「データオデッセイの航海：2023年のトップデータ分析のトレンド」
Data Odyssey Voyage Top Data Analysis Trends in 2023
情報に関する推論を引き出すための生データの分析をデータ分析と言います。このブログでは、データ分析の将来について説明し、業界の動向をご紹介します。この業界は最近、多くの重要な変化を経験しています。業界の最新の動向に常に追いつき、それらを自分の仕事に取り入れる必要があります。興味深いことに、これらのトレンドのいくつかは既に進行中であり、他のいくつかは時間がかかるでしょうし、他のいくつかは技術の進歩に依存するでしょう。しかし、どの組織にも貴重な存在になりたいのであれば、それらについて認識しておく必要があります。それでは、非常に興味深いですね- 早速見てみましょう！！！
人工知能
まずは人工知能から始めましょう。データアナリストや他のプロフェッショナルは、AIの開発と並行してデータ分析が進化することで、より生産的になることができます。現在市場にはいくつかの素晴らしい新しいAIツールがあり、これらをデータ分析のパイプラインに簡単に統合することができます。最も効果的なAIは、人間の創造力と生産性を補完するものです。コーディングに関連する例として、GitHubに統合されているOpen AIのCopilotを見てみましょう。これにより、プログラマはこれまで以上に効率的かつ迅速にコードを書くことができます。GitHub Copilotは、プログラマの潜在能力と生産性を大幅に向上させる素晴らしいツールです。試したばかりのプログラマに尋ねてみてください、彼が言えるのは驚きと畏敬の念でしょう。データアナリストは、2023年以降、業務を効果的に遂行するために機械学習ツールにより依存するようになるでしょう。現在提供されているいくつかの例を見てみましょう。
スマートツール：これは、AIプログラムによって、書面、ウェブページ、Excelスプレッドシートなどの非構造化形式のデータが自動的にSQL構造化データベースシステムに変換されることを指します。これにより、プロジェクトの初期段階でデータアナリストが行う多くの労働集約型作業が省かれます。
自然言語処理：データアナリストは、SQLやPythonなどの時代遅れのコードベースではなく、自然言語を使用してデータベースにクエリを実行することができます。自然言語処理により、アナリストは特定の企業のソーシャルメディアの存在感や人気、感情分析などをインタラクティブに監視することも可能です。ナレッジグラフなどの構造化データ形式では、企業の設立状況や投資家レポートなどの情報を含めることで、後でより効率的にクエリを実行することができます。
時系列分析：ユーザー関連データや組織の財務データにおいてリスクトリガーを自動的に特定するための機械学習モデルを構築することで、より多くの分析が可能になります。多くの人々は、人工知能について学ぶとき、自分たちの職業がなくなるのではないかと心配しています。
データ民主化
技術的なプロフェッショナルであるかどうかに関係なく、全てのスタッフがデータにアクセスできるようにすることをデータ民主化と呼びます。現在では、データに基づく判断が優れた選択をもたらすことについては皆同意しています。データに基づく選択とは、直感ではなくデータに依存することを意味します。そのため、多くの企業が内部研修を提供して、スタッフがよりデータリテラシーを身につけるのを支援しています。
データリテラシーとは何でしょうか？それは単純に、従業員一人一人がデータの取り扱いに関わる方法や考え方について知識を持つ必要があるということです。ただし、データの民主化が進んでいるからといって、技術的な専門知識が不要になるわけではありません。例えば、データ分析のパイプラインを監視したり、非技術的なスタッフを指導・支援するためには技術的な専門知識が必要です。LookerやTableau、Power BIなどのダッシュボード技術の利用の増加は、データの民主化の良い指標と言えます。ただし、分析部門以外の部門もデータを活用しています。ABテストのためのAB Tastyやガイド付きオンボーディングのためのuserpoll、製品分析のためのMixpanelやHeapなど、これらの部門をサポートするツールの登場も、データの民主化が必要とされていることを示しています。APIネットワークの登場も、データの民主化が現れている分野の一つです。企業はAPIの展開により、データを一般に公開しています。
埋め込み分析
