What is Data Analytics? - Big Data Analytics Explained - AWS

データ分析とは何ですか? – データ分析の説明 – AWS メインコンテンツに移動 クラウドコンピューティングとは? クラウドコンピューティングコンセプトのハブ 分析 データ分析とは何ですか? AWS アカウントを作成 データ分析とは何ですか? データ分析が重要なのはなぜですか? ビッグデータ分析とは何ですか? ビッグデータ分析はどのように機能しますか? さまざまなデータ分析手法にはどのようなものがありますか? データ分析を自動化することはできますか? データ分析をアウトソーシングすることはできますか? データ分析はビジネスでどのように使われていますか? AWS はデータ分析をどのようにサポートできますか? データ分析とは何ですか? データ分析は、生データを実用的なインサイトに変換します。これには、データを使用して傾向を見出し、問題を解決するために使用されるさまざまなツール、テクノロジー、およびプロセスが含まれています。データ分析は、ビジネスプロセスを形成し、意思決定を改善し、ビジネスの成長を促進することができます。 データ分析が重要なのはなぜですか? データ分析は、企業が自社のプロセスとサービスについてより高い可視性とより深い理解を得るのに役立ちます。それは、カスタマーエクスペリエンスと顧客の問題への詳細なインサイトをこれらの企業にもたらします。データを超えてパラダイムシフトし、インサイトと行動を結び付けることで、企業はパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを生み出し、関連するデジタル製品を構築し、オペレーションを最適化し、従業員の生産性を向上させることができます。 ビッグデータ分析とは何ですか? ビッグデータとは、高速かつ大量に継続して生成される (構造化、非構造化、半構造化された) 多様なデータの大規模なセットをいいます。ビッグデータは通常、TB または PB 単位で測定されます。1 PB は 1,000,000 GB に相当します。これを概観するために、1 つの HD の映画に約 4 GB のデータが含まれていると考えてください。1 PB は 250,000 本の映画に相当します。大規模なデータセットは、数百から、数千、あるいは数百万 PB の範囲で測定されます。 ビッグデータ分析は、大規模なデータセットのパターン、傾向、関係を見つけ出すプロセスです。これらの複雑な分析には、スケールをサポートする特定のツールとテクノロジー、計算能力、データストレージが必要です。 ビッグデータ分析はどのように機能しますか? ビッグデータ分析では、5 つのステップに従って大規模なデータセットを分析します: データ収集 データストレージ データ処理 データクレンジング データ分析 データ収集 これには、データソースの特定と、それらのデータソースからのデータの収集が含まれます。データ収集は ETL または ELT プロセスに従います。 ETL – 抽出、変換、ロード ETL では、生成されたデータは最初に標準形式に変換されてから、ストレージにロードされます。 ELT – 抽出、ロード、変換 ELT では、データは最初にストレージにロードされ、次に必要な形式に変換されます。 データストレージ データの複雑さに基づいて、クラウドデータウェアハウスやデータレイクなどのストレージに移動できます。ビジネスインテリジェンスツールは、必要なときにアクセスできます。 データレイクとデータウェアハウス データウェアハウスは、トランザクションシステムとビジネスアプリケーションから取得したリレーショナルデータを分析するために最適化されたデータベースです。データ構造とスキーマは、高速な検索とレポートを目的として最適化するために事前に定義されています。信頼できる「単一の情報源」として機能するよう、データはクリーニング、エンリッチメント、変換されます。データの例には、顧客プロファイルと製品情報が含まれます。 データレイクは、構造化データと非構造化データの両方をさらに処理することなく保存できるという点で異なります。データまたはスキーマの構造は、データがキャプチャされるときに定義されません。つまり、慎重に設計することなく、すべてのデータを保存できるということです。これは、データの将来の使用が不明な場合に特に役立ちます。データの例には、ソーシャルメディアコンテンツ、IoT デバイスデータ、モバイルアプリからの非リレーショナルデータが含まれます。 組織は通常、データ分析のためにデータレイクとデータウェアハウスの両方を必要とします。 AWS Lake Formation と Amazon Redshift がデータストレージニーズに対応できます。 データ処理 データが配置されたら、分析クエリから正確な結果を取得するために、データを変換して整理する必要があります。これを行うために、さまざまなデータ処理オプションがあります。アプローチの選択は、データ処理に利用できる計算および分析リソースによって異なります。 一元化された処理 すべての処理は、すべてのデータをホストする専用の中央サーバーで行われます。 分散処理 データはさまざまなサーバーに分散および保存されます。 バッチ処理 一定の時間にわたってデータの断片が蓄積され、バッチで処理されます。 リアルタイム処理 データは継続的に処理され、計算タスクは数秒で終了します。 データクレンジング データクレンジングには、重複、不整合、冗長性、間違った形式などのエラーをスクラブすることが含まれます。 