データの分類と分析がビジネスのあらゆる側面に影響を与える6つの方法

データの分類と分析は、あらゆる規模の企業で重要性を増しています。 生の非構造化データだけでは、ビジネス価値を高めるのに十分ではありません。 必要なときに探しているものを見つけることができるように、整理して分類する必要があります。

非構造化データを整理する要件は、95％の企業の懸念事項として挙げられています。

データの分類と分析は、会社のデータリソースに関する知識を深めるのに役立ちます。 次に、資産を分類してデータを保持し、セキュリティポリシー、ガイドライン、コンプライアンス義務、および法律に準拠することができます。 企業は、指定された基準に基づいて手動でラベルを追加するために従業員に支払うか、プロセス全体を自動化することによってこれを達成できます。

データセキュリティに投資するための限られたリソースがあると仮定します。 どのデータを保護する必要があるかを正確に理解することで、確実なアプローチに優先順位を付けて開発することができます。 次に、資金やその他の資産を適切に活用して、セキュリティとコンプライアンスの費用を最小限に抑えます。

主な利点の1つは、会社が予期しない事態に備えるのに役立つことです。 ビジネス分析では、組織の売上、収益、およびその他の重要な変数をモデル化することにより、それらの将来のパターンを予測できます。 これにより、組織は、毎年、定期的に、または任意のレベルで発生する可能性のある変更を予測して準備することができます。

静かな季節に備えるために支出を削減する必要があるかもしれません。あるいは、新しいマーケティングイニシアチブにお金を費やす必要があるかもしれません。 BAは、大規模な組織が注文量を予測し、無駄を省くのに役立ちます。

あなたの会社はまた、新しい広告戦略を試すためにビジネス分析を使用するかもしれません。 この記事では、データの分類と分析がビジネスのあらゆる側面に影響を与える6つの方法について説明します。

データの分類と分析がビジネスのあらゆる側面に影響を与える6つの方法

データ分析とデータ分類がビジネスとそれに関連するすべての人に影響を与える6つの方法を次に示します。

1. データの増加を管理する
2. ビジネス詐欺を防ぐ
3. より良いビジネス上の意思決定を行う
4. データガバナンスを推進する
5. ビジネスの混乱を早期に検出する
6. データポートフォリオに価値を追加する

詳細については、以下をお読みください。

1.データの増加を管理する

ビジネスが成長するにつれて、生成するデータの量も増加します。 分類システムがないと、このデータはすぐに管理できなくなる可能性があります。 データ分類は、データをより効果的に整理および管理するのに役立つため、データをより有効に活用できます。

データ分類では、データにラベルを割り当てて、データをより効率的に並べ替えて保存できるようにします。 たとえば、特定の地域からすべての顧客を簡単に引き出すことができるように、地域ごとに顧客データにラベルを付けることができます。 これは、マーケティングや販売だけでなく、顧客サービスにとっても貴重なツールになる可能性があります。

データの分類は、一般データ保護規則（GDPR）などのデータプライバシー規制への準拠にも役立ちます。 機密性に応じてデータにラベルを付けることにより、許可された担当者だけが必要な情報にアクセスできるようにすることができます。 これは、データ侵害を防ぎ、顧客のプライバシーを保護するのに役立ちます。

つまり、データ分類は、大量のデータを生成するあらゆるビジネスにとって価値のあるツールです。 データにラベルを付けて並べ替えることで、データをより管理しやすく、より効果的に使用できます。

2.ビジネス詐欺を防止します

データ分析は、不正行為を示す可能性のあるデータのパターンを特定することにより、ビジネス詐欺の防止に役立ちます。 複数のソースからのデータを分析することにより、企業は不正行為を構成するものについての理解を深め、それを防ぐための措置を講じることができます。

たとえば、不正データ分析を使用して、不正を示す可能性のある財務データの変更を追跡できます。 このようなデータを使用して、不正の可能性を予測できるモデルを作成できます。

これらのモデルを使用して、企業が不正のリスクが最も高い領域と、それを最も適切に防止する方法を決定するのに役立てることができます。

データ分析は、企業がすでに発生した不正を検出し、損失を回復するための措置を講じるのにも役立ちます。

3.より良いビジネス上の意思決定を行う

データ分析は、今日のデータ主導型経済のビジネス、特に中小企業にとって重要です。 データを分析することにより、企業は顧客の行動、傾向、およびパターンに関する洞察を得ることができます。 次に、この情報を使用して、販売する製品、価格設定方法、販売場所の決定など、より適切なビジネス上の意思決定を行うことができます。

データ分析は、企業の業務改善にも役立ちます。 たとえば、生産に関するデータを分析することにより、企業は非効率性と改善すべき領域を特定できます。 この情報を使用して、生産性と効率を向上させる変更を加えることができます。

全体として、データ分析により、企業はより良い意思決定を行い、業務を改善し、今日の経済で効果的に競争することができます。

4.データガバナンスを推進する

データ分類は、データを理解、管理、保護するためのフレームワークを提供することにより、データガバナンスを推進します。 データを分類することにより、データが適切に使用され、機密性が維持されるようにするための制御とポリシーを確立できます。 データ分類は、規制要件への準拠もサポートし、組織がリスクを管理するのに役立ちます。

データ分類がなければ、データガバナンスは不可能ではないにしても、より困難になります。 データ分類は、組織にとって重要なデータ、データを保護する方法、およびデータを使用する方法を理解するための手段を提供します。 また、時間の経過に伴うデータの変更を追跡および管理する方法も提供します。

5.ビジネスの混乱を早期に検出する

整理されたデータは、ビジネスの混乱を早期に検出するのに役立ちます。 データを追跡および保存するためのシステムが整っている場合、問題が発生したときをすばやく特定できます。 これにより、混乱によって大きなダメージが発生する前に、迅速に是正措置を講じることができます。

さらに、整理されたデータは、時間の経過に伴うデータの傾向分析に役立つため、パターンや潜在的な問題が発生していることを確認できます。 これにより、中断が発生した後で事後的に修正しようとするのではなく、中断を防ぐための予防的な措置を講じることができます。

6.データポートフォリオに価値を追加します

整理されたデータは、見つけて使用しやすいため、データポートフォリオの価値を高めます。 データを整理すると、必要な情報をすばやく見つけて使用できるようになります。 これにより、より短い時間でより多くの作業を実行できるため、データの価値が高まります。

さらに、データを整理すると、他の人と共有しやすくなります。 これにより、他のユーザーとより簡単に共同作業できるため、データの価値が高まります。

まとめ

この記事は以上です。 うまくいけば、これを読んだことで、データの分類と分析がビジネスのあらゆる側面にどのように影響するかを理解できたと思います。 生の非構造化データは、何らかの意味があり、ビジネスオペレーションに価値を付加できるようになるまで、役に立たないことを忘れないでください。

したがって、会社にビジネス分析をまだ採用していない場合は、今が採用する時期です。