データ分析とは何ですか?

データ分析は、企業が自社のプロセスとサービスについてより高い可視性とより深い理解を得るのに役立ちます。それは、カスタマーエクスペリエンスと顧客の問題への詳細なインサイトをこれらの企業にもたらします。データを超えてパラダイムシフトし、インサイトと行動を結び付けることで、企業はパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを生み出し、関連するデジタル製品を構築し、オペレーションを最適化し、従業員の生産性を向上させることができます。

ビッグデータ分析では、5 つのステップに従って大規模なデータセットを分析します: 

1. データ収集
2. データストレージ
3. データ処理
4. データクレンジング
5. データ分析

データ収集

これには、データソースの特定と、それらのデータソースからのデータの収集が含まれます。データ収集は ETL または ELT プロセスに従います。

ETL – 抽出、変換、ロード

ETL では、生成されたデータは最初に標準形式に変換されてから、ストレージにロードされます。

ELT – 抽出、ロード、変換

ELT では、データは最初にストレージにロードされ、次に必要な形式に変換されます。

データストレージ

データの複雑さに基づいて、クラウドデータウェアハウスやデータレイクなどのストレージに移動できます。ビジネスインテリジェンスツールは、必要なときにアクセスできます。

データレイクとデータウェアハウス

データウェアハウスは、トランザクションシステムとビジネスアプリケーションから取得したリレーショナルデータを分析するために最適化されたデータベースです。データ構造とスキーマは、高速な検索とレポートを目的として最適化するために事前に定義されています。信頼できる「単一の情報源」として機能するよう、データはクリーニング、エンリッチメント、変換されます。データの例には、顧客プロファイルと製品情報が含まれます。

データレイクは、構造化データと非構造化データの両方をさらに処理することなく保存できるという点で異なります。データまたはスキーマの構造は、データがキャプチャされるときに定義されません。つまり、慎重に設計することなく、すべてのデータを保存できるということです。これは、データの将来の使用が不明な場合に特に役立ちます。データの例には、ソーシャルメディアコンテンツ、IoT デバイスデータ、モバイルアプリからの非リレーショナルデータが含まれます。

組織は通常、データ分析のためにデータレイクとデータウェアハウスの両方を必要とします。 AWS Lake Formation と Amazon Redshift がデータストレージニーズに対応できます。

データ処理

データが配置されたら、分析クエリから正確な結果を取得するために、データを変換して整理する必要があります。これを行うために、さまざまなデータ処理オプションがあります。アプローチの選択は、データ処理に利用できる計算および分析リソースによって異なります。

一元化された処理 

すべての処理は、すべてのデータをホストする専用の中央サーバーで行われます。

分散処理 

データはさまざまなサーバーに分散および保存されます。

バッチ処理 

一定の時間にわたってデータの断片が蓄積され、バッチで処理されます。

リアルタイム処理

データは継続的に処理され、計算タスクは数秒で終了します。 

データクレンジング

データクレンジングには、重複、不整合、冗長性、間違った形式などのエラーをスクラブすることが含まれます。  また、分析のために不要なデータを除外するためにも使用されます。

データ分析

これは、生データが実用的なインサイトに変換されるステップです。データ分析には 4 種類あります:

1.記述的分析

データサイエンティストはデータを分析して、データ環境で何が起こったか、または何が起こっているかを理解します。円グラフ、棒グラフ、線グラフ、表、生成された説明など、データを視覚化することを特徴としています。

2.診断的分析

診断分析は、何かが起こった理由を理解するための詳細なデータ分析プロセスです。ドリルダウン、データディスカバリー、データマイニング、相関などの手法を特徴としています。これらの各手法では、生データの分析に複数のデータオペレーションと変換が使用されます。

3.予測分析

予測分析では、履歴データを使用して、将来の傾向に関する正確な予測を行います。機械学習、予測、パターンマッチング、予測モデリングなどの手法を特徴としています。これらの各手法では、コンピュータは、データ内の因果関係をリバースエンジニアリングするようにトレーニングされています。

4.処方的分析

処方的分析は、予測データを次のレベルに引き上げます。起こりそうなことを予測するだけでなく、その結果に対する最適な対応を提案します。さまざまな選択肢の潜在的な影響を分析し、最善の一連の行動を推奨することができます。グラフ分析、シミュレーション、複合イベント処理、ニューラルネットワーク、レコメンデーションエンジンを特徴としています。

