ビッグデータのソース：それはどこから来たのですか？

ビッグデータは、今日のグローバルな企業の世界で採用されている大規模なプールにデータを蓄積することを指す包括的な用語です。 これは、企業によって収集された、組織化された、半構造化された、および構造化されていないデータのコレクションです。

ビッグデータには、データの保存と処理のソリューションが必要です。 結果として、これらのシステムは多くのデータ管理アーキテクチャの不可欠なコンポーネントです。 さらに、ビッグデータ分析やアプリケーションプラットフォームを支援するツールと組み合わせて頻繁に使用されます。

2001年、世界的に有名なアナリストであるDoug Laneyは、ビッグデータの3つの重要な要素である3つのVを特定しました。 彼らです：

• 音量
• 速度
• バラエティ

現在、ビッグデータは「価値」と完全性という用語を含むように拡張されています。

企業が必要とするビッグデータの量は、特定の量のデータに合計されるわけではありません。 ただし、ペタバイト、テラバイト、またはエクサバイトを使用して定量化されます。 この測定単位は、時間の経過とともに収集されたビッグデータの大規模なプールを考慮に入れています。

ビッグデータの重要性

企業は、分析中に顧客サービス、マーケティング、販売、チーム管理、およびその他の多くの日常業務を改善するためにビッグデータに依存しています。 彼らは、先駆的な製品やソリューションを革新するためにビッグデータに依存しています。 ビッグデータは、具体的な結果をもたらすことができる、情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うための鍵です。 ブランドは、それぞれのセグメントでマーケットリーダーとしての地位を確立しながら、ビッグデータで利益とROIを高めることを目指しています。

したがって、ビッグデータは、ビッグデータをまだ使用していない競合他社に対して企業に競争上の優位性をもたらします。

ビッグデータが企業にどのように役立つかの例は次のとおりです。

• 企業が広告およびマーケティング戦略/キャンペーンを改善するのを支援します。
• 消費者エンゲージメントとリードコンバージョン率を向上させます。
• これは、企業のバイヤー、顧客、および市場の変化する行動を研究するのに役立ちます。
• 市場と顧客のニーズにより敏感になります。

医学研究者でさえ、病気の危険因子や症状を特定するためにビッグデータを使用しています。 医師はまた、病気の診断と治療の枠組みを改善するためにビッグデータに大きく依存しています。 また、ソーシャルメディアサイト、調査、デジタル健康記録、および政府機関からの他のソースからのデータに依存しています。

ビッグデータの主な情報源：

ビッグデータの大部分は、次の3つの主要なリソースから生成されます。

• 機械データ
• ソーシャルデータ、および
• トランザクションデータ。

これに加えて、企業は直接の顧客エンゲージメントを通じて社内でデータを生成します。 このデータは通常、会社のファイアウォールに保存されます。 次に、外部から管理および分析システムにインポートされます。

ビッグデータソースについて考慮すべきもう1つの重要な要素は、構造化されているかどうかです。 非構造化データには、ストレージと管理の事前定義されたモデルはありません。 したがって、非構造化データから意味を抽出してビジネスに対応させるには、はるかに多くのリソースが必要です。

次に、ビッグデータの3つの主要なソースを見ていきます。

1.マシンデータ

マシンデータは、特定のイベントまたは固定スケジュールへの応答として自動的に生成されます。 つまり、すべての情報は、スマートセンサー、SIEMログ、医療機器とウェアラブル、ロードカメラ、IoTデバイス、衛星、デスクトップ、携帯電話、産業機械などの複数のソースから作成されます。これらのソースにより、企業は消費者の行動を追跡できます。 マシンソースから抽出されたデータは、市場の外部環境の変化に伴って指数関数的に増加します。 このタイプのデータを記録するセンサーには、次のものがあります。

より広い文脈では、マシンデータには、サーバー、ユーザーアプリケーション、Webサイト、クラウドプログラムなどによってチャーンされた情報も含まれます。

2.ソーシャルデータ

これは、Facebook、Instagram、Twitter、YouTube、Linked Inなどで共有されるツイート、リツイート、いいね、ビデオアップロード、コメントを通じてソーシャルメディアプラットフォームから派生します。ソーシャルメディアプラットフォームとオンラインチャネルを通じて生成された広範なデータは、ブランドと顧客の相互作用の各重要な側面。

ソーシャルメディアデータは山火事のように広がり、広範なオーディエンスベースに到達します。 これは、顧客の行動に関する重要な洞察、製品およびサービスに関する顧客の感情を評価します。 これが、ソーシャルメディアチャネルを活用するブランドがオンライン人口統計との強いつながりを構築できる理由です。 企業はこのデータを利用して、ターゲット市場と顧客ベースを理解できます。 これは必然的に彼らの意思決定プロセスを強化します。