また、分析のために不要なデータを除外するためにも使用されます。 データ分析 これは、生データが実用的なインサイトに変換されるステップです。データ分析には 4 種類あります: 1.記述的分析 データサイエンティストはデータを分析して、データ環境で何が起こったか、または何が起こっているかを理解します。円グラフ、棒グラフ、線グラフ、表、生成された説明など、データを視覚化することを特徴としています。 2.診断的分析 診断分析は、何かが起こった理由を理解するための詳細なデータ分析プロセスです。ドリルダウン、データディスカバリー、データマイニング、相関などの手法を特徴としています。これらの各手法では、生データの分析に複数のデータオペレーションと変換が使用されます。 3.予測分析 予測分析では、履歴データを使用して、将来の傾向に関する正確な予測を行います。機械学習、予測、パターンマッチング、予測モデリングなどの手法を特徴としています。これらの各手法では、コンピュータは、データ内の因果関係をリバースエンジニアリングするようにトレーニングされています。 4.処方的分析 処方的分析は、予測データを次のレベルに引き上げます。起こりそうなことを予測するだけでなく、その結果に対する最適な対応を提案します。さまざまな選択肢の潜在的な影響を分析し、最善の一連の行動を推奨することができます。グラフ分析、シミュレーション、複合イベント処理、ニューラルネットワーク、レコメンデーションエンジンを特徴としています。 さまざまなデータ分析手法にはどのようなものがありますか? データ分析では、多くのコンピューティング手法が使用されています。最も一般的なものをいくつか見てみましょう: 自然言語処理 自然言語処理は、人間の話し言葉と書き言葉をコンピュータに理解させ、それに応答させるために使用されるテクノロジーです。データアナリストは、この手法を使用して、口述されたメモ、音声コマンド、チャットメッセージなどのデータを処理します。 テキストマイニング データアナリストは、テキストマイニングを使用して、E メール、ツイート、調査、ブログ記事などのテキストデータの傾向を特定します。ニュースコンテンツ、顧客からのフィードバック、クライアントの E メールのソートに使用できます。 センサーデータ分析 センサーデータ分析は、さまざまなセンサーによって生成されたデータの検査です。これは、予測マシンのメンテナンス、出荷追跡、およびマシンがデータを生成する他のビジネスプロセスに使用されます。 外れ値分析 外れ値分析または異常検出は、残りのデータから逸脱しているデータポイントとイベントを識別します。 データ分析を自動化することはできますか? はい。データアナリストはプロセスを自動化および最適化できます。自動データ分析は、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに、コンピュータシステムを使用して分析タスクを実行する方法です。これらのメカニズムは複雑さが異なります。単純なスクリプトやコード行から、データモデリング、特徴検出、統計分析を実行するデータ分析ツールにまで及びます。 例えば、サイバーセキュリティ企業は、オートメーションを使用して大量のウェブアクティビティからデータを収集し、さらに分析を行ってから、データの視覚化を使用して結果を示し、ビジネス上の意思決定をサポートする場合があります。 データ分析をアウトソーシングすることはできますか? はい。企業はデータを分析するために外部のサポートを活用できます。データ分析をアウトソーシングすることで、管理チームと経営陣はビジネスの他のコアオペレーションに集中できます。専任のビジネス分析チームは、その分野の専門家です。最新のデータ分析手法を知っており、データ管理のエキスパートでもあります。つまり、これらのチームは、データ分析をより効率的に実行し、パターンを識別し、将来の傾向をうまく予測できるということです。ただし、アウトソーシングでは、知識の伝達とデータの機密性において、ビジネス上の課題が生じる可能性があります。 データ分析はビジネスでどのように使われていますか? 企業は、複数の顧客向けチャネルおよび社内チャネルから統計、定量的データ、および情報を収集します。しかし、重要なインサイトを見つけるには、膨大な量のデータを注意深く分析する必要があります。これは簡単なことではありません。データ分析とデータサイエンスがビジネスに付加価値を与える方法の例をいくつか見てみましょう。 データ分析が顧客インサイトを改善する データ分析は、次のようなさまざまな顧客データソースからのデータセットに対して実行できます: サードパーティーの顧客調査 顧客の購入ログ ソーシャルメディア活動 コンピュータの cookie ウェブサイトまたはアプリケーションの統計 分析は、顧客の好み、ウェブサイトで人気のあるページ、顧客が閲覧に費やす時間、顧客のフィードバック、ウェブサイトのフォームの操作状況などの隠れた情報を明らかにすることができます。これにより、企業は顧客のニーズに効率的に対応し、顧客満足度を高めることができます。 ケーススタディ: Nextdoor がカスタマーエクスペリエンスを改善するためにデータ分析を使用した方法 Nextdoor は、信頼できるつながりや、役立つ情報、商品、サービスの交換のための近隣ハブです。Nextdoor は、地域社会の力を利用して、人々がより幸せで有意義な生活を送るのをサポートします。 