データの信頼性がアナリティクスの成否を分ける! データ分析基盤構築の「5つの掟」

SAS Institute Japan株式会社

製品カテゴリ
BI(ビジネスインテリジェンス)・データ分析 ; 
最多導入価格帯
:情報なし
導入企業規模
利用規模人数問わず
製品形態
ソフトウェア(ASP等)
製品の概要
データの信頼性がアナリティクスの成否を分ける! データ分析基盤構築の「5つの掟」

データの信頼性がアナリティクスの成否を分ける!

データ分析基盤構築の「5つの掟」

 ビッグデータやIoTのトレンドが示すように、多種多様なデータからビジネスで有用な洞察を引き出すための取り組みが、市場での競争優位につながる重要要素となっている。データ分析がビジネスの勝敗を分けるようになった今日、この流れに乗り遅れまいとする事例は枚挙に暇がない。

 しかしながら、アナリティクスへの一歩である、BI(Business Intelligence)ツールを導入して使い始めれば成果が得られるものではない。分析対象としたい多種多様なデータに、一定の品質と秩序ある管理がなければ、どんなにすぐれたBIツールを導入したとしても期待する効果は得られようがない。そのため、データ分析担当者は、低品質・未整備なデータ群を分析可能なレベルまで整える作業に膨大な時間が取られてしまい、本来の目的であるデータ分析に十分な時間を取れていないのが実態である。

 ここまでできっとお察しと思うが、アナリティクスの取り組みの第1歩は適切な「データ分析基盤」を整えることであり、ここがアナリティクスの成否の分かれ目となる。社内の複数のシステムに散在する膨大なデータを統合して品質の検証を行い、多種多様なデータ型を、最良の分析パフォーマンスが得られる形に変換・整形する。この一連のプロセスを適切に行って、はじめて洞察を引き出すためのアナリティクスの準備が整うことになる。

 もし、アナリティクスを始めてみたものの、十分なビジネス効果が得られない場合は、データ分析基盤が適正かどうかの見直しが必須となる。無論、これからアナリティクスに着手する場合、ここの仕組みとプロセスを十分に検討する必要がある。

 そこで参考にしたいのが、先達が経験から導き出した“知恵”だ。ここで紹介する資料は、アナリティクス/統計解析分野で豊富な実績を有するSAS Instituteが、成功事例から導き出したデータ分析基盤構築のベストプラクティスを丁寧に解説したものだ。有用な洞察を引き出しうる、信頼性が高く一貫したデータを準備するためのノウハウが凝縮されている。データサイエンティスト/分析担当者、自社のデータマネジメントを担うIT部門スタッフにとって必読と言える内容になっている。

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