収集の目的と方法 - 調べてみましょう!

最終的な考え

データ主導の意思決定は単なるビジネストレンドではありません。 それどころか、それは現代ビジネスの中心的な柱であり、世界中で進歩を推進しているものです。 データ分析戦略を日常業務に組み込むことで、企業は将来に向けてより準備を整えることができ、企業の利益を最大化するためにプロセス、管理、意思決定を迅速に最適化できます。

意思決定プロセスにデータを組み込んで可能な限り最良の結果を得るには、企業は大規模なデータ分析を処理するための適切な設備を備えていることを確認する必要があります。 データを適切に収集、変換、保存、分析するための基盤となるインフラストラクチャの開発に重点を置くことは、将来的には報われるでしょう。