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ビッグデータの基礎知識(上)

2018/02/19

Bob Violino InfoWorld

ビッグデータに適用するアナリティクス

 企業が収集するビッグデータに実際に価値をもたらすのは、そのデータに適用するアナリティクスだ。アナリティクスがなければ、単なる大量のデータに過ぎず、ビジネス上の用途に乏しい。

 ビッグデータにアナリティクスを適用することで企業が得られるメリットには、売上アップ、カスタマーサービスの改善、業務効率化、競争力の底上げがある。

 データアナリティクスでは、データセットを精査し、その中身(例えば今後の活動に関する傾向や予測)についての洞察や結論を導き出す。例えば、マーケティングキャンペーンを実施する時や新サービスを投入する時に、そのタイミングや場所について、データに基づいて判断の精度を高められる。

 アナリティクスには、基本的なビジネス・インテリジェンス・アプリケーションもあれば、科学研究機関が利用するような高度な予測分析もある。データアナリティクスの中でも特に進んでいるのがデータマイニングだ。アナリストが大量のデータセットを評価し、関係、パターン、傾向を割り出す。

 データアナリティクスの分類としては、探索的データ分析と確証的データ分析に分けられる。前者はデータに潜むパターンや関係を探る。後者は特定のデータセットについての仮説が正しいかどうかを統計的手法で探る。

 また、量的データ分析と質的データ分析という分け方もある。前者は、統計的に比較できる量的変数を持つ数値データの分析。後者は、動画、静止画、テキストなどの非数値データに焦点を当てる分析だ。

翻訳:内山卓則=ニューズフロント

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