データインテリジェンスについて

公開: 2022-02-26

昨今、人工知能や機械学習はあらゆる業界で広い領域を占めています。デジタルトランスフォーメーションの過程で、人工知能と機械学習の力は多くの発展をもたらしました。データインテリジェンスは、あらゆる企業が採用する開発の 1 つです。

データインテリジェンスとは

データインテリジェンスは、企業が傾向と洞察をよりよく理解するために採用するデータ処理、ツール、および分析の広大な領域をカバーしています。つまり、企業が市場を理解するためのワンストップショップソリューションです。また、市場内の新しい将来の洞察を提供します。

2020 年には、現代の組織はデータなしでは機能しません。同意できますか? 良い。
おわかりのように、データについて話すとき、それは必ずしも外部のものである必要はありません。それは、組織の改善のために分析される内部データである可能性が非常に高いです。実を言うと、
データインテリジェンスには、さまざまな分野で多くのアプリケーションがあります。例えば、事業開発や販売の分野を見てみましょう。そのエコシステムは文字通りデータで繁栄します。 B2BでもB2Cでもリード（データ）がカギ。

しかし興味深いのは、データに関する「インテリジェンス」が営業担当者をどのように助けることができるかということです。この記事の後半で説明しました！

健全なデータ分析で考慮されるデータインテリジェンスの主要なコンポーネントは次のとおりです。

記述データ– このデータは、ビジネスパフォーマンスを分析するためのレビューと調査専用です。
規範的なデータ– このデータは、バックアップ戦略を開発および分析するためのものです。
診断データ– このデータは、考えられる問題の原因を知るために使用されます。
決定的なデータ– このデータは、データの妥当性を測定し、採用する将来のアクションを推奨するためのものです。
予測データ– 過去のデータを分析することであり、意思決定に役立ちます。

データインテリジェンスの利点

ビジネスの世界では、データインテリジェンスの利点がいくつかあります。以下に、私たちが焦点を当てた 4 つの主な利点を示します。

適応性
スケーラビリティ
知識
ヴィジョン

適応性

デジタル化の革命が絶えず進行しているため、ビジネスは現在の変化に適応する必要があります。インテリジェンスの優れた機能により、生データを将来の傾向や洞察に転送する機能が提供されます。その結果、頻繁な変更に対してビジネスを改善することができます。データインテリジェンスの力により、ビジネスは長期的な成功を収めるためにあらゆる変化に適応できるようになります。

スケーラビリティ

前のポイントに加えて、データインテリジェンスは、過去および現在のデータに基づいてビジネスをスケーリングする機能を提供します。たとえば、携帯電話会社はこれを使用して、セルフィーが市場を席巻しようとしていることに気付きました。モバイルの他の機能を強調する代わりに、彼らはフロントカメラとその品質に焦点を当てました. したがって、彼らは現代の市場で生き残ることができましたが、同時に、カメラとその機能を強調しない他の企業は市場にとどまることはできませんでした.

知識

データを構造化して調整し、データの大きな海に飛び込むと、データに対する優れた洞察が得られます。データ中心のインテリジェンスは、内部的にスケーリングするだけでなく、外部的にも専門家にするレベルの知識を提供します。データインテリジェンスは、社内でビジネスを測定し、社外で市場を調査するための分析スキルを提供します。

ヴィジョン

ブログ共和国によると、ビジネスは予測分析によって最大 25% も成長します。この分析は、将来の市場と需要の明確なビジョンを提供します。予測とその結果を明確に理解することで、企業は事前に計画を戦略化できます。データインテリジェンスの力は、今後の傾向と課題を識別する能力を提供します。そのため、企業は長期的な成功を収めるために事前に準備することができます。

データインテリジェンスはビジネスインテリジェンスとどう違うのですか?

上記で説明したように、データインテリジェンスとは、膨大なデータをマイニングして分析し、複数のツールを使用して、傾向と洞察を見極めるために大規模なデータセットに飛び込むプロセスです。一方、ビジネスインテリジェンスは、ビジネスを発展させるために組織内のデータを分析するプロセスです。これにより、ビジネスアナリストは不足している点を見つけ、新しい戦略を実装してビジネスを成長させることができます。

これら 2 つの用語の間には、非常にわずかな違いがあります。将来の傾向を判断することにより、業界に対抗してビジネスを成長および発展させるのに役立ちますが、ビジネスインテリジェンスは、内部の欠落を見つけることによってビジネスを成長させるのに役立ちます. BI は常に、ビジネスの欠点と解決策を提供することでビジネスを強化しますが、DI は、際立った新しいアイデアを実装するための将来のトレンドと課題を提供します。

データインテリジェンスとデータ分析の違いは何ですか?

