データ分析とは
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。今日、データ分析の分野では、マシンラーニング (ML) やディープラーニング (DL) AI などの AI 手法を使用して、構造化データ、半構造化データ、非構造化データをビジネス・インテリジェンス (BI) に変換しています。
最終的に、AI で強化されたデータ分析で望まれている結果は、ビジネスリーダーが組織目標の達成に向けて適切な意思決定を行うのに役立ちます。
データ分析は近年進化している
ギガバイトからペタバイト以上に急激な増加を続けるデータは、強力な分析インフラストラクチャーを備えた企業であっても、引き続きビジネスにおける課題とされています。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。企業はこれに追いつくために、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、インサイトが保留中のままになるリスクもあります。ML、AI、強力なコンピューティングの登場により、こういった膨大なデータセットから収集、分析、インサイトの抽出が可能になります。
データ分析における AI の影響
AI は、従来のデータ分析ワークフローにおける重要なステップの自動化を支援し、各ステップでより迅速なプロセスとより優れた結果を実現します。
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、より深いインサイトを得て、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、そのトレードオフとして、分析の自動化に使用される AI モデルの構築とトレーニング、成功に必要なスキルセットを持つ AI ビルダーの発見にかかる開発時間の長期化が挙げられます。
データ・パイプライン
AI を活用したデータ分析は、データ・パイプラインと呼ばれるアプローチによって構築されています。そのプロセスは企業ごとに異なる場合がありますが、データ分析ソリューションは、ほぼ同じコア・データ・パイプラインの段階を通じて機能します。
- データの読み込み、探索、前処理
- モデルセクションおよびトレーニング
- 本番環境の導入
データの入力、前処理、探索
まず、顧客とのやり取り、ソーシャルメディアの投稿、オーディオやビデオを含むマルチメディアなど、さまざまなソースから多種多様なデータが収集されます。このデータは、構造化または非構造化のいずれかの可能性があります。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。
すべてのデータが収集された後で、重要なステップである前処理が行われます。このステップには、AI またはデータ・サイエンティストによる、分析とモデリングのためのデータ準備が含まれます。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。
データが一貫性のあるフォーマットに整理されると、データの探索が開始されます。このステップでは、統計、確率計算、グラフやプロットなどデータの可視化を使用して、データ・サイエンティストがデータの理解と包括的なビューの作成に努めます。パターンと注目すべき点を明らかにするために、AI を含むさまざまな分析ツールがデータセットの構造、異常値の有無、データ値の分布など、さまざまな特性間の関係性をデータ・サイエンティストが見出すのに役立ちます。
モデルセクションおよびトレーニング
この段階でデータ・サイエンティストは、記述的分析によりデータの意味を理解するか、予測モデリングにより将来の結果を計算するかのいずれかの目的で、AI モデルまたはアルゴリズムを使用します。予測モデリングとは、入力されたテストデータに基づいて将来の挙動を予測する、統計モデルを作成するために使用される数学的アプローチです。
データ・サイエンティストは、手元の質問に答えられるようにするために、アルゴリズムという数学的アプローチを 1 つ以上使用し、モデルを必要なだけ正確にします。アルゴリズムの例には、回帰、クラスタリング、決定木 / ルール、時系列 / シーケンス、k 近傍法、ランダムフォレストなどがあります。最終的に、データ・サイエンティストは、利用可能なコンピューティング性能を使用して、最適な結果をもたらすと思われるモデルとアルゴリズムを選択します。
アルゴリズムが選択されると、データ・サイエンティストはトレーニングに進みます。基本的にトレーニングとは、あとからテストデータでの予測に使用するために、アルゴリズムの各種パラメーターのチューニングを自動化することです。このチューニングは、教師あり機械学習と呼ばれるもので、結果が分かっているデータについて、できる限り正確であることを目指します。教師なし機械学習と呼ばれる別の手法では、代わりにアルゴリズムに依存し、データをグループ化し、個別に把握します。
モデルの選択とチューニングを迅速に終わらせるため、データ・サイエンティストは、基盤モデルという、既製のモデルを出発点として使用できます。このようなモデルは、特定のユースケースのニーズに合わせて、カスタマイズして微調整することが可能です。全体として、基盤モデルの微調整プロセスは、ゼロから構築するよりも簡単で高速であるため、導入までのプロセスを合理化して加速する効果的な方法となります。
本番環境の導入
データ・パイプラインの最終段階である本番環境の導入で、データ・サイエンティストは、新しいデータに対してトレーニング済みのアルゴリズムを利用して、新しい結果を導きます。ここで、トレーニングされたモデルが分類と予測をユーザーやその他のシステムで活用できるようにします。モデルが新しいデータを処理した後も、データ・サイエンティストは、可能な限り正確なインサイトを生成できる出力になるよう、モデルを最適化することを選択できます。