Nextdoor は、 Amazon 分析ソリューション を利用して、カスタマーエンゲージメントとレコメンデーションの有効性を測定しました。データ分析により、同社は、顧客がより良いつながりを構築し、より関連性の高いコンテンツをリアルタイムで表示することを可能にしました。 データ分析が十分な情報に基づく効果的なマーケティングキャンペーンを実現する データ分析は、マーケティング、製品開発、コンテンツ作成、およびカスタマーサービスから当て推量を排除します。これにより、企業はターゲットコンテンツを展開し、リアルタイムデータを分析してきめ細かく調整できます。 データ分析は、マーケティングキャンペーンのパフォーマンスに関する貴重なインサイトも提供します。ターゲティング、メッセージ、クリエイティブはすべて、リアルタイム分析に基づいて調整できます。分析は、より多くのコンバージョンを実現し、広告の無駄をより少なくするためにマーケティングを最適化できます。 導入事例: Zynga がデータ分析を利用してマーケティングキャンペーンを強化した方法 Zynga は、Words With Friends、Zynga Poker、FarmVille などの人気のあるゲームで、世界で最も成功しているモバイルゲーム企業の 1 つです。これらのゲームは、これまでに世界中で 10 億名を超えるプレイヤーによってインストールされました。 Zynga の収益はアプリ内購入から得られるため、 Amazon Kinesis を利用してリアルタイムのゲーム内プレイヤーのアクションを分析し、より効果的なゲーム内マーケティングキャンペーンを計画します。 データ分析が運用効率を向上させる データ分析は、企業がプロセスを合理化し、損失を減らし、収益を増やすのに役立ちます。予知保全スケジュール、最適化されたスタッフ名簿、および効率的なサプライチェーン管理により、ビジネスパフォーマンスを飛躍的に向上させることができます。 導入事例: BT Group がデータ分析を利用してオペレーションを合理化した方法 BT Group は、英国を代表する電気通信およびネットワークであり、180 か国の顧客にサービスを提供しています。BT Group のネットワークサポートチームは、ネットワーク上における英国全体での通話のリアルタイムビューを取得するために、 Amazon Kinesis Data Analytics を利用しました。ネットワークサポートエンジニアと障害アナリストは、このシステムを使用して、ネットワークの問題を特定し、対応し、正常に解決します。 AWS はデータ分析をどのようにサポートできますか? AWS は、安全かつスケーラブルで、費用対効果の高い包括的なデータ分析サービスを提供します。AWS 分析サービスは、すべてのデータ分析のニーズに適合し、あらゆる規模と業界の組織がデータを使用してビジネスを再構築できるようにします。AWS は極めて高い料金パフォーマンスを提供する専用のサービスを提供します。これには、データ移動、データストレージ、データレイク、ビッグデータ分析、機械学習、それらに関連するあらゆる事項が含まれます。 Amazon Kinesis Data Analytics は、Apache Flink でストリーミングデータをリアルタイムで変換および分析できる極めて簡単な方法です。高度な分析のためにストリーミングデータをフィルタリング、集約、変換する機能が組み込まれています。 Amazon Redshift を使用することで、データウェアハウス、運用データベース、およびデータレイクにあるエクサバイト規模の構造化データと半構造化データを、クエリおよび組み合わせることができます。 Amazon QuickSight は、クラウド向けに構築された、スケーラブル、サーバーレス、かつ埋め込み可能な機械学習を利用するビジネスインテリジェンス (BI) サービスです。QuickSight では、機械学習を利用したインサイトを含むインタラクティブな BI ダッシュボードを簡単に作成し、公開できます。 Amazon OpenSearch Service により、インタラクティブなログ分析、リアルタイムのアプリケーションモニタリング、ウェブサイト検索などが簡単に実行できます。 次を使用して、当社とともにデジタルトランスフォーメーションジャーニーを開始できます: AWS データラボ – データと分析のイニシアティブを加速することを目的とした、お客様と AWS テクニカルリソースの間の共同エンジニアリングエンゲージメント。 AWS D2E プログラム – より迅速かつ正確に、はるかに野心的な目標をもって業務を遂行することを目的とした、AWS とのパートナーシップ。 無料アカウントに サインアップ してください。または、詳細については、 当社までお問い合わせください 。 AWS での次のステップ 追加の製品関連リソースをチェックする 詳細 無料のアカウントにサインアップする AWS 無料利用枠にすぐにアクセスできます。 サインアップ コンソールで構築を開始する AWS マネジメントコンソールで、AWS を利用して構築を開始しましょう。 サインイン Browse all cloud computing concepts Browse all cloud computing concepts content here: ロード中 ロード中 ロード中 ロード中 ロード中 Did you find what you were looking for today? 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