Developerサイトに移行します。見た目やトピックエリアなど更新されますが、開発者に必要とされるコンテンツを引き続き提供していきます。Language事実上すべてのトランザクションで、インスツルメント化された広範な対象からデータを記録し、保管するための技術には、これまで何年もの時間と大金が投入されてきました。それでもまだ、顧客はその情報の利用価値をもっと高めたいと思っています。企業はよりタイムリーでより有益な情報を必要とします。それが、企業の成長と収益性に直接プラスの影響を与える可能性があるとしたら、なおのこと、その必要性は増してきます。データ分析がカバーする問題領域は、小売から不正行為、顧客/クライアントの新規獲得と維持、セキュリティー、金融サービスまで多岐に及ぶことから、データ分析には多種多様な技術があります。各種の問題領域に対応したソリューションの作成をサポートするための主要な標準および技術が、それぞれがもたらす価値とともに提供されています。業界ではデータおよびトランザクションを記録するためのシステムの作成に、莫大な時間と資金を注ぎ込んできました。それに加え、収集されるデータを生成するデバイスの数も急増しています。この大量のデータを保管するための大容量データ・ストレージ・システムも利用できるようになっていて、データ・センターとデータを処理するマシンとの間でデータを転送する高速ネットワークも存在します。企業はこの利用可能なデータへの投資を活用してタイムリーで有益な洞察を得ることで、企業の成長と収益性に役立てる必要があります。ビジネス・アナリティクスとは何かビジネス・アナリティクスとは、ビジネスの現状について、瞬時に実用的な洞察を提供する技術です。ビジネス・アナリティクスでは、ビジネスの傾向、パターン、異常を特定して分析することができるため、リソースに関して計画を立て、予算を組み、将来の需要を予測することができます。ビジネス・アナリティクスを行う目的は、より有効で収益性の高い結果につながる賢い決定を行うことです。データからビジネス価値を生み出す可能性は、莫大な量のデータがあることで高くなりますが、そこには、ビジネス価値をコスト効果の高い方法で生み出せるような分析結果を生成するという課題があります。ビジネス・アナリティクスは、データを分析して整理し、有意義なビジネス情報をタイムリーに、そして使いやすい形で提供することを意味します。企業全体としての業績を示す表示形式としては、リアルタイムのアラートやエグゼクティブ・ダッシュボードが挙げられます。情報を静的なレポートではなく、オンラインで配信することにより、ビジネス・アナリティクス・ツールでは、関連するビジネス情報をより素早く入手できるだけでなく、チャートをクリックしてその背後にある数字を表示することによって、詳細を「ドリルダウン」して確認することもできます。つの製品や技術ではありません。これは、多数の製品を相互運用することが必要となる技術分野です。アナリティクス・システムは、個別のデータベースやデータウェアハウスに多様なデータ・フォーマットで保管されるようなデータを分析します。アナリティクス・システムは、リアルタイムのデータ・フィードを統合して、履歴データと併せて分析する場合もあります。データの分析中には、ルールが適用されることもあれば、予測モデルあるいは最適化モデルが統合されることもあります。解決する対象となるシナリオまたは問題に応じて、異なる形式の出力が生成されます。ここで既存の顧客の維持に努めている小売店について考えてみましょう。顧客の商品購入履歴は、あるデータベースに保管されていて、顧客のトランザクション履歴は別のデータベースに保管されているとします。年の各時期に商品の購入に費やしている金額、そして購入の意思決定に値引きがどれだけ影響しているかなどの情報を収集することができます。この小売店は、前述のデータベースには保管されないリアルタイムのデータも持っています。リアルタイムの売上高データに基づく、現在入荷中の商品と在庫切れの商品に関するデータなどです。これらのデータのすべてを使用して予測モデルを作成すれば、小売店で入荷中の商品や在庫がある商品を特定の顧客が購入する可能性を、かなりの信頼度で判断することができます。このようなさまざまな要素に基づくこの予測モデルは、ビジネス・ルール、顧客層、過去の購入パターン、そしてインテリジェントな意思決定の選択肢と組み合わせることもできます。小売店はこの組み合わせを使用して、店頭での値引きという手段によってリアルタイムのアクションを起こすことや、販促やセールを実施および広告するのに最適なタイミング、そしてその対象とする顧客を決定することが考えられます。アナリティクスは、顧客に関する興味深くて有益な実態を浮き彫りにし、顧客の傾向と行動を理解できるようにするとともに、それらの顧客を対象とした特定の売り出しについての情報を顧客が確実に入手できるようにします。このようなシナリオは、履歴情報、リアルタイムのデータ・フィード、予測モデルまたは最適化モデル、ビジネス・ルール、そしてユーザー・インターフェース・ダッシュボードがそれぞれに保管された複数のデータベースから成り立ちます。これらのデータベースは互いに連携して動作しますが、必ずしも特定の問題を解決するために設計または開発されているわけではありません。これらの製品とシステムとの間の複雑な相互作用には、緊密な通信が必要となることから標準を定めて対処するのが最善の方法です。標準が規定されていれば、顧客は自分たちのデータ、ルール、予測モデルなどが特定のフォーマットで保管されており、単一のベンダーに左右されることのないオープンな方法でアクセスできることがわかるというメリットがあります。したがって、顧客は必要なアクションを自由に取れるようになり、特定のツール・セットやデータ・フォーマット、あるいはプロトコルに束縛されることがなくなります。標準によって、通信相手のシステムを念頭に置かずに作成された異なるシステム同士でも連動させることが可能になります。ビジネス・アナリティクスの焦点は、データに統計手法と分析を適用することによって、ビジネスに対して新たな洞察を行うことで理解を深め、より適切で、より情報に基づいた決定を下せるようにすることです。ビジネス・アナリティクス・ソフトウェアは、大量のデータを短時間で分析し、ビジネス関連の問題に対してさまざまなタイプの実用的な洞察をもたらすことができます。データの分析データ分析は今に始まったことではありませんが、現在のデータ分析には、例えば以下の課題があります。データを分析して結果を出すまでの時間にスピードが求められること。分析するデータのタイプに、構造化データと非構造化データがあること。最近のアナリティクス・システムは、インターネット規模のデータ量を処理しなければなりません。