ビッグデータで成功するための6つのヒント

With the proliferation of digital computing devices and the explosion of social media sites and excellent internet access, large amounts of public data are being generated regularly. Effective techniques and algorithms that analyze this data provide near real-time information, which is being used to understand evolving trends and alert people about imminent emergencies.

データをマイニングすることで、政治的・社会的・経済的な事象について多くの有益な知見を得ることができ、健全な公共政策の立案に役立てることができます。この記事では、ビッグデータを最大限に活用して収益を改善できるよう、ビッグデータのツールとテクニックをご紹介しています。

ビッグデータの技術を開発に活用できるようになったことで、教育、農業、その他の生活領域に革命をもたらし、人々の生活水準の向上に貢献することができます。ビッグデータは多くの恩恵をもたらす一方で、その多様な性質から、科学者や分析者には多くの課題があります。喫緊の課題は、効率的なデータの取得と共有、データセットのコンテキストと整合性の開発、有望なプライバシーに当てはまります。

ビッグデータ解析用ツール

ビッグデータを分析してインサイトを導き出すためには、5つの重要なアプローチがあります。

• ディスカバリーツール は、情報のライフサイクルにおいて、構造化されたソースや構造化されていないソースのあらゆるセットから情報を高速かつ直感的にマイニングし、分析するのに役立ちます。これらのツールは、従来のBIソースシステムに沿った分析を可能にします。前もってモデル化する必要がないため、ユーザーは新しい洞察力を身につけ、正しい結論を導き出し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。
• BIツール are essential for reporting, performance management, and analysis particularly with transactional data from data warehouses along with production information systems. BI tools grant capabilities for BI and performance management, involving dashboards, enterprise reporting, ad-hoc analysis, scorecards, and what-if framework analysis on an enterprise scale platform. Businesses must take advantage of 機械学習. It is the best way to succeed with human level-AI, and a 機械学習コースはあなたを助けます をご覧ください。
• インデータベース・アナリティクス は、データのパターンや関係性を発見するためのさまざまな手法を包括しています。これらの手法をデータベースに適用することで、様々な分析サーバーとの間でのデータの行き来がなくなり、情報のサイクルタイムが短縮され、総所有コストを最小限に抑えることができます。
• Hadoop は、データを前処理して、マクロな傾向や範囲外の値などの情報を見つけるために使用されます。Hadoopは、手頃な価格のコモディティサーバーを使って、新しいデータから潜在的な価値を引き出すことができます。多くの企業では、高度な分析を行う前段階としてHadoopを利用しています。
• 意思決定マネジメント encompasses predictive modeling, self-learning, and business rules to take action based on the current context. This type of analysis leads to recommendations throughout multiple channels, increasing the importance of every customer interaction.

ここでは、ビッグデータの力を企業に効果的に活用する方法を理解するのに役立つ6つのヒントを紹介します。

1.小さいサイズで始める

ビッグデータプロジェクトは、ほとんどの組織において、企業がデータの機会を得られていないと雇用者が確信したときに始まります。

ビッグデータ分析 can be performed with the software tools primarily used as part of robust analytics disciplines like data mining そして プレディクティブ・アナリティクス.例えば、ウェブから得られる大量の非構造化情報など、組織がこれまで使ったことのないデータを扱うときには、多くの未知の可能性があるでしょう。データのどの部分に価値があるのか？そのデータが提供できる重要な指標は何か？品質上の問題は？このような未知の部分があるため、成功を収めるために必要な時間やコストを予測することは困難です。

ですから、小さく始めるのが良いのです。まずは、実行に時間やデータを要しない、シンプルなアナリティクスを定義することから始めましょう。

2.自社の要件を理解する 

Is your company ready for Big Data tools and solutions or not? If it takes a day or even more to achieve data inputs and analysis on essential business activity, then it isn’t. This slow process can hamper the effectiveness of business decisions and badly affect revenues and returns.

企業がデータのジレンマに直面するのは、破壊者がゲームを変えようとする場合と、隣接する業界がすでにビッグデータを活用している場合です。競争のスピードが上がると、企業はビッグデータを受け入れるようになります。ビッグデータの精密な分析は、状況を「予測」するのではなく「予知」するのに役立ちます。

3.柔軟性のある予算

多くの企業は、新しいアナリティクスの一部として必要なレポートの数を過大評価しており、サードパーティの開発費を理由にコストがかさみます。ユーザーが必要に応じてレポートを作成できる「セルフサービス」ソリューションを構築するための予算を確保することは、高い費用対効果をもたらします。

 4. エグゼクティブ・ダッシュボードを優先すべき

 適切な情報をできるだけ早くシニアマネージャーに届けるためのユーザーフレンドリーなインターフェースは、システムを広く使用してもらうための鍵となります。 データの解釈と データビジュアライゼーション の専門家が、すっきりとした効率的なダッシュボードの開発をサポートします。

5.ビッグデータの専門家をフォローする

Semcasting社のCEOであるRay Kingman氏によると、企業はビッグデータを自前で処理するのではなく、ビッグデータ・ファームを利用しなければならないという。

He added, “Retailers with many consumers, financial services enterprises and some technology-driven companies are leveraging the analytic side and developing some baseline performance and higher ROI expectations.” “These businesses are describing efficient tools while making analytics a simpler concept, thus making it possible for businesses to use them.”

According to Kingman, “Big Data tools will be accessible beyond the lab and will get their way into the system of marketing, 製品開発, and the sales processes of the industry.”

また、ビッグデータの収集段階がコモディティ化する可能性が高く、アナリティクスの一部が既製品になる可能性も高いと考えている。

6.ソリューション指向のアプローチ

Hadoopのエコシステムは長年にわたって多くの進歩を遂げてきましたが、本番のビジネス展開に採用できるプラットフォームとしては、まだ発展途上にあります。エンタープライズテクノロジーへの取り組みの切実なニーズは、今後も進化し続け、「ワーク・イン・プログレス」となる可能性があります。

ソフトウェアの評価者は、現在および将来のHadoop分析の要件をすべてカバーする既製のツールを手に入れることはできません。将来性」という言葉に過度にこだわることなく、拡張性とスケーラビリティはすべてのプロジェクトのチェックリストに欠かせない要素であるべきです。

異なる Hadoop ディストリビューション間で一貫して動作するようにトランスフォームを移植できることは利点です。しかし、完全な耐久性を実現するには、スケーラビリティに対する全体的なプラットフォームアプローチが必要であり、これはHadoopエコシステムを推進するオープンイノベーションと一致します。

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