はい。データアナリストはプロセスを自動化および最適化できます。自動データ分析は、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、コンピュータシステムを使用して分析タスクを実行する方法です。これらのメカニズムは複雑さが異なります。単純なスクリプトやコード行から、データモデリング、特徴検出、統計分析を実行するデータ分析ツールにまで及びます。 

例えば、サイバーセキュリティ企業は、オートメーションを使用して大量のウェブアクティビティからデータを収集し、さらに分析を行ってから、データの視覚化を使用して結果を示し、ビジネス上の意思決定をサポートする場合があります。

企業は、複数の顧客向けチャネルおよび社内チャネルから統計、定量的データ、および情報を収集します。しかし、重要なインサイトを見つけるには、膨大な量のデータを注意深く分析する必要があります。これは簡単なことではありません。データ分析とデータサイエンスがビジネスに付加価値を与える方法の例をいくつか見てみましょう。

データ分析が顧客インサイトを改善する

データ分析は、次のようなさまざまな顧客データソースからのデータセットに対して実行できます:

• サードパーティーの顧客調査
• 顧客の購入ログ
• ソーシャルメディア活動
• コンピュータの cookie
• ウェブサイトまたはアプリケーションの統計

分析は、顧客の好み、ウェブサイトで人気のあるページ、顧客が閲覧に費やす時間、顧客のフィードバック、ウェブサイトのフォームの操作状況などの隠れた情報を明らかにすることができます。これにより、企業は顧客のニーズに効率的に対応し、顧客満足度を高めることができます。

ケーススタディ: Nextdoor がカスタマーエクスペリエンスを改善するためにデータ分析を使用した方法

Nextdoor は、信頼できるつながりや、役立つ情報、商品、サービスの交換のための近隣ハブです。Nextdoor は、地域社会の力を利用して、人々がより幸せで有意義な生活を送るのをサポートします。 

Nextdoor は、Amazon 分析ソリューションを利用して、カスタマーエンゲージメントとレコメンデーションの有効性を測定しました。データ分析により、同社は、顧客がより良いつながりを構築し、より関連性の高いコンテンツをリアルタイムで表示することを可能にしました。

データ分析が十分な情報に基づく効果的なマーケティングキャンペーンを実現する 

データ分析は、マーケティング、製品開発、コンテンツ作成、およびカスタマーサービスから当て推量を排除します。これにより、企業はターゲットコンテンツを展開し、リアルタイムデータを分析してきめ細かく調整できます。 

データ分析は、マーケティングキャンペーンのパフォーマンスに関する貴重なインサイトも提供します。ターゲティング、メッセージ、クリエイティブはすべて、リアルタイム分析に基づいて調整できます。分析は、より多くのコンバージョンを実現し、広告の無駄をより少なくするためにマーケティングを最適化できます。

導入事例: Zynga がデータ分析を利用してマーケティングキャンペーンを強化した方法

Zynga は、Words With Friends、Zynga Poker、FarmVille などの人気のあるゲームで、世界で最も成功しているモバイルゲーム企業の 1 つです。これらのゲームは、これまでに世界中で 10 億名を超えるプレイヤーによってインストールされました。 

Zynga の収益はアプリ内購入から得られるため、Amazon Kinesis を利用してリアルタイムのゲーム内プレイヤーのアクションを分析し、より効果的なゲーム内マーケティングキャンペーンを計画します。

データ分析が運用効率を向上させる

データ分析は、企業がプロセスを合理化し、損失を減らし、収益を増やすのに役立ちます。予知保全スケジュール、最適化されたスタッフ名簿、および効率的なサプライチェーン管理により、ビジネスパフォーマンスを飛躍的に向上させることができます。

導入事例: BT Group がデータ分析を利用してオペレーションを合理化した方法

BT Group は、英国を代表する電気通信およびネットワークであり、180 か国の顧客にサービスを提供しています。BT Group のネットワークサポートチームは、ネットワーク上における英国全体での通話のリアルタイムビューを取得するために、Amazon Kinesis Data Analytics を利用しました。ネットワークサポートエンジニアと障害アナリストは、このシステムを使用して、ネットワークの問題を特定し、対応し、正常に解決します。