近い将来、ビッグデータはビジネスシーンをどのように変革するか: パート 2

公開: 2016-09-22

ビッグデータは、企業や企業が世界中でビジネスを行う方法に大きな変革をもたらしました。将来的には、人間の介入を必要とする多くの機能領域が自動化されるでしょう。 Amazon が「購入する本」を提案するのと同じように、LinkedIn は「あなたが知っている人」を推奨します。同じ技術がすぐに他の分野に適用されるでしょう。たとえば、治療法を推奨したり、病気を診断したり、犯罪を犯す前に犯罪者を認識したりします。

ビッグデータとビジネスの未来

ビッグデータは、今後数年間でゲームチェンジャーになることは間違いありません。ビッグデータの実践とテクノロジーを組織に導入することの集合的な効果は、変革をもたらすでしょう。ビッグデータは、製品開発の再定義、サプライチェーンの最適化、顧客関係へのプラスの影響、ビジネスデータ重視の作成、運用の改善など、組織全体のさまざまな機能に影響を与える可能性があります。上級管理職は、ビッグデータの実装から得られる洞察から自社がどのように利益を得ることができるかを検討し始める必要があります。

2017 年以降のビッグデータ予測

2016 年を経て 2017 年を迎えようとすると、より多くのセンサー、デバイス、テクノロジー、ビジネス、さらには人々がビッグデータの時流に加わることになります。ビッグデータがビジネスに革命を起こす可能性が最も高い分野は次のとおりです。

モノのインターネット (IoT)

ビッグデータクラウドサービスは、IoT の舞台裏の魔法です。 Oracle の Big Data Advanced Analytics 担当バイスプレジデントである Neil Mendelson 氏は、クラウドサービスの拡大は、センサーデータを取得するだけでなく、それをビッグデータアルゴリズムと分析にフィードして、それを効果的に利用できると述べています。さらに、安全な IoT クラウドサービスは、製造業者が人間の介入なしに分析されたデータを安全に処理する新しい製品やサービスを作成するのに役立ちます。

インダストリアルインターネットは、機械学習、マシンツーマシン、およびビッグデータ通信を組み合わせて、パターンを識別し、ビジネスオペレーションをリアルタイムで調整します。しばらくすると、インダストリアルインターネットは定義上、IoT を組み込むように拡張されます。すぐに、リアルタイムのデータストリームにより、産業用インターネットで可能なことが刷新され、ユーザーはプロセスを調整したり、重要な質問をしたり、特定のパターンを即座に確認したりできるようになります。製薬、エネルギー、情報技術、通信、銀行、農業などの業界全体は、過去のデータとリアルタイムのデータを一緒に調べて、情報に基づいた迅速なビジネス上の意思決定を行う能力によって大きな影響を受けるでしょう。

情報やデータそのものが商売の必需品となる社会へと発展していきます。マイクロライセンス、トランザクション、および収益化された情報交換は、マシンツーマシンおよび自動化ネットワークが日常のニーズに対応するため、重要なタスクになります。データを所有し、データを評価し、革新と改善を行うことが、業界と企業の成功の基礎となります。

機械学習

ビッグデータはいたるところに存在し、オンラインショッピング、地図の閲覧、さらには旅行など、私たちの日常活動に組み込まれています。今後、技術者や企業はビッグデータから機械学習に焦点を移し、積極的な洞察を提供するでしょう。さらに、アクティブインテリジェンスは、企業が機械学習や予測分析などのテクノロジーを活用して、24 時間年中無休でデータを評価し、重要なイベントが発生したときに通知するソリューションを提供するための新しい焦点となるでしょう。

その一方で、人工知能 (AI) については多くの興奮があります。大企業や新興企業でさえ、AI に多額の投資を行っています。それにもかかわらず、ビジネスの成功は、より多くの機械学習技術を適用して、よりパーソナライズされた製品プロモーション、サービス、推奨事項を派手な宣伝や大騒ぎなしで提供するなどの日常的な問題を解決する企業にもたらされます. 未来的なアイデアを、組織全体で効果的に使用できる管理可能な実用的なアプリケーションに変換できる企業は、投資に対してより多くの利益と利益を得ることができます。 2017 年には、プロパティグラフ (PG)、自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML) などの AI テクノロジが、慣習的または通常のデータ処理の課題に適用されます。 PG、NLP、および ML は、ビッグデータのアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) ライブラリとして既にアクセス可能ですが、新しい移行には、データサイエンス、リアルタイム分析、およびアプリケーションをサポートする情報技術ツールでのこれらのテクノロジの広範な使用が含まれます。

