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私たちが今日住んでいるデータ主導の世界では、分析の分野はビジネスで競争力を維持するためにますます重要になっています。 実際、 マッキンゼーグローバル研究所 は、データ駆動型組織が顧客獲得において競合他社を23倍上回り、顧客ロイヤルティにおいて競合他社をXNUMX倍上回る可能性があることを示しています。

分析スタックにはさまざまな種類のツールがあります。その中には単一のソリューションに特化したものもあれば、エンドツーエンドの分析を提供するものもあります。 最新の分析ソフトウェアスタックは、主に AI & 機械学習.

AIがアナリティクスをどのように再形成しているか

データ分析とは、さまざまなソースから生データを取得し、より良いビジネス上の意思決定を行うために洞察を抽出することです。 これらの洞察は、過去のパフォーマンスの分析、将来の需要の予測、またはリアルタイムでの異常の検出という形で提供されます。

権利を持つ AI主導の分析 スタックにより、企業は変化の時期にデータ駆動型業界で競争力、機敏性、収益性を維持できます。

すべての分析スタックは、データにアクセスできるようにしたり、データのセキュリティとガバナンスを強化したりするなど、同様の基本的な機能を実行することが期待されています。 このテクノロジーを既存のツールの上に重ねて、カバレッジと拡張性を拡張し、チームがより少ないリソースでより多くの監視を行えるようにすることもできます。

企業はAIを使用して、収集したデータを100%分析できます。これは、 従来のBIダッシュボード。 また、リアルタイムでの運用上の意思決定を容易にするためにも使用されており、一部のソリューションは、エンドユーザーに「スマートプッシュ」(各通知に添付された実用的な洞察)を提供します。

また、可動部品が少ないため、AI分析スタックにより、手動による介入や変換が少なくなり、データ処理プロセス、洞察の生成、人的エラーが大幅に削減されます。

現代の分析のためのXNUMXつのエッセンシャル

スタックにはXNUMXつの主要な構成要素があります。

  • データパイプライン: データがデータレイクに到達する前に、データをクリーンアップ、準備、フォーマットし、場合によっては強化する必要があります。 これは、データの抽出、変換、およびウェアハウスへのロードを含むETLプロセスを通じて行われます。 主要なデータパイプラインベンダー市場には、Skyvia、Rivery、Segment、Fivetran、mParticle、Tealiumなどがあります。
  • データレイク: データソースは実際の分析スタックの一部ではありませんが、洞察を促進する原動力です。 効果的な分析スタックを構築するための最初のステップは、さまざまなソース(IT、アプリケーション、ビジネスなど)からのデータを統合し、それらを単一のパイプラインに統合するXNUMXつの場所を構築することです。これで、データは中央リポジトリに配置され、準備が整いました。クエリと分析。 急速に増加するデータの作成と取り込みの課題を克服するために、クラウドストレージは、ビッグデータに必要な速度、セキュリティ、および可用性を提供するため、多くの組織にとって選択肢となっています。 主要なデータウェアハウジングベンダーには、Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Panoplyなどがあります。
  • 視覚化: データが適切に保存されると、スタックのこの部分は、データ分析、視覚化、および利害関係者間のコラボレーションのためのインタラクティブなツールを組み合わせます。 主要なデータ分析および視覚化ベンダーには、MicroStrategy、Sisense、Tableau、およびLookerが含まれます。
  • ビジネスモニタリングとAI分析: 視覚化ソリューションが見ている間 データの1%未満が収集されています、自律監視は、キャプチャしたデータを100%分析するための唯一の実証済みの方法です。 データサイロ全体で、多くの組織が毎日何百万ものデータイベントを収集しています。 効果的なビジネスモニタリングにより、企業は、顧客体験、運用、または収益に影響を与えるインシデントに変わる前に、収益に影響を与える問題をリアルタイムで検出できます。 データを監視し、異常をリアルタイムで検出する機能は、データ駆動型の組織が財務状態、製品の使用状況、販売およびマーケティングのパフォーマンスなどのさまざまな操作に対する可視性と透明性を高めることができるため、スタックの秘密兵器です。 最終的に、これにより、カスタマーエクスペリエンスの問題を検出するための最短時間を確保し、チームが顧客に気付く前に問題を修正できるようになります。

AI主導の分析ソフトウェアは、ビッグデータの需要に適応するために21世紀で最も重要なテクノロジーのXNUMXつになりました。 生データを取得して戦略的洞察に変換する機能は、データ主導型経済において不可欠な競争上の優位性になっています。 情報に基づいた意思決定をほぼリアルタイムで行う場合、AI主導のビジネス監視と異常検出は、最新の分析スタックの秘密兵器です。

最新の分析スタックに関しては、エンドツーエンドの分析を提供するツールと、単一のソリューションに特化した最高のオプションの両方があります。 市場で入手可能な分析ソフトウェアツールを確認する際、ビジネスリーダーは、ソリューションが機械学習を使用した自動化の増加、リアルタイムのプロアクティブな洞察などの高度な機能、自動的に適応する予測などの技術トレンドに対応しているかどうかを検討することが重要です。条件の変化に応じて予測を最適化します。

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出典:https://www.dataversity.net/a-look-inside-the-modern-analytics-stack/

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