データ分析の概要
知識は力ですが、情報の価値は、それを使用して何ができるかによって制限されます。データ分析の分野では、ローデータを取得し、ビジネス・インテリジェンス (BI) に変換する方法を詳しく解説し、最終的にビジネス目標を達成するための適切な判断を行います。
データ分析は、近年進化しています
データとデータソースの急激な成長は、堅牢な分析インフラストラクチャーを備えた企業でさえ、引き続きビジネスの課題となっています。データソースの数と種類が増加しているため、データの収集と処理を行う「データサイロ」と呼ばれる、より分散したシステムも増えています。企業は維持するために、より高速なデータ分析が必要であり、データアナリストは常にスキルセットを進化させなければ、洞察が保留中のままになるリスクもあります。
AI が新しいパラダイムへ道を開く
AI は、データ・パイプラインとも呼ばれる、データの収集、前処理、分析、可視化という従来のワークフローの重要なステップを自動化するのに役立ちます。AI は大規模な作業を効率的に行えるため、アナリストは人間だけで処理するよりも、より深い洞察を得て、データ内のより複雑なパターンを識別することもできます。AI 分析の可能性には大きな価値がありますが、その代償として、AI モデルの構築とトレーニングにかかる開発時間が長くなり、成功を確実にするために必要なスキルセットを備えた AI ビルダーを見つけることが必要です。
データ・パイプラインを理解する:
データ・パイプラインは、未処理の状態で収集され、前処理から分析、最終的に実用的な洞察に至るまでの、データのライフサイクルを説明しています。プロセスは、ビジネスに応じて異なりますが、コアとなるステップは、ほぼ同じです。
- 取り込み
- 前処理
- 格納
- 分析
- 視覚化
インジェスト: データの収集
顧客とのやり取りから、ソーシャルメディアの投稿、オーディオやビデオなどのマルチメディアまで、さまざまな種類のデータを収集できます。構造化データは、スプレッドシートの数値データなど、事前に定義されたスキーマに適合する厳密に定義された情報です。非構造化データには、付箋の落書きからオーディオファイルまで、何でも含めることができます。
準備: データの処理
データ処理とは、AI または人間による分析とモデリングの準備を行うことを意味します。これは、データの所有者が必要に応じてデータを構造化する抽出、ロード、変換 (ELT) プロセス、または、使用前にデータをクリーンアップする抽出、変換、ロード (ETL) プロセスによって行われます。
格納先: データベース、ウェアハウス、レイク
データが格納前または格納後に前処理される場合でも、企業はしばしばクラウドまたはオンプレミスに膨大な量のデータを格納する必要があります。一般的に、データベースは、オンライン・トランザクション処理 (OLTP) とアプリケーションをサポートするデータを格納し、データ・ウェアハウスは、オンライン分析処理 (OLAP) をサポートする構造化データを格納し、データレイクは OLAP をサポートする非構造化データを格納します。データ・ウェアハウスとデータレイクには、メリットとデメリットがあり、企業がデータをどのように使用するか、およびデータ・パイプラインに投入できるリソースのレベルによって異なります。
分析: データモデリング
データ分析の目的は、データの意味を把握し、データをどう扱うかを決定することです。企業は、データポイントと構造間の接続を整理し、通信するプロセスであるデータモデリングを通じて、これを達成します。結局、データモデルは現実を表現するものです。
データポイント間の接続は、3 つのカテゴリーに分類されます:
- 1 対 1、1 人の顧客が 1 つのアカウントを持つことができ、1 つのアカウントが 1 人の顧客を持つことができます。
- 1 対多数、1 人の顧客が多数購入をすることができますが、1 回の購入で多数の顧客を持つことはできません。
- 多数対多数、多数の顧客が多くの会場を訪問することができ、多くの会場で多数の顧客を持つことができます。