さて、埋め込み分析について見てみましょう。おそらく、最近のニュースで仮想現実（VR）や拡張現実（AR）についてたくさん聞いたことがあるでしょう。Metaの最近の困難や、数年後に予想されるAppleの眼鏡のデビュー、新しいOculus Quest Pro、またはGoogle Glassの導入時にGoogleが直面した困難など、その一部は実際には真実です。拡張現実と仮想現実のハードウェアの進歩により、分析者は顧客に新しい方法でデータを認識し理解する手段を提供できるようになりました。ARハードウェアを介して提供される埋め込まれたデータにより、ユーザーは消費している商品やサービスについて従来以上の情報を表示できるようになります。例えば、食品店にいるとして、ボタンをクリックすることで製品の炭素フットプリント、カロリー含有量、正確な原産地の詳細、そして可能であれば使用できるレシピなどを簡単に学ぶことができます。この分析情報の埋め込みにより、データの民主化が進むでしょう。次に、仮想現実（VR）について考えてみましょう。私たちは最近のCOVIDの流行中にリモートワークの必要性を実感しました。ZoomやGoogle Meetなどのオンラインミーティングによる人間のつながりの欠如は、リモートワークの主なデメリットの一つです。では、VRはそれにどのように適合するのでしょうか？良いアバターや現実的な感情表現を持つ完全に没入型の仮想会議室で、物理的に近くにいるときに人々が経験するつながりの感覚をシミュレートすることができるでしょう。これにより、オンラインの対話中に失われる視線などの非言語的なサインの分析が可能になります。さらに、データの消費者は、分析者がデータを幾何学的に、インタラクティブに、3次元的に使用できる完全仮想環境で、パワーポイントプレゼンテーションやその他の従来の手法よりも、分析者が伝えようとしているメッセージをより簡単に理解することができます。データ分析者は完全仮想世界で創造的な手法をより自由に使用することができます。その結果、VRの採用は、データの可視化に最も大きな影響を与えるでしょう。データのクレンジング、取得、準備など、データ分析者が必要とするすべての手順を含んでいる場合です。
予測分析
予測分析の目的は、過去のデータと統計モデリングや機械学習などの分析手法を使用して、将来の出来事について予測することです。進化した予測分析ツールとモデルのおかげで、どの企業でも歴史的および現在のデータを使用して、将来のパターンや行動をミリ秒、日、または年単位で正確に予測することができます。予測モデルは、小売業者が将来の在庫ニーズの計画を立て、出荷スケジュールを調整し、売り上げのために店舗のレイアウトを最適化するために頻繁に使用されます。予測分析ツールは、今後数年間でデータ分析の分野でより頻繁に使用されるでしょう。
データ・アズ・ア・サービス（DaaS）
将来、データ分析は現在のようには機能しません。現在、効率的なデータ分析ソリューションが必要な場合、通常はいくつかのデータエンジニアを起用してデータパイプラインを構築し、いくつかのデータアナリストを起用してデータを分析し、組織の他の部門とコミュニケーションを図るための効果的なデータ可視化を作成する必要があります。多くの新興企業にとって、このコストは妨げとなる場合があります。また、必要なIT人材を見つけることは簡単ではありません。そこでDaaSが役立つのです。Data as a Service（略してDaaS）は、ユーザーがデータウェアハウスやビジネスインテリジェンスツールのニーズを管理できるクラウドベースのソフトウェアアプリケーションのことを指します。これらのDaaSツールは、どこからでもホストされ、使用されることができます。さまざまなサイズがあります。基本的に、これにより、購読者はデータエンジニアリングやデータ分析部門を維持する必要なく、データ分析サービスを提供できます。データエンジニアやソフトウェアエンジニア、データ分析のスタッフを多く雇う必要がないため、データアナリストはデータを完全仮想世界でより自由に表現することができます。その結果、DaaSは中小企業の生産性向上につながるでしょう。より多くの企業が製品やサービスをクラウドに統合するにつれて、DaaSはデータ分析サービスを統合、管理、提供するためのより人気のある方法になっています。これにより、分析者は以前よりも簡単にデータを共有することができ、ビジネスのタスクとプロセスを効率化することができます。さらに、近年、非プログラマー向けの新しいクラスの製品、いわゆる最小限のコードまたはノーコードの分析プラットフォームが人気を集めています。これらは通常、ドラッグアンドドロップのユーザーインターフェースを備えたシステムです。事前の技術的知識を持たなくても、ユーザーは分析、パイプライン、および可視化ダッシュボードを作成することができます。これにより、データに基づく意思決定を行おうとする中小企業の参入障壁が大幅に低下します。最小限のコードまたはノーコードの分析プラットフォームには、GoodData、Priceloop、Bold BIなどがあります。
データファブリック
