ビッグデータから洞察を引き出すためのヒント

One私の以前のブログでは、データ サイエンス用のプログラミング言語について説明しました。前述したように、それはさまざまな機能アーキテクチャ レイヤーのツールの終わりでした。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 データを扱うために市場に出回っているさまざまなツールについて知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、私たちが考えているよりもはるかに多くの業種があります。ほぼ毎週、新しい開発が行われています。

しかし、最初は単純にしておきましょう。ビッグデータからインサイトを抽出するための最も基本的で役立つヒントを次に示します。

ビッグ データの全体像の背後にある主な目的は、ビッグ データから得られる洞察に関するものです。非常に役立つと証明できる洞察

1. ビジネスの現在価値を分析する
2. ビジネスの将来の成長を予測する
3. ビジネスに利益をもたらす方法を戦略化する
4. 膨大な数の消費者のニーズを知る

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点がいくつかあります。

以下は、洞察の抽出プロセスを開始する前に従うべき戦略的なヒントのリストです。

1. クリーン データの使用 –

データから得られる洞察はすべて、分析プロセスに投入しなければならないデータによるものです。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。また、分析エンジンに入力されるデータが完全に整理され、最も重要であることが同様に重要です。これに伴い、企業はできるだけ多くのデータを生成して保存することも必要です。洞察から結論を引き出す前に、より多くのデータを手元に置いておくことをお勧めします。

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、すべてのビジネスが大量のデータを生成しており、適切に分析すれば、ビジネス プランに有益であることが証明され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、そこから引き出された結果は、世界で何が起こっているかについての部分的な見方しか提供しません.

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を使用すれば、複数のデータ ストリームを監視および管理するのに役立ちます。データを集約してリンクすることで、ビジネス市場のより正確な全体像を提供する情報源との関係を推測できます。

3. データの完全性はチームの努力です。

データ戦略の成否は、企業がデータベースをどのように維持しているかにかかっています。データ戦略が提供する情報に頼るためには、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。データを維持することは、IT チーム、最前線の営業担当者、およびプロセスに関与する他のすべての人など、ビジネスに携わるすべての人々の責任です。

4. 集計データでわかる クエリが適切に構成されている場合 –

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。あなたが手にしているデータは、あなたが実際に考えている以上に多くのことを教えてくれます。しかし、ゲーム全体は、データを照会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。また、ビジネス データの分析に関しては、犯人はささいな詳細に隠されています。したがって、真の洞察を見つけるために詳細を掘り下げることが不可欠です。

5. ピクセル トラッキング分析の導入 –

企業は、マーケティング広告や製品販売に関するデータの収集に役立つように Web サイトを設計する必要があります。ウェブサイトを単なるマーケティングおよび販売プラットフォームではなく、データ生成ツールにする.

会社に大き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手法があります。 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、または別の場所であるかどうかにかかわらず、会社が使用するさまざまな Web サイトにピクセル トラッキングを植え付ける必要があります。ソーシャル メディアのピクセル トラッキングを使用して、ソーシャル メディアの Web サイトからデータを追跡することもできます。この追跡は、ユーザーのデバイスに関する情報も提供します。これは、販売がモバイルまたは Web 消費者からのものかどうかを理解するのに役立つ可能性があります。

6. 統計モデリングを使用する –

テレビ コマーシャルを作成する前に、マーケティング担当者はキャンペーンを実際の結果に一致させるのに役立つデータ コレクションの拡張機能を利用する必要があります。放送局の統計モデル メトリクスを作成するには、放送サイズ、人口統計情報、セカンド スクリーン 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が、ターゲット グループである人々、消費者、または場所を中心に戦略を立てることは、前提条件です。デジタル メディアやテレビの配置から収集されたデータからより多くの ROI を活用するには、ユーザーの検索習慣、使用しているデバイス、およびその他の行動指標を知る必要があります。

8. ミクスト 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、企業にとって最善の解決策は、混合メディア モデリング手法を使用することです。販売および反応データの分析は、その基礎を形成します。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除外し、収益を生み出すチャネルにより多くの予算を振り向けることができます。

9. 小売価格を測る –

小売業者の情報は、顧客の好みを測るのに役立つ最良のデータです。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、製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、Amazon から学ぶことができます。ユーザーが好むかもしれない製品の提案をユーザーに提供する方法と、会社が何百万ものトランザクション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独自のプロセスを改善すること、もう 1 つはカスタマー エクスペリエンスを改善することです。

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。一流企業のほとんどがそうしています。したがって、上記のヒントが抽出プロセスを改善し、ビジネスの利益を増やすのに役立つことを願っています.