ビッグデータ分析がビジネスに与えた影響

公開: 2019-12-02

ビッグデータ分析には、膨大な量のデータの調査を管理することが含まれます。適切なビジネス上の意思決定を行うには、収集したデータを分析することが不可欠です。今日の企業は、ビジネスイデオロギーをナレッジオーガニゼーションから進化するようにシフトしています。企業は、強力なデータとテクノロジーを採用しています。ビジネスに関する洞察を得てトレンドを明らかにするために、ビッグデータの概念が導入される数十年前。本質的に、ビジネスは、よりスマートかつ効率的に実行するために、より客観的でデータ駆動型になりたいと考えています。ビジネスを次のレベルに引き上げるためには、ビジネスにスマートな次元を与えることが不可欠です。ビッグデータ分析は高度なソフトウェアによって管理され、分析にかかる時間とコストを削減してビジネス上の意思決定を行います。仕事を迅速に行い、これまで以上に早く目標を達成できれば、ビジネスに競争上の優位性がもたらされます。したがって、ビジネスはソフトウェアを使用することで低コストを享受できます。しかし、データから有意義な洞察を導き出し、知識を行動に変えることは、言うは易く行うは難しです。業務の効率化を図るために、各組織は関連する情報を収集します。しかし、データを分析してビジネスを改善の方向に導くことの重要性を理解している企業はほとんどありません。データの傾向は、問題を特定するための隠れた洞察を提供し、別の作業方法を見つけるのに役立ちます。これにより、企業の生産性と効率が向上し、将来の市場動向を予測できます。

企業は、データ分析の適用を計画する前に、健全な戦略を採用する必要があります。従業員のパフォーマンスを管理することは重要です。これは、散在する未フォーマットのデータをすべて追跡する単調な作業です。したがって、データ分析によってこれらのデータを管理し、利益を利用するプロセスをどのように進めていくかについてのさらなる計画を策定および実施することは賢明な決定です。

ビジネスデータ分析のアプリケーションは、以下を含むほぼ 5 つの実践領域をカバーしています。

リサーチクエスチョンを認識する
データのソース
データの分析
データの解釈と報告
意思決定に影響を与えるための結果の使用

簡単で迅速なソリューションのために、データサイエンティストはプログラミング言語、API、およびフレームワークを使用します。

R プログラミング
スカラ開発
Spark MLlib
パイソン

ビッグデータ分析は、顧客の獲得と維持を促進することができます

顧客は、ビジネスをエスカレートさせたり、収益を上げたりする上で最も重要な事実です。確固たる顧客基盤なしに成功を収めたビジネスはありません。そして、堅実な顧客ベースを獲得しても、これで終わりではありません。ここから、ビジネスは市場での地位を維持するための激しい競争に直面します. あなたの全体的なパフォーマンスは、不利な状況を引き起こす可能性があり、ビジネスでの成功を維持することもできます. ビジネスにビッグデータを適用することで、顧客に関するさまざまなパターンや傾向を観察できます。現代のビジネスの世界では、すべての顧客データを収集するのは非常に簡単であり、ビジネスオーナーが顧客を知るプロセスを容易にします。ビジネスが収集できるデータが多いほど、構造化データと非構造化データを分析することで、ビジネスが採用するパターンとトレンドが増えます。顧客データ分析メカニズムを開発する必要があります。そうすれば、ビジネスは複雑な行動の洞察を導き出し、顧客ベースを維持できるようになります。顧客の洞察を理解することにより、ビジネスは消費者があなたに要求するものに応えることができます. これは、高い顧客維持率を達成するために採用できる最初のステップです。

Coca-Cola Company は、ビッグデータ分析を使用して顧客維持を推進することで模範を示しました。 2015 年から、コカ・コーラはデジタル主導のロイヤルティプログラムを作成することで、データ戦略を強化することに成功しました。 Coca-Cola の取締役は、ビッグデータ分析が自社の高い顧客維持に大きく貢献していることを明らかにしました。

「デジタルトランスフォーメーションの時代に、コカ・コーラが関連性を維持し、消費者とのつながりを維持するために、データはどの程度の役割を果たしますか? データと製品開発はどうですか？

