ビッグ・データ・イン・ダミー・カンニング・シート - ダミー

Bernard Marr

大きなデータは大きな見出しになりますが、最新のビジネスの流行。現象は非常に現実的であり、非常に多くの異なる分野、特にビジネスにおいて、具体的な利益を生み出しています。ここでは、ビジネスオーナーやマネージャーとして大きなデータの中心に行くことができます。企業にとって重要な大規模データスキルを理解するために必要な主要用語や、大きなデータを使用してより良い意思決定を行うための10のステップ、洞察をデータから同僚に伝達するためのヒント。

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ビッグデータの専門用語を理解する

ビッグデータを取り巻く技術用語は、最初は少し難解に思えるかもしれません。

• ビッグデータ： ますますデジタルトレース（またはデータ）が残っています。このトレースには、次のような特徴があります。 （および他の者）が使用および分析することができる。フレーズ 大きなデータ は、そのデータが収集され、それを利用する能力を指します。

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• ビッグデータ分析： これは、事実に基づく意思決定を知らせる洞察を生成するためにデータを収集、処理、分析するプロセスです。多くの場合、アルゴリズムを使用したソフトウェアベースの分析が必要です。

• アルゴリズム： データを分析するためのソフトウェアによって実行される数式または統計処理。通常、複数の計算ステップがあり、データの自動処理や問題の解決に使用できます。

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• クラウドコンピューティング： ローカルではなくリモートサーバーで実行されるソフトウェアまたはデータ。そのため、自分のマシンに物を保管したり計算したりするのではなく、インターネットなどのネットワークを介してコンピューターに接続されている他のコンピューターを使用することができます。

• 構造化データ： 定義されたレコードまたはファイル内の固定フィールドにあるデータまたは情報（データベースまたはスプレッドシートなど）。その固有の構造により、迅速、簡単、かつ安価に解析することができます。

• 非構造化データ： すべてのデータは、従来の形式またはデータベースで簡単に格納および索引付けされません。電子メールの会話、ソーシャルメディアの投稿、ビデオコンテンツ、写真、音声録音、サウンドなどが含まれます。その構造の欠如は、従来のコンピュータプログラムを使用して分析することをより困難にする。

• 半構造化データ： これは、非構造化データと構造化データの間のクロスです。それは、分析のために使用できるいくつかの構造を有するが、データベースまたはスプレッドシートに見られる厳密な構造を欠くデータである。たとえば、Facebookの投稿は著者、日付、長さ、感想によって分類できますが、コンテンツは一般的には構造化されていません。

• 内部データ： これは、あなたのビジネスが現在持っている、または今後アクセスまたは生成する可能性があるすべてのデータを説明します。これは、フォーマット（例えば、顧客データベース）で構成することも、非構造化（顧客サービスコールからの会話データ）することもできます。

• 外部データ： 単純に言えば、これはあなたのビジネスの外に存在する無限の情報の配列です。公的に利用可能であるか非公開であることができ、フォーマットで構造化または非構造化することもできます。

• インターネットのもの： デバイスを相互に通信できるようにデバイス（名前で呼ばれる ）を接続するネットワーク。これは、スマートテレビ、スマートフォン、センサーなどのテクノロジーを網羅しており、デバイス、システム、サービス間の接続性が大幅に向上したことにより、すべて可能です。

6主要なビッグデータスキルすべてのビジネスニーズ

ビッグデータを成功裏に使用するために必要な主要スキルは何ですか？このリストには、これらの属性に一致するデータ科学者を募集すること、または既存の従業員にこれらのスキルを開発することによって、すべての企業が開発すべき6つの重要なスキルが含まれています。

• 分析： それらの答えを導き出すためにデータに答えることと解釈することを望んでいます。主なスキルには、パターンの特定やリンクの確立、構造化されたデータと構造化されていないデータの範囲を理解する能力、SAS AnalyticsやOracle Data Miningなどの業界標準の分析パッケージの知識があります。

• 創造性： 誰もがフォーミュラになることができます。あなたは、あなたのビジネスをパックから切り離す革新を目指す必要があります。創造性は、非構造化データ （テーブルやチャートに快適に収まらないデータ）を理解したいと考えているビジネスにとって特に重要です。貴重な創造的なスキルには、問題解決のための要点（他人がまだ認識していない問題を発見することさえあるかもしれません）と、データの収集と解釈の新しい方法を考え出す能力があります。 数学と統計：

• 数学や統計に強い関心を持つ人は、大規模なデータ関連の仕事のために良い地位を持っています。あなたは少なくとも統計の基本的な把握と、乱雑なデータを数量化して結論を​​導き出すことができる数字にする能力を探しています。 コンピュータサイエンス：

• この非常に広いカテゴリは、機械学習、データベース、クラウドコンピューティングなど、あらゆる分野のサブフィールドを網羅しています。ケーブルをつなぎ合わせることから、洗練された機械学習と自然言語処理アルゴリズムの作成まで、あらゆるものを網羅しています。主なスキルには、データベース技術の強固な理解と、Hadoop、Java、Pythonなどの技術の徹底した理解が含まれます。 ビジネスの洞察力：

• 大きなデータを扱う人は、会社の目標と目的をしっかりと把握し、ビジネスが正しい方向に向かいつつあるかどうかを理解する必要があります。これには、企業の動向と、それが成功する理由と、競合他社から際立っている理由（そして、繁栄していない場合、なぜそうでないのか）を理解することが含まれます。 コミュニケーション：

• 世界で最も優れた分析スキルを持つことができますが、明確な方法で結果を提示し、パフォーマンスを向上させ、成功を導く方法を示すことができない限り、無駄に。洞察と分析を通じてデータに価値を加える能力と同様に、対人関係と書面によるコミュニケーションスキルが不可欠です。ストーリーテリングのためのヒントや、ビジュアライゼーション技術によってデータを生き生きとさせることも、大いに役立ちます。 データを使用してビジネスの意思決定を改善する10のステップ

