機械学習でデータを実用的な洞察に変換する

ビジネスが今やデータ主導型になっていることは誰もが知っています。データ収集の増加に伴い、分析はビジネス価値を高める最大の要因の 1 つになりました。ただし、分析手順は基礎となるワークフローによって異なります。

企業はこれまで以上に多くのデータを収集していますが、多くの企業は依然としてそのデータをどう活用するかに苦慮しています。企業が意思決定を行うには実用的な洞察が必要ですが、実用的な洞察とは何でしょうか。また、実用的な洞察を作成するためにデータをどのように活用するのでしょうか。

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実用的な洞察とは何ですか?

実用的な洞察は、生のデータ分析に基づくプロセスです。たとえば、ビジネスリーダーはプラットフォーム上で顧客の行動を追跡し、製品に対する顧客の認識を知ることができます。これらのデータ ポイントは分析プラットフォームに送られ、ユーザーはそこから結論を導き出すことができます。

ビジネス リーダーは、顧客が過去に人気があった製品機能にあまり興味を示さず、新しい機能や強化された機能を求めていることに気付く場合があります。ソーシャル メディア リスニング戦略は、生のデータを収集し、それを実用的な洞察に変換するのにも役立ちます。

あらゆる業界で実用的な洞察を活用できます。 「分析とAIを通じて得られる実用的な洞察はもはや贅沢ではなく、競争力を高めるために必要不可欠なものだ」と分析プロバイダーSisenseの開発者プラットフォーム責任者、エイタン・ソファー氏は語る。

情報自体は実用的な洞察ではありません。企業が受け取る情報によって、関係者が直接意思決定を行ったり、現在のプロセスを変更したり、全体的な調整を行ったりできる場合、これは実用的な洞察となります。

現在、分析プラットフォームは、実用的な洞察を得るために AI と機械学習 (ML) アルゴリズムに依存しています。たとえば、金融会社は ML アルゴリズムを使用して、ローン申請者の信用力を迅速に評価し、人間のエージェントにローンの承認または拒否の推奨を提供できます。

プロセスに関する決定を下す権限は依然として人間にありますが、アルゴリズムによって人間の仕事はより簡単かつ効率的になります。

分析のためのデータの準備: 構造化データと非構造化データ

機械学習アルゴリズムは深い洞察を提供しますが、学習段階と成熟段階で受け取るデータに完全に依存しています。

「アナリストは最良の結果を得るために、構造化データと非構造化データの両方を扱う必要がある」とソファー氏は語った。

実用的な洞察を得るための主な課題の 1 つは、構造化データと非構造化データの両方を処理する必要があることです。

構造化データの分析は非常に簡単です。このデータは、クライアントが生成することも、ユーザーが生成することもでき、定義済みのテンプレートに表示されます。たとえば、顧客情報フォームには顧客が情報を入力するためのフィールドが事前定義されているため、構造化データのソースになります。構造化データは従来のデータベースに保存されるため、スキーマに大きく依存します。

非構造化データの場合はさらに困難です。このデータの例としては、生のテキスト、ソーシャル メディアのコメント、ログ ファイル、通話ログなどがあります。非構造化データは NoSQL データベースまたはデータ レイクに保存する必要があり、自由形式であり、スキーマに従いません。

利用可能なデータ全体の 80% は非構造化データであると推定されており、強力なビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームを使用すると、このデータを実用的な洞察に変換するプロセスを簡素化できます。複数のソースに接続するプラットフォームを使用すると、異なるデータのインポートや効率的なワークフローの作成が容易になります。

データを実用的な洞察に変換する

分析プラットフォームが提供できる洞察は、実用的な洞察だけではありません。たとえば、企業は、それ以上のアクションは不要であるというビジネス ポリシー確認を受け取る場合があります。これらの洞察は、実用的な洞察と同じくらい価値があります。

分析プラットフォームを利用して、どの洞察が実行可能で、どの洞察が実行不可能かを判断する前に、ビジネス上の問題を特定することが重要です。どのような問題を解決しようとしていますか? また、成功をどのように測定していますか? 洞察を有効なものとして受け入れる前に、データセットのコンテキストを確立することも役立ちます。

すべてのデータ収集方法には偏りがあります。たとえば、ログ ファイルには、顧客がプラットフォームの特定の機能にかなりの時間を費やしていることが示されている場合があります。企業はこれが最も重要な機能であると結論付け、それを改善するかもしれません。しかし、機能が非効率的であったり直感的でなかったりするため、顧客は多くの時間を費やしている可能性があります。

データが収集されるコンテキストを常に意識してください。ノボテック英国・アイルランドのマネージングディレクター、ジョージ・ウォーカー氏は次のように語った。「トンネルビジョンは、スポーツから産業まで、あらゆる分野で問題となっています。単一の目標に固執し、一歩下がって全体像を見ることを忘れがちです。そうすることで、状況の現実に対する貴重な洞察と理解が得られます。」

データのコンテキストを理解したら、テストする仮説を構築できます。多くの企業はデータを測定し、その結果を調べて魔法のような洞察を探します。仮説を構築し、その正確性をテストすることで、実用的な洞察がはるかに速いペースで得られます。

ワークフローに洞察をもたらし、意思決定を支援します

「複雑で多次元のデータパラメータを革新的な方法でモデル化し、その洞察をワークフローに反映させることで、あらゆる業界の未来が変わるだろう」とソファー氏は語った。

しかし、洞察力を活用して意思決定を推進することによってのみ、未来を変えることができます。

多くの企業は洞察を得ても、それに基づいて行動することを怠っています。 BI 分析プラットフォームを最大限に活用するには、組織は最適化計画を作成する必要があります。シックス シグマ アクション プランは、新しいアイデアや発見をワークフローに統合し、問題を定義し、現在のプロセスの有効性を測定するのに役立ちます。

BI プラットフォームを活用してこれらの問題の根本原因を分析し、プロセスを改善します。展開後、新しいプロセスの有効性を測定および制御します。 洞察をワークフローに統合することも文化的な問題です。分析は仕事を置き換えるものではなく、仕事の強化につながることを従業員に教育します。こうすることで、企業は従業員が日常のビジネスプロセスでより多くのデータ主導の洞察を採用するようになることがわかります。

また、ビジネス ユーザーを含むすべてのユーザーがレポートを実行して洞察を得ることができるように、BI プラットフォームを民主化することも重要です。企業は、このようなサイロを解体することで、実用的な洞察の数を飛躍的に増やすことができます。

もう推測する必要はありません

実用的な洞察は、コンバージョンと売上を増加させ、ビジネスの収益に直接影響します。解約率が低下すると、ビジネス リーダーが顧客価値を高める要因をより深く理解できるようになるため、収益が増加します。

最大の利点は、企業が勘や「感覚」に頼るのではなく、確かなデータを使って意思決定を行えるようになることです。ビジネスリーダーは、新しいプロセスが機能するかどうかを推測したり期待したりする必要がなくなりました。

実用的な洞察を生み出すことは他のプロセスと同様であり、おそらくビジネス全体の成功にとって最も重要な要素です。