データインサイト データインサイトとは
データインサイトとは、エンタープライズ組織の情報を深く理解することで得られる直接的なメリットです。特定の問題やパターンを分析することで、組織はより良い意思決定に役立つデータインサイトを引き出して、ROIを改善し、市場に対する理解を深め、組織自身と顧客基盤の両方により大きなメリットを提供することが可能になります。
- データインサイトをどのように見出すか
- データ分析とデータインサイトの違い
- データインサイトに関してHPEが提供する対象
データインサイトをどのように見出すか
データインサイトは、データ内のパターンや統計を徹底分析することで得られます。パターンを読み解き、インサイトを顧客ニーズの予測につなげることで、より効果的な意思決定が可能になります。データから実用的なインサイトを引き出すための主なステップは、以下のとおりです。
- データインサイトを構築するためのrawデータを収集します。初期のrawデータ収集は、大量のデータが構造化形式と非構造化形式の両方で存在することが多いため、一般的に「面倒」な作業と考えられています。
- データインサイトを構築するために、データをカテゴリに分類し、対象の分析構造に合わせて再フォーマットします。分析に向けたデータの集約やセグメント化には、再構成や「クリーニング」が欠かせません。
- データを分析して、戦略的に予測アルゴリズムを開発します。データ検証のためには、このステージで適切なアルゴリズムを使用する必要があります。
- 情報に基づくより良い意思決定を可能にするための分析に基づく予測を行います。観測されたデータに基づく予測により、顧客基盤や市場の動向あるいは今後の方向性を決定できるためです。
- 得られたデータインサイトを理解します。徹底したデータ分析に基づく深い理解は、データを有益な情報に変換し、より優れた意思決定を可能にするための最終ステップです。
データ分析とデータインサイトの違い
データ分析とデータインサイトの最大の違いは、インサイトが分析を通じて得られるものである点です。データ分析は組織のデータを取り囲む境界として機能する制御可能なファクターであり、インサイトは特定のデータを適切かつ意図的に分析することで得られるものです。分析を機能させるためには定義が必要であり、一方インサイトとは組織が発見すべきものです。
データ分析に必要な作業:
- 特定の目的にあわせたデータのグループ分け。
- 戦略的な分析プロセス。
- パターンと詳細の掘り下げ。
データインサイトがもたらすメリット:
- 構造分析を通じて得られたデータの理解。
- 顧客満足度の向上。
- 利益と売上の増加。
- 管理と意思決定のメリット。
データインサイトに関してHPEが提供する対象
HPE GreenLakeを使用すると、顧客予測の精度を高め、データから価値を引き出し、インテリジェンスへと変換できます。HPE GreenLakeは、データ管理のあらゆるステップを簡素化するので、データファーストのモダナイゼーションによるメリットをエンタープライズ全体に提供します。HPEが提唱するデータファーストのモダナイゼーションに向けた4つのステップを実行すれば、複雑さを解消し、データを保護し、データインフラストラクチャをより深いレベルで接続することが可能になります。さらにHPEデータソリューションを使用すれば、データアーキテクチャーが非常に広範かつ複雑なものであっても、より多くの価値を引き出せます。データファーストのアプローチにより、新たなビジネス機会を創出しましょう。
エッジで生成および保存されるデータは増え続けており、この膨大なデータを有効活用するためには、専門家による支援が必要です。HPE GreenLakeクラウドで見つけることができます。このプラットフォームは、お客様のデータやエッジ自体の発展に合わせて拡張できます。また信頼できる唯一の情報源を構築できるため、データをこれまで以上に深いレベルで分析して、リアルタイムインサイトに変換し、よりスマートな意思決定を行うことが可能になります。データファーストのアプローチによりモダナイゼーションを推進するために、エンタープライズアプリケーションに最適な、オープンかつセキュアなEdge-to-Cloudプラットフォームをご利用ください。
HPE高性能分析ソリューションは、エッジからクラウドにわたって、ビッグデータをビジネストランスフォーメーションに必要なインサイトに変換できます。全世界でビッグデータの活用が急速に広まり、データ量が急増する中で、多くの組織がビッグデータのための戦略を必要としています。HPEのビジネスエキスパート、パートナー企業、およびテクノロジーにお任せください。HPEデータソリューションを利用すれば、導入コストを抑えつつ、より迅速に成果をあげることが可能です。すべてがas a serviceの形で提供され、非常に高負荷のワークロードにも対応できるように設計されています。