データは、多国籍または小規模の家族経営のビジネスを問わず、ビジネスにおける戦略的意思決定の中心になければなりません。ビッグデータは、「顧客満足度を向上させるにはどうすればよいですか？」といった重要なビジネス上の質問に答えるのに役立つ洞察を提供します。 'データは洞察につながります。ビジネスオーナーとマネージャーは、これらの洞察をビジネスを改善する意思決定と行動に変えることができます。

データベースの意思決定を行うために、この10段階のプロセスを使用します。

戦略から始める。

1. あなたがアクセスできるデータから始めるのではなく、まずあなたのビジネスが達成しようとしていることを考えて始めましょう。要するに、戦略的な目標が何であるか、たとえば顧客基盤を増やすなどの作業を行う必要があります。

   ビジネスエリアへの挑戦。あなたの戦略目標を特定する。

2. あなたの全体的な戦略を達成するために最も重要な領域を特定します。ほとんどの企業にとって、顧客、財務および業務領域が重要です。

   未解決の質問を特定する。

3. これらの目標を達成するには、どの質問を答える必要があるかを考えてください。あなたが知る必要があるものを正確に処理することで、本当に必要なデータに集中することができます。

   これらの質問に答えるのに役立つデータを見つけます。

4. あなたに最も理想的なデータを特定することに集中します。あなたの最も重要な質問に答え、戦略目標を達成するのに役立つデータです。

   あなたがすでに持っているデータやアクセスしているデータを特定します。

5. 必要なデータを特定した後、すぐにわからなくても、その情報の一部にすでに座っているかどうかを確認することは理にかなっています。

   費用と努力が正当化されていれば解決する。

6. 目に見える利点がそれらのコストを上回る場合、費用を知った後にのみ、あなたは解決することができます。この点で、他の主要なビジネス投資と同様にデータを扱う必要があります。長期的なデータの価値をビジネス戦略に結びつける投資を明確にする必要があります。

   データを収集します。

7. このステップの多くは、プロセスと人々がデータを収集して管理するための設定になります。分析の準備ができているデータセットへのアクセスを購入している可能性があります。この場合、データを収集する必要はありません。しかし、実際には、多くのデータプロジェクトにはある程度のデータ収集が必要です。

   データを分析します。

8. 有意義で有用なビジネス情報を抽出するためには、データを分析する必要があります。結局のところ、あなたがデータから新しいものを発見しなければ、これまでのところは何の指摘もありません。

   洞察を提示し、配布する。結果が適切な人に適切なタイミングで意味のある方法で提示されない限り、データセットのサイズや分析ツールの洗練は重要ではありません。意思決定に情報を提供し、最終的に業績を向上させるために、データから得られた洞察を使用する必要があります。

9. 学習をビジネスに組み込む。

   最後に、データから得た洞察を意思決定に適用し、ビジネスをより良く変革する決定を下し、その決定に基づいて行動する必要があります。私にとっては、これはデータの中で最も報われる部分です。データを行動に変えることです。

10. ビッグデータからの洞察の伝達方法

    ビッグデータは洞察を得るのに役立ちます。

適切な情報

が 適時 に適切な人 に配信されると、企業は競争優位を獲得します。 これは、データから洞察と情報を抽出し、理解しやすい方法で意思決定者に伝えることを意味します。結局のところ、人々は彼らの前にある情報を理解するために一生懸命働かなければ行動する可能性は低いです。 あなたの洞察力がこれらのトップのヒントで輝いていることを確認します。 ターゲットユーザーを特定します。

あなたの聴衆はあなたの戦略的な質問に依存します。あなたがビジネスオーナーであれば、聴衆はあなたかもしれませんし、人事チーム、マーケティングチーム、またはその組み合わせかもしれません。これらの結果を誰が見るか自分に尋ねてください。議論されている問題について彼らはすでに何を知っていますか？彼らは何を必要とし、知りたいのですか？そして、彼らは情報で何をしますか？

• 視聴者向けの情報をカスタマイズします。 各意思決定者の特定の要件を満たすように情報をカスタマイズする準備をします。

• あなたが達成しようとしていることを思い出してください。 あなたの戦略的な質問に答えることとあなたのビジネス目標を達成することとは関係のない興味深い洞察に気をそらさないようにしてください。将来、これらの他の洞察を再検討する範囲があるかもしれませんが、今は、達成するために目指しているものに焦点を当てます。

• テキストの壁を作成しないでください。 データは、数字、短く書かれた物語、表、グラフ、またはグラフとして提示できることを覚えておいてください。実際、最良のアプローチはこれらのフォーマットの組み合わせを含む可能性が高いです。

• データ視覚化技術を使用する。 ビジュアルは素早く直接的な情報を伝達するのに最適です。（通常は）わかりやすく、思い出深いものであり、関心が高まり、読者の注目を集める可能性がさらに高くなります。テキスト。

• しかし、テキストを無視しないでください。 数字、図表、ビジュアルはスナップショットのみを表示することができます。物語はあなたがキーポイントを飾ることを可能にします。あなたが示していることを紹介し、重要な洞察を強調するために短い物語を使用してください。

• 明確な見出しを使用して、重要な点を目立たせる。 このように、一見しても、重要な点は明らかです。

• あなたの戦略に情報をリンクします。 戦略的ビジネス問題に直接答える情報を提示している場合、たとえば、「スタッフの売上高を10％削減するにはどうすればよいですか？その質問をオープニング・ナラティブに、おそらくは見出しに含めてください。