最高の結果を得るための分析データアクセスパスの構築方法 - TechRepublic

データ分析の価値を高めるのは、多様なソースから集められたデータを単一のデータリポジトリに統合できる点です。構造化された記録システムデータだけでなく、写真、動画、ソーシャルメディア、ウェブサイトなどの非構造化データも、このデータリポジトリに流入できます。このデータの組み合わせにより、データ分析の質が向上し、これまで解決の糸口が見つからなかったビジネス上の課題に対して、貴重で他に類を見ない洞察を提供する能力が向上します。

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しかし、分析を最大限に活用するためのもう一つの鍵があります。それは、企業が分析データにアクセスして最良の結果を得る方法を理解することです。構造化データと非構造化データの両方がデータアクセスにおいて果たす役割をより深く理解することで、企業はデータへの最適なアクセスパスを設計することができます。

分析アクセスにおける構造化データの役割

トランザクション型の構造化データは、データへのアクセスを容易にするデータベースキーが既に備わっているため、分析アクセスにおいて重要な役割を果たします。トランザクションシステムのデータアクセスキーは、顧客、注文、製品など、企業が把握したい主要な情報構造に基づいて構成されているため、分析データリポジトリのデータアクセスパスを定義する際に、ゼロから始める必要はありません。

分析アクセスにおける非構造化データの役割

非構造化データが分析にもたらす付加価値を最大限に引き出すには、この非構造化データへのアクセス パスを構築し、トランザクション データから既に取得しているデータとリンクできるようにする必要があります。

これを実現するには、トランザクションデータアクセスキーの名前を非構造化ビッグデータのラベルとして割り当てます。これにより、分析ソフトウェアは両方の種類のデータを識別し、リンクできるようになります。

例えば、「顧客」が注文システムの取引データレコードのキーとなり、顧客関連の非構造化データにも同様にラベル付けされている場合、分析ソフトウェアは、顧客が注文システム上で行ったすべての取引に加え、非構造化データに基づくソーシャルメディア投稿で顧客が製品や会社について述べた内容も検出します。これにより、顧客が次に購入する可能性のある商品や会社について、有意義な洞察が得られます。これは、顧客がシステム上で行った取引を見るだけでは得られない洞察です。

分析ソフトウェア: データ解読の3つ目の鍵

分析においてデータの価値を引き出す3つ目の要素があります。それは、分析ソフトウェアに組み込まれ、データアクセスキーとラベルを参照する機械学習です。この機械言語はデータを迅速に処理し、「顧客」などのキーワードに基づいて反復パターンを探し出すことができます。これにより、顧客が何を求めているか、そして企業がどのような考え方を持っているかについての新たな洞察が得られる可能性があります。

アナリティクスベンダーは、顧客がどのようにデータにアクセスしたいか、そして最も効率的なデータアクセス方法を熟知していますが、そのアプローチは汎用的であるため、必ずしも貴社に最適なソリューションとは限りません。

まず、データ アクセスに関する一般的なベスト プラクティスである分析ベンダーからの推奨事項を採用し、次にトランザクション データ アクセス キーをさらに評価して、非構造化データのラベル付け方法と一致していることを確認し、最後に分析ベンダーと協力して分析内の機械学習モデルがすべてのアクセス パスで動作するように調整されていることを確認することで、分析内のすべてのデータにアクセスする能力を最大限に高めることができます。

これは時間のかかる作業ですが、データから最大限の価値を引き出し、優れたビジネス洞察を提供できれば、その価値は十分にあります。

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