健康管理

コグニティブコンピューティングと AI は、個別化医療への道を形作り、希少疾患に苦しむ人々の命を救い、今後数年間で医療の状態を改善するでしょう。 2015 年の米国議会でのバラク・オバマ大統領の精密医療イニシアチブにもかかわらず、現在、予測分析を使用している米国の病院は 16% にすぎません。しかし、AI をビッグデータの予測分析に適用する最近の技術の進歩により、患者の電子カルテにマッピングされたゲノムデータを介して個別化された医療を実践し、医学や希少疾患の治療に関する質問に答えることが可能になりました。これまで、新しい病気とその治療法に関する医学研究は、サンプル数が少ないために法外な費用がかかりましたが、ビッグデータの大規模なデータセットを使用することで実現可能と思われます。現在、女性、高齢者、子供、さまざまな民族などのサブ集団に対する潜在的な治療法に関する質問への回答を含めることで、精密医療を利用できる可能性があります。

犯罪の防止

犯罪を犯す前に潜在的な犯罪者を特定するために、特に西側諸国の法執行機関はビッグデータに目を向けています。公に共有された情報と、法執行機関や地方自治体から提供されたインテリジェンス情報およびデータを組み合わせることで、警察はトラブルが発生する前に違反者や犯罪行為をより正確に特定することができます。その結果、法執行機関は反応が鈍くなる傾向があり、間違った人物を射殺または逮捕するリスクが減少します。また、これらの警察官は、隠れ場所から出てきた犯罪者を捕まえるために、犯罪のホットスポットに焦点を当てています。ビッグデータ分析を通じて、計画された任務は、法執行機関が世界中の主要都市で犯罪率を削減または制御するのを支援してきました。

自然災害への対応

毎年、洪水、地震、干ばつ、その他の自然災害により、数十億ドルと数千人の命が失われています。データサイエンティストは、データマイニング技術を使用して自然災害を評価し、傾向を理解し、人口の脆弱性を分析し、将来の災害を予測することの価値を認識しています。このような分析の目的は、救援活動、緊急対応のために世界中の政府を支援し、将来の自然災害軽減のための戦略を考案することです。ビッグデータとデータサイエンステクノロジの最近の発展により、データサイエンティストは記述的および予測的手法を経済的かつ正確に採用できるようになりました。これらの技術は、過去の事件を分析して、危険にさらされている人口を特定し、将来の災害予測を改善する可能性のあるパターンを決定することにより、自然災害の影響を受けやすい人口を特定するのに役立ちました。

ビッグデータがビジネスに与える影響

米国を拠点とするテクノロジー企業である 9Lenses の CEO である Edwin Miller 氏は、サプライチェーンの運用、製品開発から顧客関係に至るまで、ビッグデータがビジネスに大きな影響を与えており、今後もそうなるだろうと述べています。多くの人はビッグデータについて知らないかもしれませんが、かなりの数の従来のビジネスに影響を与えたことは確かです。

米国を拠点とする Capital One Financial Corporation がその好例です。 1990 年から 2000 年代にかけて、クレジットカード業界は各消費者に同じ価格を請求する統一価格設定モデルを使用していましたが、Capital One は例外でした。同社は、人口統計および公的信用データに基づく統計モデルを利用して、カスタマイズされた製品を顧客に提供しました。このイノベーションにより、同社は 1995 年から 2003 年にかけて 33% の年平均成長率 (CAGR) を達成することができました。その結果、かなりの数の銀行がビッグデータ分析により重点を置くようになり、年間純収益で 17% の成長を達成することができました。、2009 年から 2015 年までのバンクオブアメリカ 11%、シティグループ 11%、JP モルガン 6% などのアメリカのトップ銀行と比較した場合。

ウォルマートは、運用、製品、およびサービスを改善するために、常にビッグデータ分析を使用しています。同社は 1990 年代に、リテールリンクと呼ばれるシステムを利用して各製品をデータとして記録することで、小売部門を変革しました。このシステムにより、サプライヤーは、在庫回転率、在庫量、粗利益、在庫率などのデータを監視することにより、製品とサービスを監視および整理することができました。その結果、在庫リスクとその他の関連コストを低く抑えることができました。

ロールスロイスもビッグデータを活用しており、航空機エンジンの製造を改革しています。この高級車メーカーは定期的に約 3,600 台のエンジンを監視しており、各エンジンには故障が発生する場所と時期を予測するためのセンサーがいくつか搭載されています。同社は、エンジンの販売から、高品質のエンジンと監視サービスの両方の販売へとビジネスを変革し、使用、修理、交換に応じて顧客に課金しています。現在、このサービスは航空機エンジン部門の年間収益の 68% 以上を占めています。

結論

ビッグデータはまだ発展途上にあるため、ビッグデータによってもたらされる変化がビジネス、組織、さらには社会さえも変革することは明らかです。ビッグデータはここにとどまり、企業はこの新しいパラダイムに適応する必要があります。企業はビッグデータ戦略の実施を延期または遅らせる可能性がありますが、すでに戦略を実施している企業が他の企業よりも優れていることは明らかです。したがって、盛んなビッグデータ時代に製品やサービスを作成して提供したい場合は、今すぐビッグデータ戦略を策定してください。

Web からデータを取得する予定はありますか? 私たちは助けるためにここにいます。 お客様の要件をお知らせください。