3.トランザクションデータ

名前が示すように、トランザクションデータは、さまざまなPOSでのオンラインおよびオフライントランザクションを介して収集された情報です。 データには、取引時間、場所、購入した製品、製品の価格、支払い方法、使用した割引/クーポン、および取引に関連するその他の関連する定量化可能な情報などの重要な詳細が含まれます。

トランザクションデータのソースは次のとおりです。

• 支払い注文
• 請求書
• ストレージレコードと
• 電子レシート

トランザクションデータは、ビジネスインテリジェンスの重要なソースです。 トランザクションデータのユニークな特徴は、そのタイムプリントです。 すべてのトランザクションデータにはタイムプリントが含まれているため、時間に敏感で非常に不安定です。 簡単に言えば、トランザクションデータは、期限内に使用されない場合、その信頼性と重要性を失います。 したがって、トランザクションデータを迅速に使用する企業は、市場で優位に立つことができます。

ただし、トランザクションデータには、データを処理、分析、解釈、管理するための別の専門家が必要です。 さらに、このようなタイプのデータは、ほとんどの企業にとって解釈が最も困難です。

ビッグデータ分析はどのように機能しますか？

企業は、分析アプリケーションを回避し、データサイエンティストと提携し、他のデータアナリストと協力して、ビッグデータから関連性のある有効な洞察を抽出する必要があります。 さらに、利用可能なすべてのデータについての理解を深める必要があります。 最後に、分析チームは、データから何を抽出したいかを明確にする必要もあります。

チームは世話をする必要があります：

• クレンジング、
• プロファイリング、
• 変身、
• データセットの検証。

これらは、データ分析で行われる最も重要な初期ステップの一部です。

すべてのビッグデータが準備され、解釈のために収集されると、高度なデータサイエンスと分析の分野の組み合わせが、さまざまな機械学習ツールを介して適用されます。 これは、ビジネスの成長と発展につながる結果を生み出すのに役立ちます。

ビッグデータの分析に理想的ないくつかの追加手順は次のとおりです。

• データのディープラーニングの派生物
• データマイニング
• ストリーミング分析
• 予測モデリング
• 統計分析
• テキストマイニング

さらに、ビッグデータから洞察を抽出するために使用される分析のさまざまなブランチがあります。 これらの分析モデルは次のとおりです。

1.マーケティング分析

ブランドのマーケティングキャンペーン、プロモーションオファー、その他の消費者への働きかけを改善するための貴重な情報を提供します。

2.比較分析

顧客の行動指標を調べ、顧客とのリアルタイムのエンゲージメントを可能にして、企業がブランド、製品、サービス、およびビジネスパフォーマンスを競合他社と比較できるようにします。 この分析には、次のタイプのデータが必要です。

• 人口統計データ
• トランザクションデータ
• Web行動データ
• 調査、フィードバックフォームなどからの消費者テキストデータ。

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3.感情分析

これは、特定の製品またはサービスに関する顧客のフィードバック、顧客満足度、およびこれらの領域で改善するための指針に焦点を当てています。

4.ソーシャルメディア分析

。 この分析は、特定のサービスまたは製品に対する選択と好みに関するソーシャルメディアプラットフォームに対する人々の反応に関するものです。 この分析は、企業が考えられる問題を特定し、すべてのマーケティングキャンペーンの正しいオーディエンスをターゲットにするのに役立ちます。

ビッグデータから貴重な洞察を抽出するために企業は何をすべきですか？

実際のビジネス価値は、ビッグデータの容量から抽出され、実用的な洞察を生み出します。 企業は、分析のためのまとまりのある、包括的で持続可能な戦略の開発を目指す必要があります。 また、従業員と事業開発をサポートする決定を通じて、業界での差別化に焦点を当てる必要があります。

ビッグデータ分析は、リソースと時間のかかる作業です。 最先端のテクノロジーを備えているにもかかわらず、企業は熟練した資格のあるビッグデータの専門家のためにビッグデータ分析に苦労することがよくあります。 したがって、成長志向の洞察を提供できる専門家を雇う必要があります。 これはあなたが違いを生むことができるところです。 有能なビッグデータのスキルと知識を身に付けることで、あらゆる組織にとって貴重な資産になることができます。

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結論

ビッグデータは、現代の業界におけるビジネスのバックボーンです。 ビッグデータ分析は、企業が現在と将来の両方の成長戦略を立てるのに役立ちます。 これは、市場グラフと顧客のニーズを研究するために極めて重要です。

ビッグデータの基本的なダイナミクスは、もは​​やデータエンゲージメントのみの考慮事項ではありません。 全体像は、より広く信頼性の高い洞察を得るために、今後数年間でデータ生成を増やすための信頼できる方法を特定することです。