データファブリックは、特定の技術に限定されることなく、現在および将来のデータ資産を活用する包括的なデータと人工知能のアプローチです。AIラダーは、すべての企業データを収集し、分析し、統合することに焦点を当てた理解しやすく実装しやすい戦略であり、より魅力的な顧客体験、より良いサービス、より優れた製品、およびビジネスの効率向上を提供します。では、なぜデータファブリックを理解することが今日重要なのでしょうか？私たちは新たな技術時代に入っており、知識時代における最大の課題は、利用可能なデータと情報を知識と洞察に変えるための知識と洞察のギャップを埋めることです。これにより、より動的で最先端の製品とサービス、より個別化された顧客体験、およびビジネスの効率向上が実現されます。では、組織が既に持っているデータでそのギャップを埋めることを妨げているのは何でしょうか？基本的な答えは、技術、規模、および人的資源によって作成される複雑さです。要するに、データファブリックは、企業の専門知識と利用可能なデータのギャップを埋めるために人々と技術を活用することであり、より動的な商品とサービス、魅力的な顧客体験、およびビジネスの効率向上が実現されます。
IoTとリアルタイムデータ
次に、IoTとリアルタイムデータの成長について説明します。おそらくほとんどの方が、インターネット・オブ・シングス（IoT）について聞いたことがあるでしょう。自宅のスマートスピーカーやロボット掃除機などです。ハードウェアは、人間の行動をモニタリングし研究するためにますます利用されています。IoTの成長により、リアルタイムデータを生成する商品やサービスが増えています。リアルタイムデータは頻繁に非構造化であり、大容量です。つまり、多くのデータがあり、かなり乱雑です。しかし、非構造化のリアルタイムデータを活用する方法を知っていれば、真の経済的価値をもたらす世界における貴重な洞察を発見できるでしょう。最も最近の例の1つは、Ringです。このスマートデバイスとそれに付随するアプリでは、ユーザーが家中のビデオや音声データを監視できます。IoTデバイスは、異なる産業や製造施設でも使用され、さまざまな機器や機械などを監視します。GoogleマップもIoTを利用してリアルタイムの交通データを追跡し、近くの渋滞した道路に関するアラートを提供しています。
では、これがデータアナリストにとって重要なのはなぜでしょうか？システムのユーザーに関するより多くのリアルタイムデータを収集できれば、理解力も向上します。したがって、データアナリストは勤務する企業に新たな機会を開拓することができるでしょう。リアルタイムデータとIoTの成長は、データ保護についても疑問を投げかけます。以上がデータ分析の領域です。この分野では常に警戒する必要があります。
データガバナンス
次に、データガバナンスについて見ていきましょう。私たちは皆、現代の経済がますます多くのデータを生成し消費していることを認識しています。個人のデータに関する懸念もデータガバナンスとともに増加しています。これらの懸念が高まることで、最近ではデータガバナンスがより一般的になっています。では、データガバナンスとは具体的に何でしょうか？データガバナンスとは、生成および使用される地域のすべての適用可能な法律および規制に準拠し、最高品質のデータを生成することを保証することを指します。つまり、法律に従いながら高品質なデータを生成しましょう。したがって、現在のすべての企業は効果的なデータガバナンスポリシーの開発に注意を払う必要があります。適切な計画により、データが保護され、できるだけ高品質なものになるように目指します。戦略の欠如は、商業機会の逸失や最悪の場合は当局からの罰金や刑務所刑までにつながる可能性があります。ヨーロッパの多くのフォロワーはGDPR規制に詳しいかもしれませんが、世界の他の地域にも同等の法律が存在します。したがって、適切なデータガバナンスプロセスを確立することは、すべての企業にとって重要です。データガバナンスのテクニックに加えて、データがデータガバナンスポリシーに準拠していることを保証するために、中小企業から大企業までデータ保護担当者を雇う必要がある場合があります。しかし、データガバナンスに苦労しているのは企業だけではありません。消費者にもその責任があります。最近、使用するアプリの契約条項を本当に読んだことがありますか？私はいつもブログでデータがこの世界において大きな価値を持つと述べていますが、企業はそれを手に入れるために何でもします。契約の条件を読むことがどれだけ困難であるか理解しています。そのため、法的技術企業が世界中で設立され、私たちが直面するデータガバナンスの問題を克服するための支援を行っています。その結果、契約義務を理解するために機械学習と人工知能を利用する破壊的な法的技術企業の市場が将来的に存在すると考えています。ただし、この領域には既に参入している企業もあります。
結論
さて、ここでデータ分析の最新トレンドに関するリストをまとめます。この分野は急速に進化していることが明らかです。最新のテクノロジーの出現、データの利用の増加、データガバナンスへの注力が進んでおり、データ分析の未来は非常に有望です。今後数年間においてデータの潜在能力を最大限に活用するためには、この分野のトレンドに常にアップデートされることが重要です。私たちは周囲を取り巻くデータの海から洞察を得るために、好奇心と創造性を持ってデータ主導の未来への旅に乗り出しましょう。
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