AI はデータ・パイプラインをどう変えるのか
AI の導入は、従来のデータ分析パイプラインを変えることはありませんが、準備の要件に影響を与えます。つまり、大量のデータを扱う複雑で長いプロセスを自動化する ML および DL アルゴリズムのために、データの準備が必要です。AI は、速度、一貫性、データの複雑さと量を非常に大規模に処理する人間の専門家を超える能力など、データ分析に幅広い利点をもたらします。
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。予測分析と記述的分析を含む高度な分析方法は、文書化されている現実を超えて、将来の事象とトレンドを予測し、ビジネスの目標に沿った行動指針を定めようとするものです。
- 記述的分析: 過去に何が起こったか
- 診断的分析: 過去に起こったことがなぜそうなったか
- 予測的分析: 将来的に何が起こるか
- 処方的分析: 今後の最善の方法は何か
データ分析の分野は、AI の影響と普及の拡大に伴って進化を続けています。AI は、以下のような新しいタイプの高度なデータ分析を可能にしています。
- 認知分析: セマンティック・テクノロジーと ML、DL、AI アルゴリズムを活用し、人間のようなインテリジェンスをデータ分析に応用します。
- AI 対応分析: ML アルゴリズム、自然言語処理 (NLP)、その他の AI アプリケーションと分析ツールを組み合わせることで、複雑なデータからより優れたインサイトと理解を抽出します。また、AI 対応分析を使用して、分析タスクの自動化によりワークフローを高速化し、組織内のより多くの人にデータアクセスを拡大できます。
- リアルタイム分析: 受信データ到着後にすぐに分析し、瞬時に意思決定を行うことができるようにインサイトを抽出します。不正検出、クロスセルの機会、変動価格設定、異常検出、センサーデータの管理など、多くのユースケースで、リアルタイム分析が使用されます。
- インメモリー分析: ディスク上ではなくメモリー内のデータを使用してレイテンシーを短縮し、より大規模なデータセットの分析を高速化します。リアルタイム分析においても、データをメモリー上に保持することが重要です。
高度な分析ソリューションとビッグデータ
「ビッグデータ」という用語は、通常 1 テラバイト超の情報を含む非常に大規模なデータセットを表すために使用されます。ビッグデータは構造化されておらず、大容量で高速であるため、大量にリアルタイムで取得されます。また、多様であることから多くのデータ形式と種類で構成されています。そのサイズと特性から、ビッグデータには、データ・パイプライン通過させるためのパワフルなコンピューティング、ML、AI が必要です。
高度な分析ソリューションは、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加速します。企業は、高度な分析ソリューションを導入し、不正行為の検出、動向分析、産業用機器の予測メンテナンスなどのユースケースにおいて、このような難易度の高いビッグデータのワークロードに取り組んでいます。
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。データ分析の一般的な方法には、以下のようなものがあります。
- 顧客分析: 顧客の行動データを使用し、市場セグメンテーションと予測分析を通じて、重要なビジネス上の意思決定を支援します。
- 需要予測: 履歴データに基づいて予測分析を行い、特定の製品やサービスに対する顧客の今後の需要を推定し、予測します。最終的には、企業がより的確な情報に基づいた供給に関する判断を下すのに役立ちます。
- 異常検出: データの大部分から著しく逸脱し、典型的な挙動に関する明確な概念に適合しない、まれな項目、事象または観測値を識別します。
- 人の流れ分析: 人の動きをデータとして表示し、行動の背後にある隠れたパターンを明らかにするのに役立ちます。
- 時系列分析: 観測データの理解を提供することで、企業は予測、モニタリング、さらにはフィードバックやフィードフォワード制御に適したモデルを作成できます。
- ソーシャルメディア分析: ソーシャルチャネルから収集したデータから意味を見出し、ビジネス上の意思決定を支援し、ソーシャルメディアを通じてその意思決定に基づく行動のパフォーマンスを測定します。
- 顧客への推奨事項: 企業とのあらゆる接点において、顧客一人ひとりの好みや嗜好に合ったパーソナライズされた推奨事項を提供します。
企業は次のような、さまざまな業界でこれらデータ分析のユースケースを活用しています。
- 小売: 販売店は、需要予測、実店舗における動線分析、電子メールや店舗内広告、ソーシャルメディアによる顧客個人向けのレコメンデーションにデータ分析を活用できます。
- 製造: 製造元は、顧客分析や製造ラインのコンピューター・ビジョン検査による異常検出のために、データ分析を使用できます。
- 電気通信: 通信サービス・プロバイダーは、ネットワーク・トラフィックの異常を検出し、時系列分析によりネットワークの混雑を予測するためにデータ分析を活用できます。
- 医学研究: 研究者は異常検出を活用して、医用画像や患者データ解析の精度を高め、通常では見過ごされる可能性のある健康上のリスク要因を特定できます。
データ分析とインテルを活用して、さらに戦略的な意思決定を行う
AI 対応データ分析は、競争力を確保し、イノベーションを促進したい組織にとって必要不可欠なものです。データの活用に対してより積極的な企業は、遅れを取っている企業よりも成功するでしょう。
インテルは、AI 向けに構築された高性能なハードウェアと最適化されたソフトウェア・ソリューションを通じて、企業が強力な分析ソリューションを容易に導入できるよう支援することができます。
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