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データ、分析、洞察:その違いとは?

データ、分析、洞察:その違いとは?

Data-Analytics-and-Insights

データの世界は複雑で厄介なものだ。

事態をさらに混乱させるのは、「データ」、「アナリティクス」、「インサイト」という言葉が同じ意味で使われている場合だ。

これらの用語がしばしば混同されるのは理解できるが、それぞれの用語には個別の意味と機能がある。

では、データとは一体何なのか? データとアナリティクスはどう違うのか? そして、すべての情報から価値ある洞察を得るにはどうすればいいのか?

その答えは、3つの簡単なステップで見つけることができる:まず、データを収集する。 そして、アナリティクスを使ってデータを整理し、解釈する。 最後に、あなたの洞察は、あなたが持ち帰った知識と価値ある行動である。

それぞれのステップを詳しく見ていこう:

データとは何か?

データとは、顧客、製品、サービスについて収集した情報のことである。 これは、トランザクション数、売上高、ユーザー属性、コンバージョン数、日付、重量、場所、またはその他の重要な統計情報となります。

最近では、アプリを開いたり、オンラインで買い物をしたりと、テクノロジーに関わるたびにデータが生成される。 その結果、どの組織も相当量のデータを収集している。

データは事実や数字の集まりとして取得されるもので、それだけでは比較的役に立たない。 データセットは情報の集まりであり、コンテキストを含むことはほとんどない。 データから何らかの洞察を得るためには、まずデータを処理し、分析しなければならない。

データはどのように収集されるのか?

では、組織はこのような膨大なデータをどのように収集しているのだろうか? データ収集は複数のレベルで行われる。

企業はITシステムを利用して、顧客、従業員、売上、取引、その他の業務に関するデータを収集している。 また、調査、広告、ソーシャルメディア・マーケティングなどのマーケティング活動を行うこともあり、これらすべてが有用なデータを生成します。

ビッグデータとは、顧客データベース、レコード、クリックストリーム、アプリ、ビデオ、ソーシャルネットワークなど、より複雑なデータセットを指す。 ビッグデータとは、処理や分析が困難なほど大規模で複雑なデータである。 このような複雑なデータを扱い、分析するためには、専門のデータ・ソフトウェア・ツールが必要である。

データを価値あるものにするためには、企業は収集する必要があるデータの種類と、データをどのようにグループ化するかを決定することが重要である。 たとえば、年齢や収入などのクラスター(セグメント)に分けたり、数値のカテゴリーで分けたりする。

データは、データセンターなどの安全な場所に保管するか、クラウド技術を使用しなければならない。 データウェアハウスは、データのスケーラビリティ、一貫性、パフォーマンスに影響を与えるデータ収集の重要な要素です。

アナリティクスとは何か?

アナリティクスとは、生のデータを分析し、情報のさまざまな解釈を与える科学である。 データ分析は、そうしなければ大量の情報の中で見失われてしまうような指標や統計を明らかにすることができる。

この情報は、貴重なデータインサイトとして解釈され、業務改善に役立ちます。

データ分析にはどのようなツールを使うのか?

データはさまざまなツールを使って分析され、データアナリストの仕事となることが多い。

ツールは、マイクロソフトのスプレッドシートにデータを通すものから、Power BIやGoogle Analyticsのようにデータを変換、操作、中断する専門的なソフトウェアまで多岐にわたる。

アナリティクス・ツールは情報をまとめ、その結果をレポート、ダッシュボード、グラフ、モデルといった使いやすい形式で提示する。

インサイトとは何か?

インサイトとは、データを分析して得られた知識であり、ビジネスに役立つ結論や予測を提供するものである。

データに基づいた価値ある洞察を得ることは、データを活用するための最終ステップである。 分析的洞察は、データを意味のある情報に変えます。

例えば、電子商取引のウェブサイトが広告キャンペーンを実施している場合、広告を最適化するためにデータインサイトを使用することができます。 顧客は主に午後5時から8時の間に買い物をすることがデータインサイトで示されているかもしれないので、その時間帯により多くの広告を表示するためにマーケティング予算を増やす。

また、広告費を節約するために、顧客の活動が少ない他の時間帯の広告を減らすこともできる。

データインサイトによって、顧客とビジネス機能を真に理解することができる。 業務機能を改善し、顧客により良い価値を提供するための青写真を提供する。

NashTechでは、高度な分析ツールと機械学習モデルを使用して、お客様のデータからより深い洞察を得て、予測を行い、推奨を生成します。 当社のアナリティクスとAIソリューションの詳細については、アドバンスド・アナリティクスのページをご覧ください。

データ、アナリティクス、インサイトはどのように連携するのか?

データを真にビジネスに役立てるためには、ビジネスの目標と目的を明確にすることが重要です。 上達するためには、どんな質問に対する答えが必要なのか?

販売プロセスを最適化し、取引を促進するために、顧客がどのようにビジネスと関わっているかを完全に理解する必要があるかもしれない。 あるいは、機械やシステムの生産性を分析して、より短時間でより多くの製品を製造する方法を見つける必要があるかもしれない。

小規模な新興企業であれ、大企業であれ、堅実なデータ戦略を持つことが成功の鍵である。 データ収集、分析、実用的な洞察力を活用することで、より収益性の高い未来のために目標や事業目標を達成することができます。

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