データ分析の上位 8 つのトレンド: インサイトを行動に移す

公開: 2023-01-02

年が終わりに近づくにつれ、世界的に有名なコンサルティング会社と技術愛好家は、将来のデータ分析のトレンドを取り上げて 2022 年を締めくくっています。 Gartner のデータと分析の傾向の例に従って、実用的なデータ分析の洞察を提供したいと思います。ただし、他のレビューとは異なり、私たちは、大げさな約束ではなく、短期的な視点で現在利用可能なデータ分析業界のトレンドに焦点を当てることにしました.

データ分析は、貴重なビジネス上の洞察を得て、それに基づいて全力で行動する機会を企業に提供し、ビジネスインテリジェンスコンサルティングをこれまで以上に重要なものにしています。テクノロジーは進化し続けており、新しい革新的な方法でデータを活用する企業が利用できる機会も進化しています。これらの機会を効果的に活用するには、ビッグデータ分析における最新の将来の傾向に遅れないようにすることが不可欠です。

この記事では、データ分析のさまざまな傾向がビジネス環境全体にどのように影響するかを見て、組織がデータ分析の傾向に従って競争力を獲得する方法を理解します。

企業に価値をもたらすデータ分析のトレンド

以下は、組織が互いに競争する方法を形作るデータ分析のトレンドのトップ 8 です。

1. より多くのユーザーがデータ駆動型の洞察を生成できるようにする

多くの場合、組織のデータシステムはトップダウンの標準に従って編成されており、データアクセスやビジネスインテリジェンスツールの活用に関しては、経営幹部や組織の主要な意思決定者に有利に働きます。

しかし、データ分析サービスを活用することは、もはや少数の選ばれた個人の権限ではありません。組織がデータの可能性を活用しようとするとき、日常的に証拠に基づいた決定を下せるようにするために、より多くのユーザーが必要であることに気づき始めています。

例として、電子機器製造業界を見てみましょう。新製品のエンジニアリングは、特定の材料の入手可能性と仕様に大きく依存していますが、製造会社の多くのエンジニアは、そのようなデータにアクセスする手段がなく、さらにはデータを理解するためのツールもありません。データアクセスへのより民主化されたアプローチにより、エンジニアはセルフサービス分析ツールを使用して、供給および調達データを迅速に分析することにより、意思決定を最適化および加速します。

より多くのユーザーにデータへのアクセスを許可することは、データ分析における現在のトレンドの一部にすぎません。インサイトを明確かつ簡潔に提示することは、データの民主化と同じくらい重要です。情報をすぐに実行できるようにするのは、魅力的でわかりやすいデータの視覚化です。データ視覚化ツールが手元にあれば、技術的なバックグラウンドに関係なく、すべてのユーザーが複雑なデータセットを理解し、自信を持ってデータに基づいた意思決定を行うことができます。

2. オープンソースソリューションのさらなる開発

データ分析の新たなトレンドとしてオープンソースソフトウェアが必然的に急増する理由は、商業的な意味ですぐには明らかにならないかもしれません。それでも、その採用の拡大は、ユーザーとプロバイダーの両方、およびデータ分析分野全体に利益をもたらし続けています。簡単に言えば、オープンソースのデータ分析ソリューションを使用する人が増えるほど、これらのツールの価値が高まります。

たとえば、好奇心と探究心を共有する無数のデータサイエンティストにアクセスを広めることで、R と Python はデータ分析の最新トレンドのトップを維持しています。普遍的な言語のように、オープンソースはイノベーションとコラボレーションを促進し、集合知を活性化します。

より応用的な意味で、オープンソースの BI ソフトウェアは、品質を損なうことなく高度にカスタマイズ可能な分析ソリューションを構築するための著しく低コストの方法を提供するため、人気が高まり続けるでしょう。オープンソースの BI ツールを使用すると、企業はベンダーロックインやライセンス料を回避し、相互運用性を高め、データを迅速に効率化できます。

