データ分析の状況は急速に変化しています。多くの企業にとって、データを効果的に収集、分析、解釈する能力は、顧客を理解し、社内プロセスを改善し、競争力を維持するのに役立ちます。今後、企業がデータを分析し、使用する方法を形作ると考えられる 5 つのトレンドがあります。それぞれを見て、どのようなものかを理解しましょう。 1. データソース – 合成データ あらゆる種類のデータ分析にはソースデータが必要ですが、今日の世界では、ソースデータはほぼどこからでも取得できます。顧客データベース、販売記録、ウェブサイト分析などの従来のデータソースに加えて、ソーシャルメディアフィード、IoTデバイス（例： ）、サードパーティのデータベースなどがあります。しかし、これらすべての新しいソースの中で、特に未来を形作ると思われるものが 1 つあります。それは合成データです。これは、人工知能 (「AI」) を使用して、現実世界の情報に基づいてデータのシミュレーションを作成するものです。合成データの使用はまだ初期段階ですが、元のデータを入手するのが難しい分野では、合成データがますます重要なツールになりつつあります。 ドローン 2. データインフラストラクチャ - 相互運用性 データフィードとソースの数が増えるにつれて、多くの企業にとって適切なインフラストラクチャを実装することが常に課題となっています。これには、組織全体でデータをキャプチャ、保存、処理するために必要なソフトウェアとハードウェアの両方が含まれます。ハードウェアの面では、過去10年間に出現した1つのトレンドはクラウドコンピューティングです。これは、サードパーティのデータセンターでのデータの保存と処理を指します。AmazonはAWSの導入により、この分野の先駆者でした。今日では、業界は成熟し、Microsoftなどの他のテクノロジー大手との競争が激化しています。クラウドコンピューティングのもう1つのトレンドは、 ただし、私たちが注目しているトレンドは、さまざまなソースからのデータを標準化された方法で接続できるソフトウェアに関するものです。これは、データの相互運用性と呼ばれます。顧客関係管理システムとエンタープライズ リソース プランニング システムのデータなど、さまざまなシステム間の相互運用性は、情報の流れにとって重要です。多くの企業が相互運用性に苦労していますが、相互運用性を実現した企業は、データを活用してより深い洞察を得ることができるため、大きなメリットが得られます。 データレイクとデータウェアハウス 3. AIと機械学習（「ML」） - 自然言語処理（「NLP」） AIとMLは、2022年後半にChatGPT 3.5がリリースされ、世界を揺るがしました。これは、一般の人が無料で使用できる情報チャットボットでした。それ以来、AIとMLはデータ分析における最も強力なツールになりました。これは当初、企業内の構造化データを使用して新しい洞察を得て、精度を高めて予測することに重点を置いていました。AIの使用は非常に速いペースで進んでおり、現在では組織が構造化データをより有効に活用するのに役立つさまざまな新しいツールがあります。しかし、私たちが本当に注目する価値があると思うトレンドは、 は、AI を使用して非構造化データを分析し、そこから洞察を提供します。これには、ビデオ、画像、音声などのデータ ソースから洞察を抽出することが含まれますが、これはこれまでは非常に時間のかかる作業でした。 NLP 4. データの視覚化 - ストーリーテリング 歴史的には、データを提示するためにグラフィックを使用することを指します。ほとんどの人にとって、これらはプレゼンテーションやレポートで使用されるチャートやグラフです。しかし、私たちは、データを簡単に行動に移せるストーリーに変換することが重要になってきていると考えています。データ ソースの数が増えるにつれて、実際にストーリーを伝えるツールとしてデータ視覚化を使用することがますます重要になっています。特に、組織内の人々に情報を提供したり、適切な決定を時間どおりに下したりする場合には重要です。ストーリーテリングは、データ視覚化と物語を単純に組み合わせた、成長中のトレンドです。これにより、複雑なデータから得られた結果を技術者以外の対象者に説明しやすくなり、組織のあらゆるレベルで情報に基づいた意思決定を促進できます。 データの視覚化 5. 才能 – 新しい役割 分析がビジネス戦略の中心となるにつれ、データに精通した人材の需要が高まっています。データ サイエンティストからアナリストまで、組織はデータを理解し、それを効果的に伝達できる熟練した専門家を必要としています。データ スキルをさまざまな役割でより利用しやすくする動きがある一方で、「 」などの新しいデータ関連の役割も生まれています。この特定の役割は、技術チームと非技術チームの間のギャップを埋めることに重点を置いています。これらの専門家は、洞察を効果的に伝達し、ビジネス リーダーが高度な技術的背景を必要とせずにデータの洞察に基づいて行動できるようにします。これは、データ サイエンティストやエンジニアなどの従来のデータ役割の需要の高まりと並行して生み出されている新しい役割の一例です。 分析トランスレーター 結論 データ分析と洞察の世界は急速に変化しています。その原動力となっているのは、新しいデータソース、堅牢なインフラストラクチャ、高度な AI および ML 機能、改善された視覚化ツール、 です。データ分析は通常、社内データに焦点を当てていますが、 外部データを使用して競合の傾向と洞察を明らかにできるもう 1 つのツールです。これらの新たな傾向を常に把握している組織は、将来も勝ち続けるための有利な立場にあります。 データに精通した人材に対する需要の高まり ベンチマークは、
