ビッグデータ分析の概要

ビッグデータ分析では、大量の複雑なデータに対して高度な分析技術を使用し、実用的な洞察を得ることで、企業内の営業コストの削減、収益の増加、顧客エンゲージメントの向上に役立てることができる。

このページで取り上げるのは

ビッグデータとは何か？

という言葉がある。ビッグデータ"とは、構造化、半構造化、非構造化、そして多くの場合は3つのタイプの組み合わせである、大量の多様なデータの収集と処理のことである。組織は通常、業務システムのような内部ソースや、ニュース、天気、ソーシャルメディアのような外部ソースからデータを収集する。その多様性と量の多さから、ビッグデータには固有の複雑さが伴う。

ビッグデータ分析の種類

統計的手法、傾向、パターン、相関関係を用いてビッグデータを調査することで、組織として十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立つ洞察を明らかにすることができます。機械学習アルゴリズムは、洞察をさらに活用して、起こりそうな結果を予測し、次に何をすべきかを推奨することができる。ビッグデータ分析の活用方法は数多くありますが、一般的には4つの方法で活用できます：

記述的分析

記述的アナリティクスは"どうした財務、生産、販売を測定することによって、"を決定する。どうした「は通常、より広範なビッグデータ分析の最初のステップです。記述的アナリティクスで傾向を特定した後、他のタイプのアナリティクスを使用して原因を特定し、適切なアクションを推奨することができます。

診断分析

診断アナリティクスは"なぜこうなったかつまり、記述分析によって明らかになった洞察から、データに因果関係があるかどうかということです。

予測分析

予測分析技術は、機械学習アルゴリズムと統計モデリングを活用し、過去およびリアルタイムのデータから"これからどうなるかある状況や状態に対して、最も起こりそうな結果、結果、行動を意味する。

処方的分析

プリスクリプティブ・アナリティクスは、複雑なシミュレーション・アルゴリズムを使って、"次善の策は何か「記述的アナリティクスと予測的アナリティクスの結果に基づく。理想的には、処方的アナリティクスはビジネス最適化のための推奨事項を作成します。

ビッグデータ分析のメリット

ビッグデータ分析から得られる洞察によって、組織は顧客との対話を改善し、よりパーソナライズされたサービスを提供し、より良い製品を提供し、最終的には競争力を高めて成功することができます。ビッグデータ・アナリティクスを活用するメリットには、次のようなものがあります：

  • 戦略的意思決定のために、過去の傾向を理解し、将来の結果を予測するために利用する。
  • ビジネスプロセスを最適化し、効率化することでコストを削減する。
  • 顧客の特性、嗜好、感情を理解することで、よりパーソナライズされたオファーやレコメンデーションを実現し、顧客とのエンゲージメントを高める。
  • 業務に対する意識の向上による企業リスクの低減

ビッグデータ分析の使用例

過去の傾向を把握し、状況認識に基づいて推奨を提供する能力を持つビッグデータ解析は、あらゆる業界のあらゆる規模の組織にとって非常に大きな価値を持ちますが、特に膨大なデータフットプリントを持つ大企業にとって重要です。ビッグデータ分析の実用的な使用例としては、以下のようなものがあります：

  • ビッグデータを活用して超パーソナライズされたレコメンデーションを提供する小売企業
  • 製造業がサプライチェーンや組立作業を監視することで、故障や混乱を事前に予測し、コストのかかるダウンタイムを回避する。
  • 公益事業会社は、機械学習モデルを通じてリアルタイムのセンサーデータを実行し、問題を特定してその場で運用を調整する。
  • 消費財メーカーがマーケティング・キャンペーンや製品の方向性を決定するために、ソーシャルメディア上で自社製品に対するセンチメントをモニタリングしている。

これらは、実用的なインサイトを使用して、企業内の営業コストを削減し、収益を増加させ、顧客エンゲージメントを向上させる方法のほんの一例に過ぎない。

ビッグデータ分析の課題

ビッグデータ分析には、さまざまな形式の膨大な量のデータが含まれるため、タイムリーさ、データへのアクセスのしやすさ、目標に適したアプローチの選択など、組織が考慮しなければならない複雑さと特有の課題があります。組織のビッグデータ分析イニシアチブを計画する際には、これらの課題に留意してください：

洞察に長い時間
可能な限り迅速に業務上の洞察を得ることは、あらゆるアナリティクスの取り組みの究極の目標である。しかし、ビッグデータ分析では通常、異種ソースからデータをコピーし、次のような方法で分析システムにロードします。 電総研 時間がかかるプロセス - データが多ければ多いほど時間がかかる。このため、すべてのデータが分析システムに転送され、検証されるまで分析を開始することができず、リアルタイムで洞察を得ることはほぼ不可能である。初回ロード後の更新はインクリメンタルであっても、ソースシステムから分析システムへ変更が伝搬されるため遅延が発生し、洞察までの時間が損なわれる。

データの構成と品質
ビッグデータは、簡単にアクセスできる方法で保存され、整理されるべきである。様々なソースから様々な形式で大量のデータを扱うため、組織はデータ品質管理を実施するために多大な時間、労力、リソースを投資しなければならない。