3. データ処理と分析のアルゴリズムの改良

些細なことのように聞こえるかもしれませんが、最新のデータ分析トレンドは、データ分析モデルをより正確にすることを目指しています。厳格なトレーニングと大量のデータクリーニングを行うことで、最新の機械学習モデルはこれまでにない予測精度を実現できます。

ただし、AI とデータ分析の適用に関しては、現時点で正確な予測システムと、長期間にわたって正確性を維持できる予測システムとの間には決定的な違いがあります。

顧客の期待、ビジネストレンド、市場の状況は常に流動的であるため、一度トレーニングされた AI モデルの予測精度は、時間の経過とともに必然的に低下します。 AI モデルが絶え間なく変化するビジネス環境のトップに留まる唯一の方法は、終わりのない新しいデータの流れから継続的に学習することです。

今後数年間で、私たちは AI システムの進化を経験するでしょう。新しい状況に適応するために人間に頼る代わりに、自律的な AI システムは、現実世界の変化に応じて学習方法を自律的に調整します。重要なのは、アダプティブ AI がハイパーパーソナライゼーションの実現にも役立つことです。

4. データ分析ソリューションのワークフローへのシームレスな統合

さまざまな業界の組織が、より多くの情報に基づいた意思決定を可能にし、より良いビジネス成果を推進するための組み込み分析の価値を認識しています。組み込み分析ソリューションにより、企業はデータ分析を既存のアプリケーションに直接統合し、意思決定の速度、精度、俊敏性を大幅に向上させる統一されたユーザーエクスペリエンスを作成できます。

アプリケーション内でデータ分析に直接アクセスできるため、ユーザーはその後の意思決定を行う際にデータに依存することができます。たとえば、組み込みのアナリティクスを使用すると、高校の教師は各生徒の長所と、特定の生徒グループに対して以前の指導方法がどの程度効果的であったかを確認し、生徒の独自の資質を考慮して授業計画を調整できます。別のシステムでこの範囲のデータを掘り下げるのは不便で、多くの時間がかかり、多くの場合、ユーザーがデータ分析を適用するのを思いとどまらせます。

まさに必要な時点でデータへの即時アクセスを許可することで、ユーザーは重要な決定をより迅速に下し、エラーを減らし、日常のタスクを実行する際にデータに頼るようになるでしょう。このデータ分析市場の傾向は、データを迅速に収集し、状況に応じて分析し、リアルタイムの洞察に基づいて意思決定を行う必要があるデータ駆動型の組織にとって特に価値があります。

5. ビッグデータ分析システムのより直感的な機能

クラウドコンピューティングの急速な進歩と指数関数的に増加するデータ量により、ビッグデータの分析はより重要になり、経済的にも実現可能になりました。ビッグデータは、データサイエンティストのみがアクセスできる非常に複雑な技術であると見なされることがよくありますが、今後数年間でこれが変わるでしょう。

現在のビッグデータ分析の傾向は、ビッグデータ分析システムのインターフェイスをより直感的で、技術的なバックグラウンドを持たない人でも簡単に使用できるようにすることにかかっています。これにより、データの分析からインサイトの導出までの時間が短縮されます。これは、現代のビジネス環境において重要です。現在、ビッグデータ分析ソリューションを提供する企業は、より幅広いユーザーのニーズに対応するためにインターフェースを再考しています。

たとえば、これまで Qlik View で堅牢な ETL システムを確立するには、ユーザーが確かなスクリプトスキルを持っている必要がありました。 Qlik Sense のリリースにより、直感的なビジュアルインターフェイスのおかげで、あらゆるスキルレベルのユーザーが ETL システムを作成できるようになりました。

6. ルーツに立ち返る: 小さくて広いデータ

ビジネス環境に対するビッグデータの影響を過大評価することはできません。たとえば、デジタル金融取引所の場合、何百万もの顧客データストリームをリアルタイムで追跡し、そのパターンを理解することは、競争上の優位性の重要な源です。しかし、ビッグデータをめぐる誇大宣伝が勢いを失うにつれて、企業は、ビジネスに不可欠な意思決定を行うために、誰もがこれほど大規模にデータを分析する必要があるわけではないことに気付き始めています。

