データ検出プロセス-成功への5つのステップデータを
データ分析は、あらゆる業界のビジネス運営にとってますます価値が高まっています。実際、2017年には 53％の 企業がビッグデータを採用しており、これは大規模で複雑なデータセットの利用と解釈を指します。
組織の指標を効果的に抽出して分析することで、経営陣は潜在能力を把握し、全体的なパフォーマンスを最適化できます。
データ検出とは
データ検出は、さまざまなソースからの生データを統合し、企業所有者が情報を包括的に分析できるようにする反復プロセスです。このプロセスは、複数の部門にわたって大量の情報を収集し、企業の業績の傾向や外れ値を特定するように調整されています。
スマートなデータ検出ツールにより、組織は視覚的なナビゲーションを使用して、操作に関する対話的で消化可能な情報を持つことができます。データの視覚化は、通常、グラフやグラフの形式で提供されるため、複雑な定量的な情報の解釈が容易になります。
このプロセスでは、ガイド付き高度な分析も利用され、収集されたメトリックに関する統計情報を表示することで、ユーザーが適切なデータ分析を行うことができます。データ分析ソフトウェアの助けを借りて、ビジネスユーザーは、アルゴリズムベースの提案などの機能を使用して、パフォーマンスと予測分析を向上させることができます。
データを理解して価値を見出すことで、組織は、短期的および長期的目標の達成、戦略の改善、業界における競争優位性の獲得に役立つ、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
データ検出の 5 つのステップ次の 5 つのステップのガイダンスにより、データ検出プロセスでは、複雑
で構造化されていないデータを価値ある一貫性のある情報に変換できます。
1.データの接続とブレンド
データ検出プロセスを開始するには、サプライチェーンデータや金融サービス情報など、必要なすべての測定値と測定基準を収集する必要があります。効果的な分析は、さまざまなソースからのすべての散在データがデータウェアハウスに一緒に配置された場合にのみ行うことができます。
たとえば、小売店のアナリストは、店舗で選択した衣料品の販売に天候パターンが影響するかどうかを観察したい場合があります。これを行うには、最初のステップは、選択した期間中の天候と製品の販売データをコンパイルすることです。これにより、ビジネスオーナーは情報を評価し、1 つの指標として結びつけることができます。
導入事例では、 統合ソフトウェア を使用してこのプロセスを合理化できることが示されています。これは、ユーザーが異なるシステムから複雑なリアルタイムデータセットをコンパイルし、それらを接続してデータの自由な流れを可能にするためです。このタイプのテクノロジには、必要なデータソースを統合できる標準化されたデータ形式があります。カスタム統合を開発したり、メンテナンスに余分な支出を割り当てたり、複雑な機械学習を受けたりする必要はありません。
2.データのクリーンアップと準備
Raw データの解釈が難しい場合があります。したがって、データ検出プロセスでは、収集されたすべてのメトリックを消去して標準化する必要があります。データのクレンジングは、データのエラー、歪み、または破損を検出し、データベースから欠陥のある情報を修正または削除します。この時点で、経営陣は、すべてのデータセットが正しい測定単位を使用していることを確認して、結果に歪みが生じないようにする必要があります。
このデータ準備プロセスには、重複または不完全な部分によるデータの手動再処理も含まれます。データをクリーニングすると、データセットの信頼性が高く正確になり、堅牢な分析が可能になります。
3.
データの共有は、組織内の権限のある担当者と共有する必要があります。このステップでデータを共有することで、情報を最大限に活用できるようになります。これは、異なる個人が独自の方法でデータを評価し、独自の視点を提供できるためです。これにより、組織はデータのさまざまな側面に関する多様な解釈を収集できます。
4.分析と分析情報の開発
管理チームとデータサイエンティストは、分散バージョンのデータにアクセスできたら、情報から価値を評価、分析、識別できます。データ検出のこの段階にある企業は、分析ツールを使用してインサイトを生成することがよくあります。
そのようなツールの1つは分布分析です。分布分析は、反復的な傾向やパターンを意味と識別し、相関させるプロセスです。たとえば、レストランのオーナーは、分散分析を使用してラッシュアワーを特定し、その時間帯の従業員数を増やす方法を見つけることができます。
組織は予測分析も使用できます。予測分析では、データと統計アルゴリズムを使用して将来の成果を評価できます。さらに、市場バスケット分析では、顧客が頻繁に一緒に購入する品目の組み合わせなど、購買パターンを確認できます。
5.インサイトの視覚化
すべてのビジネスチームがデータからインサイトを開発したら、そのアイデアを組織と共有する必要があります。これを行う最善の方法は、散布図、チャート、マップなどのビジュアル分析を使用することです。
ビジュアルデータを検出ツールとして使用すると、指標とその解釈がより簡単かつ迅速に理解できるようになります。これは、通常、主要なアイデアのみを強調し、特定の目標に焦点を当てるためです。
Data Discovery のメリット
データ検出により、ビジネスに最適な最適化が実現
- し、管理チームは次のことが可能になります。実用的な計画の策定
- Save Time
- ユニークな洞察の収集
- データのリサイクル
データ検出プロセスを効果的に実行することで、ビジネスにおける業務の理解を活用し、データ主導型の意思決定によってビジネス分析と目標達成を最大化できます。
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