今日使用されている多くの種類のデータモデルは、複数の事業体とその属性間の関係を探り、それらがどのように関連するのかの理解を導きます。この理解は BI の基礎を形成し、その目的は、実際に行われているデータ分析の種類によって、さらに洗練されます。
可視化: グラフ、チャート、ダッシュボード
データ・パイプラインの最終ステップは、データモデルの統合をし、分かりやすく可視化、チャート、グラフに変換し、ビジネスリーダーが戦略と意思決定を行う際に使用します。
AI はデータ・パイプラインをどのように変更しますか？
AI はデータ・パイプラインを変更しませんが、パイプラインがデータを前処理する使用事例を変更します。データモデルは、データアナリストの仕事の大部分を自動化するマシンラーニングおよびディープラーニング・アルゴリズムに供給されます。AI には、速度、一貫性、人間の専門家を超える極端な規模で、データの複雑さと量を作業する機能など、多くのメリットがあります。
4 種類のデータ分析
4 種類のデータ分析は、データを通じて現在および過去の現実を理解することに焦点を当てた従来の方法から始まります。これらは、記述的分析および診断的分析として知られています。分析の分野は、予測的分析や処方的分析など、高度な分析で継続的に構築されます。これは、文書化された現実を超えて、将来の出来事やトレンドを予測し、可能な行動方針をビジネス目標に合わせることを目指しています。
- 記述的分析: 過去に起こったこと
- 診断的分析: 過去はなぜこうなったのか
- 予測的分析: 将来的に何が起こるか
- 処方的分析: 最善の方法は何か
高度な分析のメリット
高度な分析は、基本分析と比較して、エッジ IoT デバイスやセンサーなど、より多様なソースからの大量の非構造化データの処理を高速化します。企業は、高度な分析を導入し、不正検出、感情分析、産業機器の予測メンテナンスなど、より困難なワークロードに対応することができます。
データ分析の使用事例
データ分析は、世界中のどこでも、ほぼすべての業界に同じ水準で適用できます。データを使用して、ミクロまたはマクロスケールで状況や出来事を理解する実践は、すべての企業が作成するデータに価値を見出す機会があることを意味します。ここでは、ほんの一例をご紹介します:
- 小売業: Meituan は、ビジョン AI ベースサービスの推論パフォーマンスを高速化し、オンラインおよび対面での体験を向上させました。
- 医学研究: コーチン科学技術大学は、AI 分析を使用して、がんスクリーニングの精度を向上させました。
- 製造: Novelis は AI 分析により製品設計を向上させ、プロトタイピングを高速化し、製品の反復回数を削減しました。
データ分析向けのインテル® テクノロジー
データ分析の導入の成功は、データ処理を高速化し、データストレージをより効率的にするハードウェアとソフトウェアの革新が不可欠です。クエリ時間の短縮とデータバックアップの高速化により、結果が高速化され、より多くのオンライン取引をサポートできます。
インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリーは、クラウドおよびオンプレミスでの AI およびデータ分析ワークロードに強力なパフォーマンスを提供します。最新世代のプロセッサーは、暗号化や圧縮などの重要なワークロードをオフロードするアクセラレーターを内蔵しており、AI などの優先度の高いワークロードに CPU サイクルを解放します。
詳細については、ビジネス概要「AI による高度な洞察」をお読みください。AI アクセラレーターの詳細については、製品概要「インテル® Xeon® CPU 向けインテル® AI エンジンは、AI パイプライン全体のパフォーマンスを向上させる」をご覧ください。
データ分析で意思決定インテリジェンスを強化
データ分析は、競争力を確保しイノベーションを促進するための要件です。データをより積極的に使用する企業は、遅れを取った企業よりも成功します。幸いにも、インテル® テクノロジーは、AI および最適化されたソフトウェア・ソリューション向けに構築された高性能ハードウェアで、強力な分析ソリューションの導入が容易になります。今すぐインテル対応の高度な分析を始めましょう。