データ分析は、データサイエンスと、将来の出来事を予測するためのアルゴリズムの構築に重点を置く可能性が高くなります。データインテリジェンスは過去の履歴に基づいて将来の決定を下すのに役立ちますが、将来の傾向を予測する機能があります。

データ分析は、データ分析に基づいて結論を知ることで、ビジネスパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。効果的な結論を得るために、より多くのデータ収集、データ編成、データクレンジング、およびデータラングリングプロセスに焦点を当てています。

データインテリジェンスの種類

組織ごとに異なるビジネス指標があります。要件に基づいて、組織はインテリジェンス目的でデータの種類を収集します。それらは：

ビッグデータ
データマイニング
イベント処理

ビッグデータ

定期的に、さまざまな組織によって膨大な量のデータがインテリジェンス目的で収集されています。ビッグデータプラットフォームは、後でさまざまな分析に使用されるデータを格納するために使用されます。このプラットフォームは、大量のデータのためだけでなく、後で使用するために適切なセグメントに保存するために使用されます. 非構造化データは意思決定プロセスには適していないため、構造アーキテクチャは組織が求める主要な機能の 1 つです。

データマイニング

データを収集して保存した後、データマイニングプロセスが開始されます。データマイニングプロセスの最初のステップは、データ分析です。データ分析プロセスでは、組織はデータを分類し、新しいパターンを構築する目的で異なるグループに入れます。これは、ビジネスの急速な成長を実現するために消費者の行動を予測することで、組織に利益をもたらすもう 1 つのデータインテリジェンスプラットフォームです。

イベント処理

データが収集、保存、マイニングされたら、結論に進みます。ここでイベント処理が登場します。このプロセスは、収集および分析されたデータを通じて予測できる重要なイベントを追跡します。

重要な出来事は、ポジティブにもネガティブにもなり得ます。新しいビジネス機会などのポジティブなイベントと、ビジネスの領域におけるあらゆる種類の脅威などのネガティブなイベント。

データインテリジェンスプラットフォーム

ビジネスがさまざまな側面で成長するのに役立つさまざまなデータインテリジェンスプラットフォームがあります。販売とマーケティングの分野では、インテリジェンスは多くの点で販売と収益の成長を改善するのに役立ちます。 Ampliz Salesbuddyは、最も効率的な B2B データインテリジェンスプラットフォームの 1 つであり、企業が豊富なデータで成長する機会を提供します。

Ampliz Salesbuddy は、インストールすると好みの会社のデータを取得できる chrome 拡張機能です。 2 種類のデータを提供します。1 つは従業員数、会社の収益、予算などの会社データで、もう 1 つは個人の連絡先情報です。個々の連絡先情報には、上級管理職および CEO の電子メールアドレス、LinkedIn プロフィール、電話番号などが含まれます。

たとえば、うまくいかない売り上げを伸ばす必要があります。対象企業の URL を選択し、Apmliz Salebuddy にログインしてデータを取得できます。取得したデータを介して、手動で情報を検索する代わりに、ターゲットユーザーに直接連絡できます。新規ユーザーの場合、無料でいくつかのデータを入手できます。

このツールは、26 か国、21,730,869 の電子メールアドレス、3,218,586 の電話番号、多数の LinkedIn アドレスのデータで構成されています。このツールのユニークなセールスポイントは、コンテキストインテリジェンスです。ペルソナを設定する際に、リクエストをカスタマイズして送信し、カスタマイズされたデータを受け取ることができます。

世界中にさまざまなデータインテリジェンスがありますが、Ampliz Salesbuddy には、意思決定プロセスを容易にする構造化およびフィルタリングされたデータであるデータを提供するという独自の機能があります。

Ampliz Salesbuddyの全体概要です。インテリジェンスに関する詳細情報を入手するには、デモをご覧ください。

データはどこにでもあり、最近ではデータだけを必要とする人はいません。データをインテリジェンスと組み合わせて、意味のあるデータを別の方法で表現し、価値を付加することをデータインテリジェンスと呼びます。ビジネス指標はビジネスごとに異なるため、要件に応じてすべてのビジネスに役立ちます。