組織はビッグデータを使用して、それぞれの業界の一般的な傾向を反映していることが多い広範な傾向を理解できます。それは膨大で可変的であり、統計モデリング手法の特定のスタックを分析する必要があります。一方、小さくて幅広いデータは、より具体的で短期的なビジネス上の問題を解決するのに役立つ小さな個々のデータセットから洞察を引き出すのに役立ちます。

小さなデータは通常、個々の組織内にあり、人間が理解し、視覚化するのが簡単です。今後数年間で、十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ、より小さなコンテキスト化されたデータセットに注目する組織が増えると予想されます。

7. データ消費の容易化

また、ビッグデータの指数関数的な成長により、企業はデータガバナンスへのアプローチを再考する必要があります。従来のデータ管理方法では、データストリームのフローをオーケストレーションするという継承された複雑さを処理するには、もはや十分ではありません。時代遅れのデータガバナンスプラクティスを使用すると、データサイロが発生し、データセキュリティが損なわれ、全体的な意思決定が遅くなります。

データファブリックは、組織がデータの包括的なビューを作成し、企業全体でデータのアクセス性、信頼性、安全性を高める方法です。たとえば、よく考え抜かれたデータファブリックアーキテクチャは、データの仮想化に必要なメタデータのみを調達することで、組織全体のデータ移動を合理化します。後者は、データを移動または複製することなくリアルタイムでデータにアクセスできるため、ある時点で、大規模な ETL プロセスの代わりとして機能する可能性があります。

データファブリックは、さまざまな種類の分散データソースを接続し、すべての関連データにアクセスできる単一の統合インターフェイスを作成できるようにします。これにより、ユーザーはデータスタック全体を完全に把握できるようになり、貴重な洞察を組み合わせて集約するプロセスが簡素化されます。

8. データ処理の高速化と大容量化

エッジコンピューティングは、重要なデータ分析のトレンドとして浮上しており、組織の俊敏性と柔軟性を向上させています。処理能力とコンピューティング能力をデータ取得ポイントに近づけることで、エッジコンピューティングはデータ分析を高速化し、スケーラビリティを向上させながらレイテンシを短縮します。

エッジコンピューティングは、リアルタイムの IoT アプリケーションを扱う場合に特に役立ちます。分析は、リモートサーバーではなく、デバイス自体で実行されます。そのため、エッジコンピューティングにより、組織は帯域幅のコストを削減し、データ分析プロセスのセキュリティを向上させることができます。

さらに、エッジコンピューティングは、データ処理と分析をエッジノードにルーティングすることで、組織が複数のデバイスまたはプラットフォームにまたがる分散アプリケーションを簡単に作成できるようにします。今後、より多くの組織がこのテクノロジーを活用しようとしているため、エッジベースの分析と処理への注目が高まると予想されます。

現在のニーズに合わせてビッグデータ分析の将来のトレンドを活用する方法は?

データ分析がますます高度になるにつれて、データ分析の現在の傾向を理解し、それに従うことは、ビジネスにとっての利点を解き放つために極めて重要です。ただし、これらのトレンドに対応するには、膨大な技術的専門知識、戦略的計画、およびデータ管理の複雑さに関する深い理解が必要です。

*instinctools では、新しい革新的な方法でデータ分析の力を活用することにより、お客様のビジネスの将来性を保証できるよう支援することに専念しています。当社のコンサルタントは、堅牢な分析アーキテクチャを設計する方法に関するリソース、洞察、および戦略を適切に開始するのに役立ちます。

データ分析のトレンドを取り入れて、イノベーションを加速し、変化を効率的に処理する

データ分析の変化を受け入れることは、ますます不安定なビジネス環境の中で企業が競争力を維持するための新しい機会を提供します。全体像を見ると、データ分析の将来の傾向の一般的なベクトルは、洞察を行動に移すのにかかる時間を短縮することを中心に展開しています。データ駆動型の洞察を生成することは、誰でもアクセスできるようになりました。競争で優位に立つには、適切なユーザーが適切なタイミングでインサイトをすぐに実行できるようにすることが重要です。

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