データのセキュリティとプライバシー
ビッグデータ・システムは、含まれるデータ要素の潜在的な機密性から、セキュリティとプライバシーの問題を引き起こす可能性があります。データの保存と転送は暗号化され、アクセスは完全に監査可能で、ユーザー認証情報によって制御されなければなりませんが、データの分析方法も考慮しなければなりません。例えば、医療システムで患者データを分析したいと思うかもしれない。しかし、プライバシー規制により、データを別の場所にコピーしたり、高度な分析に使用したりする前に匿名化する必要があるかもしれません。ビッグデータ分析におけるセキュリティとプライバシーへの対応は、複雑で時間のかかるものです。

ビッグデータ分析に適したテクノロジーを見つける
ビッグデータを保存、処理、分析するためのテクノロジーは何年も前から利用可能であり、多くのオプションや採用可能なアーキテクチャがある。組織は目標を決定し、インフラ、要件、専門知識のレベルに最適なテクノロジーを見つけなければならない。組織は将来の要件を考慮し、選択した技術スタックがニーズとともに進化できることを確認する必要がある。

ビッグデータ分析ツール

ビッグデータ分析は、ビッグデータを収集、処理、クレンジング、分析するプロセスの特定の部分を促進するために連携する様々なツールによってサポートされるプロセスである。一般的なテクノロジーには、以下のようなものがある：

ハドープ

Hadoopは、Google MapReduceの上に構築されたオープンソースのフレームワークである。ビッグデータの保存と処理に特化して設計されている。2002年に設立されたHadoopは、ビッグデータ技術における長老的存在と言える。このフレームワークは大量の構造化・非構造化データを扱うことができるが、Sparkのような新しいビッグデータ技術と比べると遅い。

スパーク

SparkはApache Foundationが提供するオープンソースのクラスタ・コンピューティング・フレームワークで、クラスタ間でプログラミングを行うためのインターフェースを提供する。Sparkは高速計算のためのバッチ処理とストリーム処理を扱うことができ、中間データをディスクに読み書きする代わりにインメモリで実行するため、一般的にHadoopよりも高速だ。

NoSQLデータベース

NoSQLデータベースは非リレーショナル・データベースであり、通常、データをJSONドキュメントとして格納する。これは柔軟でスキーマがないため、生の非構造化ビッグデータの格納と処理に最適な選択肢となる。また、NoSQLデータベースは分散型であり、ノードのクラスタ間で実行されるため、高い可用性と耐障害性を確保することができる。一部のNoSQLデータベースはインメモリでの実行をサポートしており、クエリのレスポンスタイムが非常に高速になる。

カフカ

Apache Kafkaはオープンソースの分散イベント・ストリーミング・プラットフォームで、ウェブやモバイルアプリ、データベース、ログ、メッセージ指向ミドルウェアなどのパブリッシャーソースからデータをストリーミングする。Kafkaはリアルタイムのストリーミングやビッグデータ分析に役立つ。

機械学習ツール

ビッグデータ分析システムは通常、機械学習アルゴリズムを活用して、結果の予測、予測、推奨の提供、データ内のパターンの認識などを行う。機械学習ツールには、さまざまな分析に使用できるアルゴリズムのライブラリがバンドルされていることが多く、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、KNIMEなど、無料のオープンソースの選択肢が豊富にある。

データ可視化およびビジネス・インテリジェンス・ツール

チャート、グラフ、表、マップなどのデータ可視化を通じて、ビッグデータ分析からの洞察を伝えることができます。データ可視化ツールやビジネス・インテリジェンス・ツールは、分析結果を簡潔に表現し、多くのツールは、主要な指標を監視し、問題に対するアラートを提供するダッシュボードの作成に特化しています。

Couchbaseはビッグデータ分析にどのように役立つか

Couchbase カペラ は、SQLやACIDトランザクションといったリレーショナル・データベースの強みと、JSONの柔軟性やスケールを融合させた分散型クラウド・データベースである。

Capellaは、高速化のためのインメモリ処理、高可用性とフェイルオーバーのための自動データ複製、アプリに検索を追加するための組み込みの全文検索、データの変化に基づいてアクションをトリガーするためのイベント機能など、マルチモデル機能を提供している。さらに、AIベースのコーディング・アシスタントである カペラiQ クエリの作成やデータ操作を支援するため、簡単に導入できる。

JSONドキュメント・ストレージ・モデルとメモリ・ファースト・アーキテクチャのおかげで、Capellaはビッグデータ分析システムに理想的である。なぜなら、Capellaは大量の多様な半構造化データおよび非構造化データを保存でき、データに対するクエリを迅速に実行できるからである。

Capellaは、以下のコネクタを使用して、他のビッグデータ分析ツールとネイティブに連携することもできます。 スパーク, カフカそして タブロー データ可視化のために、組織は非常にスケーラブルで効率的な分析データパイプラインを作成することができます。

何よりも、カペラには 分析Capellaは、運用データを時間のかかるETLプロセスで移動させることなく分析できるサービス「Capella Analytics」を発表した。分析サービスでは、分析前に運用データをコピーする必要がないため、ほぼリアルタイムの分析が可能で、Capellaクラスタ、AWS S3、Azure Blob StorageからJSONデータを取り込み、統合、分析できる。

結論

ビッグデータ解析は、問題領域の発見、改善のための推奨事項の提供、消費者エンゲージメントに役立つ可能性の高い行動の予測といった能力を通じて、より効率的で競争力のある、顧客中心の組織を実現することを約束する。

Domino'sがどのようにCouchbaseを使用して統合されたリアルタイム分析でパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成しているかをご覧ください。 顧客事例.

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