アドバンスドアナリティクスとは?

高度なデータ分析は、ビジネス上の革新的な意思決定を促進します。アドバンスドアナリティクスとそのレポーティングでは、データマイニング、ビッグデータ、予測分析のための高度なツールを使用して、重要なトレンドやパターン、パフォーマンスに関する有益な情報を発掘します。 価値あるデータの収集量が増えれば増えるほど、そのデータを使用して競争力につながるインサイトを得ていかなければなりません。

アドバンスドアナリティクスの手法

アドバンスドアナリティクスツールを使用するとデータを深く掘り下げられるため、ある状況が起こっている理由を理解したり、傾向を見極めたりといったことがやりやすくなるほか、予測的なインサイトを生成したり、望ましい成果に向けて最適化を行ったりすることも可能になります。こうした手法は、アドバンスドアナリティクスが成熟するための強固な基盤を構築するうえで役立ちます。アドバンスドアナリティクスの手法には次のようなものがあります。

データマイニング

データマイニングでは、大量のローデータのシーケンス、関係、異常を特定します。そのうえで、データセット内の接続を作成・分析して、機会とリスクに関する情報を生成します。

機械学習

機械学習は、計算手法を用いてデータのパターンや推論対象を見つけ、統計モデルを自動的に作成するもので、最小限の人間の介入で信頼性の高い結果が得られます。

コホート分析

コホート分析は、集団の行動を調べることで広く応用できるインサイトを導き出す高度なデータ分析法です。「Making Friends with Cohort Analysis」で、コホート分析を用いて顧客データを掘り下げる5つの方法についてご紹介していますのでご一読ください。 

クラスター分析

クラスター分析は、データセットの相違点や類似点を知るための一手法で、そのデータを視覚的に提示すると簡単に比較できるようになります。クラスター内のデータの分布を示す標準的な手法に「箱ひげ図」があります。

維持率分析

維持率分析では、ユーザーや顧客のコホートを理解するために高度なデータ分析を行います。得られたインサイトは、維持に影響する要因を見極めるのに役立つほか、顧客成長戦略の手がかりにもなります。詳しくはホワイトペーパー「Retention Analysis and the Data that Drives It」(ダウンロード)をご覧ください。​​​​​​​

複合イベント分析

複合イベント分析は、複合イベント処理(CEP)とも呼ばれる高度なデータ分析手法で、イベント発生時に複数のソースから入ってくるイベントデータを集約し分析します。そしてそのなかでデータ間の因果関係を特定し、ビジネス上の意思決定に影響しうるインサイトをリアルタイムで提供します。​​​​​​​

予測分析

予測分析は、データマイニングや統計的手法、機械学習と合わせて用いるもので、データを調べて将来の成果を予測し、ビジネスについての適切な予測を可能にします。

アドバンスドアナリティクスがもたらすメリット

最新の高度データ分析ツールを使用すると、より多くのデータをより迅速に分析して運用することができます。生成されたインサイトは、より的確で適切な意思決定を可能にし、ROIの向上を促します。

戦略に集中できる時間が増える

アドバンスドアナリティクスツールを適切に選択すれば、データの並び替えと分析のプロセス合理化に必要なリソースを減らすことができます。そうすると企業は大量のデータを入力して、インサイトをよりスピーディに活用できるようになります。結果、アナリストはより価値のあるプロジェクトに取り組めるようになり、リーダーはより多くの時間をビジネス改善のための戦略に費やせるようになります。

より的確な意思決定が可能に

アドバンスドアナリティクスでは、データからより深いインサイトが引き出され、つまり、データが実用的な情報に転換されます。そしてその情報が、事実に基づいた迅速で的確な意思決定を可能にします。

ROIが向上

アドバンスドアナリティクスツールを使うと、リソースをいつどこで使用するか効果的に決めることができ、業務効率が高まってコストが低減します。また、アドバンスドアナリティクスによって顧客のニーズが明らかになるため、競争の中でいち早く製品やサービスを開発し進化させて、イノベーションを実現することができます。

データの共有&ユーザーエンパワーメント

アドバンスドアナリティクスツールは、異なるソースのデータの統合を支え、組織全体でデータを安全に共有することを可能にします。データにアクセスできるとなれば、従業員は組織をさらに成長させる機会を見つけ出して行動していくことができます。

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