現在進行中のトレンドデータ分析とは？

データの重要性が増していることは明らかだ。データは新しい石油であり、その価値ははるかに高いという意見さえある。しかし、生のデータは分析され、価値ある洞察を生み出して初めて意味を持つ。

データアナリティクスの価値を認識することは極めて重要ですが、競争に勝ち残りたいのであれば、データアナリティクスのトレンドを常に把握することも同様に重要です。

注目すべきデータ分析のトレンド

Preceent 社の調査によると、2023年から2030年にかけて、データ分析市場は8倍に拡大すると予想されています。データとアナリティクス市場の急成長に伴い、これからのトレンドに目を配り、常にトップを走り続けましょう。

トレンドがどれだけ進化しているか、簡単に比較したい方は、データ分析のトレンドに関する以前の記事をご覧ください。

データ分析におけるAIの存在感の高まり

この1年で、世界はAI（人工知能）の劇的な台頭を目の当たりにした。それは、 雇用市場やその倫理などに関する多くの懸念とともに、無限の可能性をもたらした。

とはいえ、データの分析に関しては、AIは常に大きな貢献をしてきた。我々はデータの黄金時代を生きている。そしてビジネスはデータで動いている。それでも、日々の山のような生データ（何の構造もパターンもないデータ）は、どんな企業でも簡単に圧倒され、関連するビジネス・プロセスを遅らせることさえある。

AIやML（機械学習）技術が 進歩するにつれ、データを効率的に分析するためにAIやMLの存在がますます重要になることは間違いない。適切なデータ・トレーニングとデータ・サイエンスの導入により、このテクノロジーは質問への回答、正確で綿密な予測の作成、パターンの発見などのプロセスを支援することができるようになる。

AIを中心としたデータ管理

前述したように、 人工知能と機械学習は 、適切に訓練されれば、ビジネスにとって強力なツールとなる。この種のトレーニングには適切なデータが必要だ。したがって、AIを中心としたデータ、データを中心としたAIモデルに取り組むのは良い考えだ。

そのようなデータの一例が合成データである。ガートナー社によると、合成データとは、現実世界のデータにサンプリング・アプローチを適用したり、モデルやプロセスが相互作用するシミュレーション・シナリオを生成することによって作成される一連のデータであり、現実世界から直接派生したものではない全く新しいデータであると定義されている。データ・セキュリティに優れ、収集が容易で、企業がベースラインを設定できると考えられている。

検討に値するもう一つのデータ管理戦略は、データ・ファブリックである。これについては次の段落で詳しく説明する。

ビジネスインテリジェンス（BI）の重視

ビジネス・インテリジェンス（BI） とは、データ分析を使用して、生データからレポート、ダッシュボード、グラフ、またはチャートを生成し、実用的な洞察に変換するソフトウェアです。

前述したように、こうしたデータ分析のトレンドは、企業が確信に満ちたデータ主導の意思決定を行い、企業のエコシステム全体でデータガバナンスを確立しようとしているという事実に基づいている。このため、データサイエンティストには、市場の状況に応じて拡張可能なシステムを構築することが求められますが、これは容易なことではありません。

それにもかかわらず、多くの企業がデータ分析とBIを成功のための重要な要素と見なしている。注目すべき例のひとつがハーシーだ。2020年、ハーシーは予測分析を使って7000万ドルの売上を伸ばした。アメリカ人の多くが家族や友人と裏庭でスモアの材料作りに時間を費やし、スモアの需要が高まっているのを見て、ハーシーはデータをうまく活用し、売上高を急増させた。

つまり、ビジネス・インテリジェンス（具体的には予測分析）は、人工知能や機械学習と並んで、近い将来、企業の標準となるだろう。

拡張アナリティクス

拡張アナリティクス市場は2021年に100億6000万ドル規模に達し、2030年には年平均成長率29.5％で1038億7000万ドルに成長すると予想されている。最も急成長しているデータ分析トレンドの一つである。

拡張アナリティクスは、企業や個人でさえも、複雑な数学を使用せずにビジネスの洞察を調べることを奨励している。拡張アナリティクスでは、機械学習と自然言語処理がデータの自動化と処理に使用される。通常であればデータサイエンティストや専門家の知識を必要とするような、意味のある洞察を引き出し、可視性を提供する。そこから、意思決定を行う際にデータを慎重に検討することができる。

メタデータ主導のデータ・ファブリック

過去10年間で、データ量は飛躍的に増加した。データの海を管理し、処理し、分析することは、企業にとって非常に困難なことである。

データファブリックによって、企業は古いデータソースと新しいテクノロジーを統合しながら組み合わせることができる。そこからデータサイエンティストは、断片化されたシステムを自動化し、AIやML技術を採用してデータプールのデータ分析を実行する。

データ・ファブリックは、一貫したオブジェクト・セットを使用することで、データ管理プロセスを簡素化する。メタデータから学習し、洞察に満ちた提案を行う。ビジネス上のプラスの成果のひとつは、組織の信頼を向上させることだ。これによって、企業のデジタル・トランスフォーメーションは、より苦痛の少ないものになる。

エッジ・コンピューティング

日常的に生成される膨大なデータ量は、従来のコンピューター・システムに大きな負担をかけている。5Gによってより多くのモバイル・デバイスが接続できるようになるため、このデータ量は今後さらに増大することが予想される。

その結果、企業はクラウド・コンピューティングに引き寄せられつつある。しかしそれでも、日々生成される膨大なデータは、クラウド・ストレージでは処理しきれないことがある。この技術には、帯域幅の制限やネットワークの中断といったリスクもある。

エッジ・コンピューティングは、このような問題を解決するソリューションであると考えられている。これにより、より迅速かつ広範なデータ処理が可能になり、より深い洞察、より短い応答時間、より優れた顧客体験が実現する。また、ほぼリアルタイムの予測分析も可能になる。

ストリーミングとリアルタイム分析

AIとMLの目覚ましい革新は、新たな要件を提示している：過去のデータだけに頼るのではなく、データ分析はリアルタイムで行われるべきである。アナリティクスは、より文脈的で継続的なものになるにつれて、より適応的なものになるはずだ。

リアルタイムのデータ分析を適用することで、ユーザーの行動をほぼ瞬時に把握することが可能になり、テクノロジーは文脈を認識し、それに応じて行動を適応させることができる。

ここでもまた、ビジネス・ユーザーは、刻々と変化する市場に適応するための調整を行うなど、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができる。

一歩先を行くために何をすべきか？

知識は力である。そのため、最新のデータ分析トレンドを常に把握し、それに合わせて適応・調整する必要があります。

記事で前述したように、事実に基づく意思決定とリアルタイムのデータ分析は、商業とガバナンスの基盤となっている。したがって、専門家の助けを借りて、強力なデータ分析の基盤と文化を構築することは良い考えです。オリエント・ソフトウェア・チームは、皆様のスタートを喜んでお手伝いいたします。

最後になりましたが、積極的でオープンマインドでいることです。これらは、あなたの会社が成功するための重要な要素です。