コグニティブ分析について知っておくべきこと

コグニティブ アナリティクスとは

コグニティブ アナリティクスとは何かという質問に加えて、インテリジェント テクノロジとは何かについて誰もが答えを得ようとする別の質問があります。 世界が人工知能の登場を見た瞬間、テクノロジー分野の誰もが、これはほんの始まりにすぎず、さらに多くのことが起こることを知っていました. コグニティブ アナリティクスの出現を目にしたとき、まさにそれが起こりました。

これは、主にすべてのデータ ソースを分析プロセッサ プラットフォームにもたらすために開発されたテクノロジです。 コグニティブ分析の優れた点は、すべてのタイプのデータをその完全なコンテキストとともに考慮に入れることです。 基礎から始めて、コグニティブ分析のさまざまな要素をさらに掘り下げてみましょう。

コグニティブ分析の基礎

認知は脳によって実行される一連の精神的プロセスであり、分析はデータのコンピューター化された分析に他なりません。 認知は人間の心に関わるものですから、人間らしい知性を土台として活用することに他なりません。 これを人工知能、機械学習、セマンティクス、ディープ ラーニングと組み合わせて、さまざまな種類のデータを計算します。

世界中の組織が直面している最も重要な問題の 1 つは、通常は構造化されておらず、世界中に散らばっているデータから意味を引き出すことです。 人間の脳がそのような膨大な量のデータを計算することは事実上不可能であるため、コグニティブ コンピューティングが存在します。 コグニティブ コンピューティングを使用することで、企業は複数のツールとアプリケーションを活用して、データのコンテキストに基づいた推論を行い、この膨大な量のデータから分析主導の情報を導き出すことができます。

これらの推論はすべてデータ分析につながり、これには記述的分析も組み込まれています。 現在、処方的分析と予測的分析の両方が 10 年前のテクノロジであることがわかっています。 これらのテクノロジーのおかげで、今日、多くのインテリジェント テクノロジーが強力な足場を築いています。 コグニティブ分析のようなこれらの最新技術がその重要性を認識するのを助けるために、1956 年にダートマス大学で開催された人工知能会議から大きな貢献がありました。

IDG の記事タイトル「ビッグデータと分析: データ投資を促進するイニシアチブと戦略への洞察、2015 年」によると、データ対応プロジェクトを使用している組織は、電子メール、トランザクション データ、顧客データベース、MS Word で作成されたドキュメント、およびその他のワークシート。 さらに、ソーシャル メディアの投稿、国勢調査データ、特許情報などのオープンソース データが、非構造化データのソースに追加されます。 したがって、コグニティブ アナリティクスなどのインテリジェント テクノロジーを使用することは避けられませんでした。

これらの構造化されていないデータを放置するとコストが非常に高くなるため、現在、コグニティブ アナリティクス テクノロジを活用した費用対効果の高いツールやアプリケーションが数多く見られますが、これは多くの企業の予算内です。

コグニティブ アナリティクスを使用する利点は何ですか?

その中核として、顧客エンゲージメントを可能にし、強化するテクノロジーを推進し、その結果、ビジネスの成長を促進します。 最も重要な利点のいくつかを次に示します。

顧客エンゲージメント

顧客エンゲージメントに関しては、コグニティブ コンピューティングが有益な領域が 3 つあります。

1. 顧客サービスの向上
2. パーソナライズされたエクスペリエンスの提供
3. お客様のご要望に迅速に対応

生産性

生産性の観点から、次の 4 つの分野でメリットがあります。

1. 意思決定の改善と計画の改善
2. 大幅なコスト削減
3. 学習経験の向上
4. セキュリティとガバナンスの向上

ビジネスの成長

コグニティブ分析は、以下を可能にすることでビジネスの成長にも役立ちます。

1. 新市場での事業拡大
2. 新しい製品とサービスの発売

コグニティブ分析はどのように機能しますか?

これまでは、それが何であるかを説明し、利点のいくつかのハイライトとともに、このテクノロジーの進化についてもこっそりと見ていきました. ここで、コグニティブ分析の働きとその運用について見ていきます。 これは、Xenonstack Insights の Cognitive Analytics Tools and Architecture のクイック ガイドに示されているように、特定の進歩的な方法論に従います。

1. データの宇宙全体、つまり「ナレッジ ベース」と呼ばれるものを広範囲に検索して、最終的にリアルタイム データにナビゲートします。
2. 次に、リアルタイム データを同化し、高度な分析ツールと互換性のある画像、音声、テキスト、およびビデオの形式で、将来の意思決定とビジネス インテリジェンスに利用できるようにします。
3. データセットからパターンと洞察を形成し、それを将来の目的に使用するため、人間の脳と同じように機能します
4. これらのプロセスには、人工知能、機械学習、深層学習、セマンティクス、ニューラル ネットワークなどの複数の要素の組み合わせが含まれます。

Gartner のリサーチ担当バイス プレジデントである Rita Sallam は、成長に大きな違いをもたらし、十分な情報に基づいた意思決定を行いたい組織は、コグニティブ アナリティクスの力を活用する必要があると述べています。 このテクノロジーを早期に採用した企業は、競合他社よりも優位に立つことができると Sallam 氏は述べています。

企業が全体的なビジネス価値に注目するには、さまざまなパターンを包括的に把握することが重要です。

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コグニティブ アナリティクスが採用された理由

コグニティブ分析が採用された主な理由は、アルゴリズムの作成に関して大企業が直面する課題でした。 広範な検索を行って大量のデータを処理することが要件であったため、このタスクを実行するためのカスタマイズされた方法論を持つことが必須でした。 このように、機械学習とコグニティブ分析が連携して、企業にとって非常に効果的で機知に富んだものになりました。 コグニティブ分析の実装により、2 つの大きな影響が観察されました。

1. 検索速度が大幅に向上し、ユーザーはファイルや情報を簡単に検索できるようになりました
2. ネットワーク全体とその一部である他のアプリケーションの機能が大幅に改善されました。

コグニティブ分析のユース ケース シナリオ

この記事ではコグニティブ アナリティクスのほぼすべての範囲を網羅しているため、コグニティブ アナリティクスの使用例をいくつか知っておくことも重要です。

バンキング

銀行や金融機関は、コグニティブ アナリティクスを使用してカスタマー エクスペリエンスを向上させ、運用効率を向上させ、収益の増加に役立てています。 コグニティブ分析は、主に 3 つの方法で銀行業界に革命を起こすことができます

1. より良い分析的洞察を得る
2. 状況に応じたより強力で深いエンゲージメント
3. 組織の全体的なデジタル トランスフォーメーション

健康管理

ヘルスケア企業では、コグニティブ分析の複数のユース ケースを見ることができます。 ヘルスケア セグメントの医療専門家にとって最も重要な用途の 1 つは、患者の治療を改善することです。これにより、患者の転帰が改善され、医療スタッフの効率も向上します。

小売

コグニティブ分析を使用すると、マーケティング担当者は、購入パターンに関する多くの顧客データを収集できます。 これにより、小売業者は店舗の効率を改善し、より良い意思決定を行うことができます。 コグニティブ分析を e コマース アプリケーションと統合して、顧客、購入サイクル、購入するさまざまな種類の製品などに関する情報を抽出することもできます。