データ分析がビジネスの将来にとって重要である理由

データサイエンスは、あらゆる規模の企業およびあらゆる業界にとって、最も重要な技術トレンドの1つであり続けています。 世界の予測分析市場は、2022年までに124億ドルを超えると予想されており、毎年22.1％の急速な成長を遂げています。

これは、この最先端のコンピュータサイエンスの分野が、企業の売上の増加、コストの削減、および将来の計画に役立つためです。

これらのメリットは、データサイエンティストが最近「2019年の最もホットな職業」としてランク付けされた主な理由です。 企業はニーズを満たすのに十分な経験豊富なデータサイエンティストを雇うために奮闘していますが、これらの専門家の供給が少ないということは、ほとんどの企業がソフトウェア開発者に作業をアウトソーシングするか、データサイエンティストを社内でトレーニングする必要があることを意味します。

中小企業の所有者と管理者は、データサイエンスと予測分析が、企業の競争力を維持し、将来的に繁栄するのにどのように役立つかを学ぶために読む必要があります。

データ分析と予測分析とは何ですか？

ビジネス分析は、最終的には成功した企業と失敗する前に失敗した企業の違いになります。 世界の主要企業はすべて、効率を高め、売上を向上させ、将来の計画を立てるために、データマイニングと予測分析に多額の投資を行っています。

データマイニングは、データ分析の中心です。 企業は、ビジネスに関連する重要なデータをインテリジェントかつ慎重に収集して保存する必要があります。 これには、過去の顧客の売上、顧客とのやり取り、ロジスティクスおよび製造データなどが含まれます。 このプロセスは、ナレッジディスカバリーと呼ばれることがよくあります。

その後、企業はこの情報をさまざまな目的に使用できます。 データマイニングの主な用途の1つはオンライン小売業であり、企業はこの情報を使用して、販売指標あたりの金額を増やすターゲットを絞った「推奨製品」リストを作成します。

企業が品質データを収集したら、次に予測分析を行います。 この難しいプロセスでは、最先端の機械学習とカスタムアルゴリズムを使用してデータのパターンを特定し、企業がマーケティング活動、営業部門、内部プロセスを形成するために使用できる正確な結論と予測を生成します。

専門的な予測分析チームの構築に関心のある企業は、適切な人材の採用に集中する必要があります。 この分野では、数学、コンピューターサイエンス、人工知能など、独自のスキルの組み合わせが必要です。 企業は、この才能をすべて社内で採用することも、コンサルティング経験のあるソフトウェア開発者に業務をアウトソーシングすることもできます。

競争上の優位性を開発する

今日の経済で成長し繁栄しようとしている企業は、技術的才能へのアクセス、急速な技術変化、そして最小の企業でさえ国際企業に対抗する相互接続経済など、さまざまな厳しい課題に直面しています。

企業がこの猛烈な市場で成功する確率を高めるための最良の方法の1つは、競争上の優位性を育成することです。

競争上の優位性は、「企業または国がより低い価格またはより望ましい方法で同等の価値の商品またはサービスを生産することを可能にする条件」として定義されます。 言い換えれば、競争上の優位性とは、特定のビジネスを競合他社と差別化し、市場での優位性をもたらすものです。

たとえば、過去20年間で、Apple Computersは、フリンジテクノロジー企業から世界で最も価値のある企業になりました。これは、驚くべき9,610億ドルの価値があります。 同社は、その競争上の優位性の結果としてこの劇的な成長を達成しました。それは、会社の創設者であるスティーブ・ジョブズによって促進され、擬人化された、異なる、無形のクールな感覚と文化です。

このクールな文化とPCを所有する大衆との差​​別化を望んでいるため、何百万人もの人々がAppleデバイスを購入しています。 この感覚は、Appleの独創的な一連のコマーシャルで最もよく要約されています。2000年代後半からMacを入手してください。

今日、小規模な企業でも、ビジネス分析と予測分析に投資することで競争上の優位性を確立できます。 彼らは、市場と消費者の傾向をよりよく特定するのを助け、彼らが彼らの競争力に焦点を合わせるために彼らの製品提供とマーケティング努力を目標とすることを可能にすることによって企業に利点を提供します。

マーケティング活動を改善する

企業が販売数と収益を増やす最も簡単な方法の1つは、新しい顧客を獲得することではありません。それは、現在の消費者への販売を維持し、増やすことです。

実際、調査によれば、単一の新規顧客を獲得するには、現在の価値のある顧客を積極的に維持するのにかかる費用の5倍の費用がかかる可能性があります。 これは大きな違いです。

この大きな食い違いは、あらゆる業界の企業が最も価値のある顧客を維持し、忠実な消費者への総売上高を増やすために懸命に取り組んでいる主な理由です。 特にオンライン小売業者は、この動きの最前線にいます。

Amazon 、 Target 、 Etsyなどの大手企業は、推奨される商品リストを改善し、ウェブサイトのユーザーエクスペリエンスをパーソナライズするために、機械学習チームに多額の投資を行っています。 彼らは、特定の顧客および同様の顧客の過去のショッピング経験からのデータを使用して、購入する可能性のあるアイテムを決定します。

これらの同じ小売業者は、過去の買い物行動と高度なデータ分析を使用して、一般的な商品検索結果も改善しています。 彼らはこれらの分析を使用して、無関係なコンテンツを除外し、同様の顧客が過去に購入した製品に焦点を合わせています。

あらゆる規模の企業が、過去の売上、人口統計情報、家族の規模に焦点を当てて、今日このタイプの貴重なデータの収集を開始し、最も価値のある顧客に製品をより的確にターゲティングできます。

将来の計画

最も有用なデータ分析アプリケーションは、企業が将来の計画を立てるのを支援することです。 予測分析は現在、売上を増やし、内部効率を改善するために使用されています。 しかし、その可能性ははるかに大きいです。

将来的には、企業は予測分析を使用して、将来の市場動向を予測し、その将来の現実に備えるために今日の会社を再構築するのに役立ちます。

たとえば、エネルギー業界は現在、予測分析を使用して、長期的な価格とエネルギー需要の傾向を予測しています。 彼らは現在の市場データを使用して、人口が10年、25年、さらには50年後に世界のどこに集中するかを予測しています。 これにより、将来的に最もエネルギー需要が高いと予測される地域にインフラストラクチャの取り組みを集中させることができます。

データサイエンティストの需要が供給を上回り続けているため、今後数年間でより多くの企業がデータサイエンティストの雇用を増やし、ソフトウェア開発者により多くの作業をアウトソーシングし始めると予想されます。

結論

データ分析は、どのビジネスが将来成功し、どのビジネスが失敗するかを決定する上で最も重要な要素の1つになる可能性があります。

この最先端の分野は、コンピューターサイエンス、数学、統計、人工知能の側面を組み合わせて、現代世界で収集された膨大な量のデータを企業が保存および分析できるようにします。

企業は、将来成功するために、今日の予測分析に多額の投資を行う必要があります。 このタイプの分析からの洞察は、企業が競争上の優位性を開発し、マーケティング活動を改善し、売上を増やし、将来を正確に計画するのに役立ちます。

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