データは、マーケティングや製品開発においてますます重要な役割を果たしています。 消費者は、電話、電子メール、またはソーシャルネットワークのいずれかで意見を共有してくれます。これにより、消費者の声を聞き、アプローチを調整することができます。 私たちは、耳が 2 つあり、口が 1 つある理由についてよく話します。話すよりも聞くほうがよいということです。 これは、消費者のインプットに対する私たちのアプローチにも当てはまります。 また、データは、さまざまな視聴者向けにより関連性の高いコンテンツを作成するのにも役立っています。 私たちは、さまざまな視聴者にさまざまな方法で話す広告コンテンツの作成に焦点を当てたいと考えています. 音楽が好きな人もいます。 他の人々は、一年中いつでもすべてのスポーツを観戦します。 私たちのブランドはすでにこれらのスペースに表示されており、データを使用して、人々の情熱に沿ったブランドコンテンツを提供するために懸命に取り組んでいます。」

革新的なドライバーと製品開発として

Big Data Analytics には、企業が製品を革新し、再開発するのを支援する機能があります。ビッグデータは、イノベーションと製品の改善を可能にすることで、追加の収益源を生み出す手段になりました。組織は、新しい製品ラインを設計し、既存の製品を再設計する前に、技術的に可能な限り多くのデータを修正することから始めます。

Caesars Entertainment の最高分析責任者である Ruben Sigala は、このアカウントで彼の考えを次のように述べています。プロセスを通じて効率的に価値を生み出す組織。 特定のアプリケーションでの個別の成功については耳にしますが、これが完全に統合された、よりまとまりのあるエコシステムを持つことは、まだ非常に初期の段階であるため、私たち全員が苦労していると思います. 過去数年間、かなり話題になっているように見えますが、テクノロジーはまだ変化しています。 ソースはまだ進化中です。」

サプライチェーン管理におけるビッグデータ

ビッグデータ分析は、優れたサプライチェーン管理を開発するためのより大きなネットワーク、明確さ、および洞察を確立するのに役立ちます。したがって、ビッグデータ分析は経営陣を救い、以前に直面した制約を解決することができます。従来のエンタープライズ管理システムとサプライチェーン管理システムを通じて、制約を取り除くことができます。ビッグデータを使用することで、サプライヤーはより高いレベルのコンテキストインテリジェンスを活用できるようになります。

さまざまな組織がさまざまな業界や組織にわたって情報を収集し、マーケティングの傾向がどこで増減したかを監視するための競争上の優位性を提供します。これにより、企業は販売プロセス間の潜在的なギャップを埋めることができます。生産性を高め、意思決定プロセスを容易にするために、企業内の誰もが使用できるようになります。データ分析は、ビジネスの進歩を形作り、意思決定を行う上で不可欠なツールになりました。データ分析は、従業員がデータを表示し、製品やサービスの改善を達成するための賢明なビジネス上の意思決定を行うことを許可します。多くの場合、大量の構造化データと非構造化データを管理することは困難に思えます。 Logi、Tableau、Power BI などのデータ視覚化に使用されるツールは、多くの意味のあるグラフで洞察を提示することを喜んでします。ビジネスパーソンが多次元データセット間を接続できるようにし、グラフィック表現を介してデータを解釈する独自の機会を提供します。データ分析により、予測および知識発見機能の余地が生まれます。ビジネス開発の現状を理解したり、将来の成果のための強固な基盤に進むのに役立ちます。また、企業は現在の市場シナリオを解読し、ビジネスへの対処方法を変更したり、市場のニーズに合った新しい開発プロセスの必要性を是正したりすることができます。データ分析は、企業が業務を合理化し、利益率を拡大する潜在的な機会を特定するのに役立ちます。データシステムで潜在的な問題が発生する前に、その運用効率により、問題が発生するプロセスが排除され、必要なアクションが実行されます。

データアナリストのタスクは、組織が運用効率を向上させ、企業が競争上の優位性を得るのに役立つよう支援することです。データ分析技術を活用するには、組織はデータの核心を理解し、達成しようとするアウトプットを調整する必要があります。

