ビッグデータと予測分析があなたのビジネスにもたらすものはここに

今日、企業はビジネスに関わる重要な選択をするために、データに依存しています。このようなデータは、ソーシャルメディアの投稿や顧客との取引から、産業機器が発生させる振動の量に至るまで、さまざまなものがあります。これらの情報は、より良い顧客サービスの提供、機器の故障の防止、将来のトレンドやイベントの予測など、ビジネスに役立ちます。しかし、これだけ多くのデータが多くのソースから送られてくると、そのすべてをどのように構造化して分析すればよいのでしょうか。予測分析がその答えです。

ビッグデータとプレディクティブ・アナリティクスとは？

ビッグデータとは、従来のデータ処理方法では対応できないほど大量、高速、多様なデータのことです。ビッグデータは構造化されていることもあれば非構造化されていることもあり、さまざまな物理的およびデジタルソース（電子メール、取引、スマートIoTデバイス、コンピュータなど）からもたらされ、テキスト、画像、音声、動画などさまざまなファイルタイプで提供される可能性があります。さらに重要なことは、ビッグデータは信じられないほど速いスピードで到着する可能性があるため、このような大量の複雑なデータを管理するためには、より高度なデータ処理方法を使用する必要があることです。

そこで登場するのが、予測分析です。予測分析の目的は、統計的アルゴリズムと機械学習技術を使用して、将来の結果やパフォーマンスについて予測を行うことです。そうすることで、企業はその予測を利用して、製品やサービスの追加や削除、既存の製品やサービスの提供方法の変更など、重要なビジネス上の意思決定を行うことができます。

予測分析戦略の成功を左右する要因は数多くあります。使用するツールやソフトウェアの品質、使用する計算式の種類、データの構造化と分析方法、データから得られる実用的な洞察などです。ビッグデータから価値を見出すことは、ビジネス目標を達成するために不可欠です。

ビッグデータと予測分析を使用するのは誰か？

あらゆる種類、規模、業界の企業が、ビッグデータと予測分析を利用してビジネスを展開しています。

不正行為の検知とクレジットスコアの算出

金融機関は、これらの技術を利用して、不正行為の検出や潜在顧客のクレジットスコアの算出を行っています。そうすることで、顧客口座での犯罪行為を防止し、返済能力のない顧客に融資するリスクを低減することができます。

予知保全

商業・工業分野では、大型機械を扱う企業がビッグデータと予測分析を使って機器を監視しています。赤外線分析センサー、振動分析センサー、超音波分析マイクなど、さまざまなセンサーを機器に搭載し、機器の異常を検知します。これにより、日常業務の異常を検知し、予知保全のスケジュールを立てることができます。その結果、故障のリスクを低減し、業務効率を向上させるとともに、緊急修理のコストを削減することができるのです。

顧客維持の向上

オンラインストアのオーナーは、顧客のセールスジャーニーを追跡するのに役立つさまざまなデータにアクセスすることができます。最も人気のある商品、商品を購入する人のタイプ、購入履歴、さらには顧客が購入候補を断念するタイミングまで知ることができます。Statistaの調査によると、予想以上に高い配送料がカート放棄の第一の原因となっています。そのため、このデータがあれば、オンラインショップはセールスコピーで配送料をより明確にし、お客様がチェックアウトする際に支払うべき金額を正確に把握することができます。

成功する戦略の柱

すでにビッグデータやアナリティクスを利用しているが、その結果に満足していないビジネスを営んでいませんか？後々、これらのテクノロジーをビジネスに導入しようと考えているのでしょうか？いずれにせよ、これらのテクノロジーを適切に活用する方法を理解することで、短期から長期の目標を達成することができます。

ここでは、ビッグデータおよび予測分析戦略を実行する際に留意すべき重要な基本事項をいくつか紹介します。

信頼性の高い高品質なデータを使用する

優れた予測は、優れたデータに依存しています。そのため、収集するデータが関連性があり、最新で、正確であることが重要です。誤った情報や誤解を招くような情報は、特定の問題を解決するための道を誤らせる可能性があります。

適切な予測モデルを使用する

必要なデータが揃ったら、適切な予測モデルを使用してデータを分析し、傾向、パターン、異常、結果を特定する必要があります。最も一般的な予測モデルには、ニューラルネットワーク、線形回帰、決定木などがあります。AIサービス会社では、各予測モデルの利点を説明し、どのアプローチがお客様のニーズに最も適しているかを判断します。

曖昧なデータへの備え

どんなに優れたデータであっても、曖昧なデータや不正確なデータというリスクは常に存在します。また、どんな予測も絶対的なものではなく、必ず起こるという保証もないことを忘れてはいけません。つまり、曖昧で曖昧なデータの収集を考慮できる、AIのスペシャリストと提携する必要があるのです。AI専門家は、予測が実際に何を言っているのか、また、独自の状況に基づく最も現実的な結果は何なのかを、よりよく理解する手助けをしてくれます。

インサイトを実用化する

モデルによる予測は、あなたに行動する理由を与えるものでなければなりません。提供された情報を使って、何か役に立つことができるはずです。例えば、予測モデルが機器の故障の可能性を警告した場合、そのデータを使って、手遅れになる前にサービスを予約することができます。

成功のための計画

ビッグデータと予測分析の活用を検討する際には、どのような目標や成果を達成したいのかを理解することが重要です。

特定の部門の生産性と効率を高めたいのでしょうか。もしかしたら、カート放棄率を30％減らしたいのでしょうか？あるいは、機器の稼働率を90パーセントから97パーセントに引き上げたいのでしょうか。どのようなことを実現したいにせよ、ビッグデータと予測分析が、現在不足している部分を改善するのに役立つ可能性は高いです。

もちろん、適切な技術的スキルや専門知識を持つだけでなく、あなたのビジネスが達成したいことを深く理解しているAIサービス会社と提携する必要があります。そうすることで、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定が可能になり、その分野で競争優位に立つことができるようになるのです。