私たちはハイパーコネクテッドな世界に住んでおり、そこではあらゆるインタラクションがデータを生成します。仮想アシスタントによってキャプチャされた私たちの声から、ソーシャルネットワークで共有された画像やビデオまで、絶え間ない情報の流れは、いわゆる「時代」のデータを供給します ハイプ AI (ジェネレーティブかどうか) について話していますが、残念ながら、この種の革新的なテクノロジーの価値を最大限に引き出すために不可欠ないくつかの基本概念についてはほとんど明確になっていないことがわかります。.
IDC のレポートによると、データ全体の量はそれを超えるはずです 2025 年末までに175 ゼタバイト, モノのインターネット (IoT)、人工知能 (AI)、デジタル サービスによって指数関数的に成長します。.
この爆発的なデータにより 情報を理解し 保存し そして何よりも 戦略的に利用する必要性がもたらされました ここで次のような基本的な概念が データウェアハウス, データレイク e ビッグデータ, これらは、企業の意思決定方法と戦略の形成方法を変革しました。.
データが役に立つためには、整理され、アクセス可能である必要があります。これは、から始まります 貯蔵, 、従来のリレーショナルデータベースから、のような最新のプラットフォームまでのフレームワーク上で実行された データウェアハウス (クエリに最適化された組織化されたリポジトリ)と データレイク (未加工、構造化、および非構造化データが定義されたスキーマなしで保存される場合)。.
ビッグデータの5V
ビッグデータの概念は、5Vによってしばしば記述されます:
- 巻: 継続的に生成される大量のデータ。.
- スピード:このデータがどれだけ早く生成され、処理されるか。.
- 品種:テキストから動画、ソーシャルメディアデータ、iotセンサーまで、フォーマットの多様性。.
- 真実性 :データの品質と信頼性。.
- 価値:データがもたらすインサイトの可能性。.
これらの要素を業務に統合できる企業は、データを次のようになります 戦略的資産, これらを使用して、革新、プロセスの最適化、傾向の予測を行います。.
データ主導型戦略: 情報に基づいた最適化された意思決定
の文脈ではデータ分析が不可欠になっています 第4 次産業革命, 自動化、接続性、AI がビジネス競争力を再定義したのに対し、組織は結合するようになりました エグゼクティブ インテューション com 予測分析, amazon、netflix、general Electric などの企業は、データの戦略的使用がさまざまな業界にわたるビジネスをどのように変革できるかを示しています。.
たとえば、Amazon はデータ主導型の意思決定の典型的なケースであり、リアルタイム分析を使用して製品を推奨し、在庫を最適化し、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供します。.
Netflix は、視聴データを収集および分析してどのシリーズや映画を制作するかを決定できる機能で際立っており、人気の低いプロジェクトへの投資を避け、数百万ドルを節約できます。.
産業分野では、ゼネラル エレクトリック (GE) が IoT センサーを採用して機械の性能を監視し、故障を予測し、運用コストを削減し、ビッグ データと AI を統合することで効率とイノベーションがどのようにもたらされるかを示しています
工業規模で.
データ品質における AI の使用
データの可能性を活用するために、多くの企業は AI に頼っています。高度なアルゴリズムにより、複雑なパターンの特定、シナリオ予測、意思決定の自動化が可能になります。.
しかし、データ品質が鍵となります。 研究によると、 一貫性のない、または不正確なデータは、財務上の損失を引き起こす可能性があります, 、誤った情報に基づいてマーケティングキャンペーンに数百万ドルを費やした企業の場合のように 真実性 データは分析テクノロジーへの投資と同じくらい不可欠です。.
近年、データ分析は技術的なテーマから取締役会における戦略的議題へと変化しています。 MITスローン マネジメント レビューの報告書によると、, ビジネスリーダーからの87% 彼らは、組織の目標を達成するにはデータ分析が不可欠であると述べています ジェネレーティブ AI そして、のようなツール チャットgpt これらは、シミュレーションを作成し、幹部会議で仮説的なシナリオを検討するために使用されています。.
に進むにつれて 第5 次産業革命 , 、自動化と人間のカスタマイズのバランスが優先されます。 データ分析 より直感的なアプローチにより、決定は数字に基づいて行われますが、人間の経験によって豊かになる環境が生まれます。.
データ分析の未来は、ビジネス環境をさらに変革することを約束するトレンドを示しています。その 1 つが Data as a Service (DaaS) です。企業はデータを収益化し、それをサービスとして他のビジネスに提供し、新たな収益機会を生み出します。.
並行して、プライバシーと規制は、堅牢で責任あるデータ ガバナンスの必要性を強調する一般データ保護規則 (GDPR) や一般データ保護法 (LGPD) などの法律によって重要性を増しています。さらに、即時的な洞察に対する需要の高まりにより、データ ストリーミング テクノロジーの進歩が促進され、リアルタイムの分析とより機敏な意思決定が可能になりました。.
従って、Generative AIの時代におけるデータ収集と分析は、もはや単なる競争上の優位性ではなくなった; それらが 戦略上のニーズ. これらのテクノロジーを習得した企業は、ますますダイナミックで困難な市場で繁栄しています。.
データとテクノロジーおよび人間の専門知識の統合は、ビジネス上の意思決定の未来を形作り、毎週 AI によって生成された斬新さが私たちに与える驚きによって、イノベーションと成長の新時代を導くことを約束します。.