スタートアップにおけるビッグデータの役割

スタートアップ事業の立ち上げには、本格的な計画とプログラミングが必要です。望ましい目標を実現する一方で、所有者はいくつかの障害に直面します。地上レベルの最大のスタートアップは非常に誠実にお金を投資しようとするため、劇的な結果を得るために予算を抑えて新しいテクノロジーを採用したいと考えています。 Bag Data は、生データとツールの極端な成長を通じて、スタートアップ企業で大きな役割を果たしています。ビッグデータは、これらの小規模企業が大規模企業と効果的に競争するのに十分な範囲を与えています。ここ数年で、世界で最も重要なデータの 90% がビッグデータによって管理され、非構造化データの地位が 60 ～ 80% の割合で上昇しています。ビッグデータは、関連するタイムリーなフィードバックを提供し、ブランドの進歩を監視するのに役立ちます。ビジネスのスタートアップは、ビジネスでかなりの地位を獲得し、ビッグデータの洞察を使用して戦略を迅速に進化させることができます. 新しいマーケティング戦略を採用するためのビッグデータシステムを管理するために必要なツールは、さまざまな形で利用できます。

この理由について、AIG の最高科学責任者である Murli Buluswar は次のように促しています。そしてデータ駆動型であり、データとテクノロジーの力を取り入れています。これは実際にはコストではありません。 最初は、想像力と惰性で終わることがほとんどです。 ここ数年で私が学んだことは、恐怖の力は、今日では自分自身を進化させ、今までとは違う考え方や行動をとったり、以前は自分の役割について尋ねていなかった質問をしたりするのに非常に大きな影響を与えるということです. そして、専門家に基づく考え方から、固定的な考え方とは対照的に、よりダイナミックでより学習志向の考え方への考え方の変化こそが、規模の大小を問わず、あらゆる企業の持続可能な健全性の基本であると私は考えています。またはミディアム。

マーケティングと顧客リーチ

ビッグデータは、マーケティングと顧客リーチに革命的な変化をもたらしました。データ履歴を通じて、対象となる顧客の記録を簡単に追跡できます。それだけでなく、顧客の選択に応じてマーケティングポリシーを策定できます。消費者ごとにカスタマイズされたオファーを提供して、すぐに注目を集めることもできます. 顧客の選択の記録を追跡するソーシャルメディアは、膨大な量のデータを作成することにより、大きな役割を果たします。フィードバックとコメントの履歴を通じて、企業は自社のブランドとサービスが顧客の期待にどのように応えているかを知ることができます。彼らの聴衆とあなたのビジネス需要について十分に知っているので、マーケティングとコンテンツ戦略のキャンペーンをターゲットにすることができます. この分野のその他の重要な要素は、マーケティングのプロセス全体がどのように進行しているかを知らせるクリックスルー率と直帰率です。クリックスルーはサイトのトラフィックを知らせ、直帰率はサイトを離れた顧客の数を示します。トラフィックを理解するより良い方法は、2 つのクリック率と直帰率を一緒に測定することです。ビジネスにとって、トラフィックレートの量を理解することは非常に重要です。検索エンジンの最適化は、ウェブサイトをユーザーフレンドリーにするだけでなく、ページのランクを高くすることもできます.

結論として：

ビジネスは日々拡大しており、ビジネスを適切に監視するには、収集されたデータを分析してビジネスの現在の状態を理解し、記録に従って決定を下すことが非常に重要です。すべてのビジネスはインターネットを使用します。ビッグデータは、スタートアップや既存のビジネスの成功を達成する上で主要な要因となる可能性があります。彼らは、ビジネスの地位を高めるためにスマートテクノロジーを積極的に使用しています。中小企業は資本投資が少ないため、テクノロジーの利点を利用して急速な成長を目の当たりにする傾向があります。ビッグデータは、コストを削減した機能と効率化の余地を提供することで、両方を提供します。データアナリストは、考えられるほぼすべての側面で組織の先見性を柔軟に生み出すことができます。

ヘッダー画像ソース: https://bit.ly/2P2jGTq