私の以前のブログの 1 つでは、データ サイエンス用のプログラミング言語のツアーを提供しました。先ほども言いましたが、これはさまざまな機能アーキテクチャ層のツールの終わりです。しかし、ビッグデータの終わりではありません。ビッグ データに関する知識は、ビッグ データ自体と同じくらい膨大です。
ビッグ データのアーキテクチャと、ビッグ データを操作するために市場に存在するさまざまなツールについて知っているだけでは十分ではありません。ビッグ データ ドメインには、私たちが考えるよりもはるかに多くの分野があります。ほぼ毎週、新しい開発が行われます。
しかし、最初は単純にしておきます。ここでは、ビッグ データから洞察を抽出するための最も基本的で役立つヒントを紹介します。
ビッグ データの全体像の背後にある主な目的は、ビッグ データから導き出せる洞察に関するものでした。
そしてリストは続きます。ビッグ データから貴重な洞察を抽出する際に留意すべきことがいくつかあります。
ビッグ データから洞察を抽出するためのヒント
以下は、いくつかの戦略的な事項のリストです。インサイト抽出プロセスを開始する前に従うべきヒント。
1.クリーンなデータを使用する –
データからどのような洞察が得られるにせよ、それはすべて分析プロセスに投入する必要があるデータのおかげです。したがって、適切なデータを収集することがますます重要になります。そして、分析エンジンに入力されるデータが完全によく整理されており、最も重要であることも同様に重要です。これに伴い、企業はできるだけ多くのデータを生成し、保存する必要もあります。分析情報から結論を導き出す前に、より多くのデータを用意しておくことをお勧めします。
関連項目: ビッグデータ分析: マーケティング担当者が顧客を理解するためにビッグデータ分析をどのように使用するか
2.複数のデータ ソースを使用して全体像を把握する –
毎年、どの企業でも大量のデータが生成され、適切に分析されれば、事業計画に有益となる可能性がある深い洞察が得られることは誰もが知っています。しかし、ビッグデータを理解するには全体像を見る必要があります。世界中に存在するすべてのデータのうち、1 つの企業のデータはその断片にすぎません。したがって、そこから導き出される結果は、
まあ、それはまったく面倒な作業ではありません。適切なツールとプロセスが複数のデータ ストリームの監視と管理に役立ちます。データを集約してリンクすることにより、ビジネス市場のより正確な全体像を提供するソースとの関係を推測できます。
3.データの整合性はチームの努力です –
データ戦略の成功と失敗はすべて、企業がデータベースをどのように維持するかにかかっています。データ戦略が提供する情報を活用するには、ビジネスに関連するすべての詳細を最新の状態に保つ必要があります。外部ソースからのライブ更新も必要であり、内部データ ソースについても同様です。データの維持は、IT チーム、最前線の営業担当者、その他プロセスに関わるすべての人など、ビジネス内のすべての人々の責任です。
関連項目: ビッグデータに最適なプログラミング言語 – パート 2
4.クエリが適切に構造化されていれば、集約されたデータから何でもわかります。
ビジネスのすべてのデータを収集して保存するだけでは十分ではありません。また、分析のためにそれをより広い視野で捉えるだけでは十分ではありません。あなたが手元にあるデータからは、実際に考えている以上に多くのことが分かる可能性があります。しかし、ゲーム全体は、データをクエリしてそこから洞察を抽出する方法を中心に展開します。
データ サイエンティストは、データ分析は科学であると同時に芸術であると言います。ビジネス データの分析となると、犯人は些細な詳細に隠されています。したがって、本当の洞察を得るには、詳細を掘り下げることが重要です。
5.ピクセル追跡分析の導入 –
企業は、マーケティング広告や製品の販売に関連するデータの収集に役立つような方法で Web サイトを設計する必要があります。そうすれば、Web サイトは単なるマーケティングや販売のプラットフォームではなく、データ生成ツールになるでしょう。
会社に多大な利益をもたらす可能性のあるピクセル トラッキングと呼ばれる方法論があります。 IT 部門とマーケティング部門は協力して、モバイル、マイクロサイト、または別の場所にかかわらず、企業が使用するさまざまな Web サイトにピクセル トラッキングを浸透させる必要があります。ソーシャル メディア ピクセル トラッキングを使用して、ソーシャル メディア Web サイトからデータを追跡することもできます。この追跡により、ユーザーのデバイスに関する情報も提供され、売上がモバイルからのものであるかどうかを理解するのに役立ちます。
6.統計モデリングを使用する –
テレビ コマーシャルを開発する前に、マーケティング担当者はキャンペーンを実際の結果と一致させるのに役立つデータ収集の機能強化を活用する必要があります。統計モデルを作成するには、放送局に関する指標、放送サイズ、人口統計情報、セカンド スクリーンのアクティビティなどを組み合わせる必要があります。
7.特定の人口統計をターゲットにする –
マーケティング担当者にとって、ターゲットとなる人々、消費者、または場所のグループを中心に戦略を設計することは前提条件です。デジタル メディアやテレビのプレースメントから収集されたデータから ROI をさらに活用するには、ユーザーの検索習慣、使用しているデバイス、その他の行動指標を知る必要があります。
関連項目: クラウドについて覚えておくべきことコンピューティング: してはいけないこと
8.混合メディア モデリングを使用する –
より良い将来計画を立てるために、企業にとっての最善の解決策は、混合メディア モデリング技術を使用することです。その基礎となるのが販売データとレスポンスデータの分析です。マーケティング担当者がすべての流通チャネルを徹底的に判断するのに役立ちます。したがって、パフォーマンスの低いチャネルを排除し、より多くの予算を利益を生み出すチャネルに振り向けることができます。
9.小売業者を評価する –
小売業者の情報は、顧客の好みを評価するのに役立つ最良のデータです。このデータは、マーケティング ポリシーの 2 つのアクションによって引き起こされる可能性のある効果間の相関関係を知るのに役立ちます。顧客の反応を理解することは、商品の売上と需要を増やすのに直接役立ちます。
Amazon がビッグデータを最大限に活用する方法について学ぶことができます。ユーザーが好みそうな製品を提案する方法と、同社が何百万もの取引と出荷を処理する方法。ビッグデータを分析することで、Amazon は 2 つの方法で自社のビジネスに利益をもたらすことを試みています。1 つは洞察に基づいて自社のプロセスを改善することであり、2 つ目は顧客エクスペリエンスを向上させることです。
関連項目: クラウドの規約と技術コンピューティング
ビッグデータ分析を通じてビジネスの進捗を改善する手法を使用しているのは Amazon だけではありません。ほとんどすべての一流企業がそうしています。したがって、上記のヒントが抽出プロセスの改善とビジネス利益の増加に役立つことを願っています。
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