大企業がビッグデータのスタートアップを買収する理由

ビッグ データは、競合他社や市場とともに、内部のビジネス プロセスに対する深い洞察を企業に与えることで、重要な成長の原動力となっています。 データに対するこの指数関数的な需要は、ビッグデータに基づく革新的な製品の取得、分析、構築に焦点を当てたスタートアップの急増につながっています。 また、大規模なテクノロジー企業によるビッグデータ スタートアップの買収数の増加も目の当たりにしています。 この文脈での注目すべき買収のいくつかを以下にリストします。

マイクロソフトがビッグデータ分析スタートアップ Metanautix を買収

Microsoft は 2015 年にビッグ データ分析の Startup Metanautixを買収し、データ分析における最大の課題の 1 つに取り組みました。データをまとめて強力な分析を行い、インテリジェントな自動化を通じて成長の機会を発見することです。 同社が作成した膨大な量の情報は、データ駆動型の戦略と活動を強化するために使用する必要がありました。 Metanautix のテクノロジは、組織のデータのサイズ、場所、または種類に関係なく、境界を打ち破り、「データ サプライ チェーン」を接続することができ、Microsoft をそれらに惹きつけました。

SAP がアルティスケールを買収

エンタープライズ ソフトウェア プロバイダーの SAP は、Hadoop のクラウド ベース バージョンという独自の製品を提供するビッグ データの新興企業であるAltiscaleを買収しました。 このソリューションは、さまざまな種類のデータの保存、処理、分析に非常に役立ちます。 この買収は、SAP のクラウド ソフトウェア ポートフォリオを強化することを目的としており、Microsoft や IBM などの同様に強力な競合他社との戦いで明らかに優位に立つことができます。 これは、クラウドベースのビッグデータ サービスの人気が高まっていることも示唆しています。

Apple が Tuplejump を買収

ハイテク大手のアップルは、ビッグデータ企業の買収に乗り出している。 PerceptioとTuriの後、Apple は最近、 Tuplejumpという別のビッグデータ企業を買収しました。 アップルは、買収した企業の目的や計画について秘密主義であることで知られています。 しかし、Tuplejump は、リアルタイムで大量のデータに対して機械学習技術と分析を使用するオープン ソース プロジェクトに取り組んでいました。 これがビジネス インテリジェンスの最前線で Apple に競争上の優位性を与える方法を考えると、これが Apple が求めていたものであると推測できます。

大企業がビッグデータのスタートアップを買収する理由

ビッグデータは、ダイヤモンドの刃のように強力です。 そこから貴重な洞察を取得、分析、導き出すための適切なツールとテクノロジーがあれば、企業はすぐに競合他社に先んじることができます。 大企業はこの事実をよく知っています。 新しいスタートアップがビッグデータと機械学習の技術的進歩を思いついたとき、競合他社がそれを手に入れることを大企業は望んでいません。 これは、データを処理するための最高のツールを持っているという利点とともに、そのようなスタートアップを買収することは、大企業にとって有利なことです. このような買収の背後にある主な理由は次のとおりです。

新しい市場の特定

新しい機会を見つけることは、堅実なビッグデータ分析スタックを持つことの最大の利点の 1 つです。 これは大企業が常に注目しているものであり、データはそのような機会を発見するのに役立ちます. データは、顧客の企業統計、人口統計、および行動プロファイルに関する明確な洞察を提供できます。 バイヤーのペルソナに合わない顧客が多数見つかった場合は、ターゲットとする新しい市場を示している可能性があります。 これは、構築または購入できる堅牢なビッグデータ テクノロジーによってのみ特定できます。

新しい市場を開拓することは、乾いた井戸を掘るようなものかもしれませんが、ビッグデータではそうではありません。 データは、企業の顧客がどこにいて、どこにいないかを示すことができます。 この先見の明は非常に役立ち、独自の競争力をもたらします。 確実に利益をもたらす新しいベンチャーに時間と労力を投資することにより、企業は無駄を削減し、非常に高い運用効率を享受することもできます。

レベニュー パフォーマンス マーケティングの有効化

マーケティングはブラックボックス化することがよくあります。 多くのお金が入って出てきますが、多くの企業はまだこのブラックボックスがどのように機能するかを理解できていません. 機械学習とデータ分析を使用したマーケティング ROI 追跡メカニズムを使用することで、企業は、マーケティングで何が機能し、何が機能しないかを特定する機会を得ることができます。 このようなシステムを実装することで、企業は見込み客が実行する各アクションに価値を割り当て、マーケティング キャンペーンの結果を追跡/予測できます。 これは、多くの企業がビッグデータのスタートアップ企業の買収によって達成しようとしているものです。

リードインテリジェンスの生成

これまでに企業と接触したすべてのリードは、何らかのデータフットプリントを残しているでしょう。 このデータを保存および分析して、収益性の高いリードのパターンを特定することができます。これにより、企業はそれらを新しいリードと照合して、それに応じて優先順位を付けることができます。 この優先順位付けにより、すべての見込み客に均等に時間を費やすのではなく、可能性の高い見込み客により多くの時間と労力を割り当てることができます。 リード インテリジェンスをさらに進めるために、このデータに対してコホート分析を使用して、さまざまなコホート (グループ) を導き出し、各コホートにさまざまなペルソナを割り当てることができます。 これは、すべての顧客をやみくもに個別にスライスするのではなく、顧客のライフサイクル全体のパターンを確認するのに役立ちます。

より良い顧客体験とサービスの提供

より良いサービスと顧客体験を提供することは、すべての成功するビジネスの最優先事項の 1 つです。 顧客ベースが広い場合、これは困難な作業になることがあります。 ビッグデータは、各顧客の包括的なプロファイルを提供できるため、ここで非常に役立ちます. 彼らのニーズを予測し、彼らが直面している問題を発見することは、より良いサービスを提供する上で大いに役立ちます。

より多くのデータはより良いデータです

すべての企業がこれまで以上に多くのデータを取得しており、大企業はビッグデータで支援できる企業を買収しています. この傾向はすぐには消えそうにありません。 データは、このデジタル時代の企業にとって最高の競争上の優位性の 1 つであるため、データの取得と利用は、大小を問わず企業の最優先事項の 1 つです。