ビッグデータと競争力: 大手企業からの教訓

「ビッグデータ」という用語は、毎日ビジネスに殺到し、非常に大きく、動きが速く、複雑であるため、従来の方法では処理が困難または不可能なデータを指します。 この分野の専門家は、このデータを分析してより良い意思決定と戦略的なビジネスの動きにつながる洞察を得る方法を正確に知っています。 これは、マーケティング、金融、健康、ロジスティクスなどの経済分野に関連しており、ビジネスの効率性、生産性、意思決定に何らかの形で影響を与えています。

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ビッグデータはエンジニアリングとどのように関連していますか?

ビッグデータは、いくつかの点で工学に関連しています。 以下に、この職​​業におけるテクノロジーの応用分野のいくつかを紹介します。

  • 予知保全: ビッグデータ分析を使用して機器やシステムの障害を予測できるため、エンジニアは予防保守を実行し、コストを削減し、機器の可用性を高めることができます。
  • 製品デザイン: 顧客からのフィードバック データを分析することは、エンジニアがより効率的で顧客のニーズに即応できる製品を設計するのに役立ちます。
  • プロセスの最適化: 生産データを分析することで、エンジニアはプロセスのボトルネックや非効率性を特定し、プロセスを最適化して生産性を高め、コストを削減できます。
  • 品質管理: 大量の品質データを分析することで、エンジニアは品質の問題をより迅速に特定し、より効果的に是正措置を講じることができます。
  • プロジェクト管理: 過去のプロジェクトのデータを分析することで、エンジニアは一般的な問題を特定し、将来のプロジェクトでそれらを回避するための措置を講じることができます。

つまり、ビッグデータは、エンジニアがデータを収集、分析、使用して、エンジニアリングの多くの分野で効率を改善し、コストを削減し、品質を向上させるのに役立ちます。

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2023 年のトレンドのビッグデータ戦略は何ですか?

Enterprise Strategy Group (ESG) がソフトウェア会社 Splunk と共に実施した調査によると、2023 年にエンジニアリングに携わる人々の重点分野の 1 つは、「データを使用したイノベーションの戦略と使用に関するセキュリティとビジネス」になるでしょう。 このレポートには、米国、オーストラリア、日本、インドなど、さまざまな国の IT エグゼクティブからの証言が掲載されています。 要するに、組織にとって最大の課題はデータの量ではなく、「絶え間なく変化する顧客のニーズと期待、熾烈な競争、増大するセキュリティの課題にどのように対応するか」ということです。

“企業の最も多様なシステムによって毎日生成される膨大な量のデータにより、リアルタイム分析は人間的に不可能になります。”,

ビッグデータ ソリューションは、このデータを利用して意味を理解し、ビジネス価値を生み出すのに役立ち、いわば「石の道」を示しています。

– beAnalytic (ビッグデータ分析のコンサルティングおよびアウトソーシング会社) の COO、Daniel Luz 氏。

「競争に打ち勝つには?」

企業は毎日、より多くのニュースを市場に投入する必要があります。これは、管理するデータが増えることを意味し、多くの場合、人工知能の使用が必要になります。 したがって、この管理は正確です。 それは一般的な問題への扉を開きますが、解決策と利点を同等に見つけることができます。 たとえば、データを使用してサプライ チェーンの問題を解決すると、コストが削減され、利益が増加します。

データを使用して販売動向、製品のパフォーマンス、および顧客の行動を理解するリーダーは、ほとんどの場合、自分の組織が競合他社よりも優れた意思決定を行っていると言う可能性が高くなります。

「データを運用化して収益化するにはどうすればよいですか? »

大手企業は、ミッドレンジおよびエントリーレベルの企業と比較して、より多くのデータを運用しており、66% がデータを取得、インデックス作成、整理し、リアルタイム分析や専門的な使用のためにアクセスできるようにしていると述べています。 さらに、大企業の大部分 (98%) がデータを収益化しており、他の業界よりも収益性が高く、販売が容易で、中規模企業や新興企業に比べて成長が速いなど、多くのメリットがあります。

「ビッグデータとアナリティクスを統合するには?」

分析は、ビッグ データを処理および分析するために使用され、生データを有用な情報に変換して、企業が意思決定を行い、競争上の優位性を獲得できるようにします。 ビッグデータが大量のデータの収集と保存を扱うのに対し、アナリティクスはそのデータから有意義な洞察を引き出すことに重点を置いており、企業が顧客をよりよく理解し、プロセスを改善し、傾向を予測し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 .

Google アナリティクスは、今日、ビッグデータ技術を使用して大量のデータを収集、処理、視覚化するデータ分析 (分析) のための企業間で最も人気のあるツールと見なされています。 Google アナリティクスを使用すると、ウェブサイトへの訪問者トラフィックを監視し、ユーザーの行動を理解し、パフォーマンス メトリックを分析し、最適化の機会を特定できます。 さらに、Google アナリティクスは、Google BigQuery などの他のビッグデータ ツールと統合されているため、大量のデータを分析し、より高度な洞察を生成できます。

“どの企業もビッグデータを使用して、KPI、戦略管理を監視し、ターゲットオーディエンスをよりよく理解し、サービスと製品をパーソナライズできます。”,

これにより、拡大が促進され、生産性と利益が向上し、ブランドが強化され、顧客ロイヤルティが構築され、発生する可能性のある問題やさらなる市場の混乱に対するビジネスの回復力が高まります。

–ダニエル・ルス。

データはますますその重要性を市場に刻み込んでおり、結果を通じてその変革力を示しています。 あなたの会社がデータの革新を望むなら、迅速な開発、より積極的な販売、より大きな回復力のために、ビッグデータに賭ける必要があります。

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ソース: 地球.

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Kawata Ichirou

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