テクノロジー主導の業界で働いている方なら、「データインテリジェンス」という言葉を耳にしたことがあるかもしれません。しかし、データインテリジェンスとは何でしょうか？そして、さらに重要なのは、それをどのように活用して競争優位性を獲得できるのでしょうか？このガイドでは、データインテリジェンスとそのベストプラクティスが様々な業界にどのように役立つかを探ります。
ジャンプ先:
- データインテリジェンスとは何ですか?
- データインテリジェンスの種類
- データ インテリジェンスを使用するのは誰ですか?
- データインテリジェンスのメリット
- データインテリジェンスを活用するためのベストプラクティス
- 成長するデータ市場のためのデータインテリジェンス
データインテリジェンスとは何ですか?
データは、信頼性が高く、正確で、タイムリーである場合にのみ、意思決定に適しています。ここでデータインテリジェンスが重要になります。最も基本的な意味では、データインテリジェンスとは、データを活用してより良い意思決定を行う方法、またはシステムです。データインテリジェンスは、既存のデータを分析するか、新しいデータを収集することで最適化できます。
参照: 採用キット: データベースエンジニア (TechRepublic Premium)
データインテリジェンスは現在、収集されたデータに基づいて予測や推奨を行うために、主に人工知能（AI）と機械学習技術に依存しています。マッキンゼーによる2021年の世界規模調査「AIの現状」によると、営業利益の少なくとも5%がAIの活用に起因しています。AIの活用事例としては、製品やサービスの開発、マーケティング、営業、戦略、コーポレートファイナンスの意思決定の改善などが挙げられます。中には、営業利益の20%をAIに帰属させている企業もあります。
データインテリジェンスの種類
データインテリジェンスは、メタデータ、つまりデータに関する情報を提供するデータによって推進されます。主なメタデータのカテゴリーは次のとおりです。
- 行動: このタイプのメタデータは、ユーザーがデータ、アプリケーション、サービスとどのように対話するかを理解するために使用されます。
- 技術的: このカテゴリのメタデータは、スキーマやテーブル定義などのデータの技術的な側面を理解するために使用されます。
- ビジネス: ビジネス メタデータはデータ処理ポリシーを定義します。
- 来歴: このタイプのメタデータは、データがどこから来たのか (系統)、どのように収集されたか、時間の経過とともにどのように変換されたか (バージョン) を説明します。
AIとMLによってサポートされ、人間の知能によって強化されたアクティブメタデータもあります。アクティブメタデータは、人々がデータをどのように利用しているかに関する内部的な洞察を収集します。
データ インテリジェンスを使用するのは誰ですか?
データインテリジェンスは、様々な業界のあらゆる規模の企業で活用されています。小売業者はデータインテリジェンスを活用して消費者動向を予測し、どの商品を棚に並べるかを決定します。銀行はデータインテリジェンスを活用して不正行為を特定し、マネーロンダリングを防止し、保険会社はデータインテリジェンスを活用してリスクを評価し、保険料を設定します。
その他の使用例は次のとおりです:
- ヘルスケア: 病気の蔓延を追跡し、流行を予測し、治療を個別化します。
- 交通：交通の流れを最適化し、渋滞を減らし、安全性を向上します。
- 製造：機器の故障を予測し、生産プロセスを最適化し、廃棄物を削減します。
- サプライ チェーン管理: 在庫レベルを最適化し、需要を予測し、出荷ルートを決定します。
- 法執行：犯罪を追跡し、テロ攻撃を予測し、国境を越えた人や物の移動を追跡します。
- 人事管理: 人材を特定し、離職率を予測し、従業員の定着率を向上させます。
- 電子商取引: 推奨事項をパーソナライズし、価格を最適化し、不正行為を防止します。
データインテリジェンスのメリット
データセットを文脈化する
膨大な量のデータを扱う場合、適切なコンテキストが欠如していると、深刻な事態を招く可能性があります。逆に、データセットが適切にコンテキスト化されていれば、このデータインテリジェンスによってデータセットの理解が容易になり、そこから結論を導き出すことが容易になります。
データ品質の向上
データサイエンスを学ぶ学生は、データに関する鉄則として、その品質が信頼できる場合にのみ役立つとよく言われます。質の低いデータとは、不明瞭で、不正確で、古く、信頼性が低く、追跡不可能なデータのことです。これらの特性すべてがデータの取り扱いを困難にするため、データインテリジェンスが非常に重要です。データインテリジェンスを活用することで、企業はデータの品質を監視し、改善のための対策を講じることができます。
データアクセス性の向上
組織の複数のサイロに散在するデータは、アクセスや活用が困難です。データインテリジェンスは、企業がこれらのサイロを解体し、データへのアクセスを容易にするのに役立ちます。
系統追跡と監査パフォーマンスを簡素化
データは組織内を移動する過程で、多くの場合、様々な変換を経ます。そのため、データの出所や変更内容を追跡することが困難になる場合があります。データインテリジェンスは、企業がデータリネージを追跡し、監査を実施することで、データの正確性を確保するのに役立ちます。
ビジネスでデータインテリジェンスを活用するためのベストプラクティス
ビジネスでデータ インテリジェンスを活用することを考えているなら、心に留めておくべきベスト プラクティスがいくつかあります。
まず、目標と目的を明確に理解していることを確認してください。データインテリジェンスを活用することで、何を達成したいとお考えですか？
次に、データの正確性と信頼性を確保するために、高品質なデータ収集・保存ツールに投資しましょう。さらに、AIとMLを活用し、より的確な意思決定を支援する最新のデータインテリジェンスツールやプラットフォームにも投資しましょう。また、社内に熟練したデータサイエンティストのチームを雇用したり、データを最大限に活用できるよう支援してくれるマネージドサービスプロバイダーを導入することも有効です。
最後に、データ インテリジェンスの取り組みによって生成された洞察をどのように活用して、ビジネスにとって最善の意思決定を行うかについての計画を立てるようにしてください。
成長するビッグデータ市場のためのデータインテリジェンス
企業は、日々のビジネストランザクションから気象情報を蓄積するビッグデータセンサーから収集されたデータまで、様々なソースから膨大な量のデータを生成しています。最近の推計によると、世界では1日あたり5エクサバイト（5の後に18個のゼロが続く）以上のデータが生成されており、その大部分は非構造化データです。控えめな予測では、この数字は2025年までに463エクサバイトを超える可能性があるとされています。
企業は、データ活用が競争優位性につながることを以前から認識しています。だからこそ、すべての企業がデータドリブンな企業となり、そのメリットを享受したいと考えているのです。データインテリジェンスは、データの正確性、アクセス性、そして実際のビジネス課題への適用性を確保します。
