そう、データはデジタル経済の新たな原動力なのです
データ市場をコントロールするには、2つの方法があります。まず、データの使用を制限してみることができます。このアプローチは、GDPR 以前のヨーロッパで使用されていました。第二に、あなたはできる 試みる データを自由に共有します。このアプローチは、GDPR の前に使用されていました。ただし、どちらのアプローチにも問題があります。制限する 使う データの割合は、新しいものがないため、人々がイノベーションを起こさないことを意味します アイデア .データを自由に共有するということは、人々がプライバシーをいくらか失う可能性があることを意味します。したがって、2つのアプローチを組み合わせる必要があります。私たちは、人々がデータを自由に共有できるようにすべきですが、制限すべきです どう 多くのデータを共有できます。
データとは何ですか?
一言で言えば、データは情報です。数字と文字で表現できるものなら何でもいいです。例えば、友達の好きなところを知りたい場合は、直接聞いてみる。彼または彼女が答えない場合、私は彼または彼女の友人に尋ねます。誰も知らない場合は、その人のFacebookページを見ます。この場合、私は友人に関するデータを収集しています。データが収集されればされるほど、私たちの理解は深まります。
なぜデータが必要なのですか?
データが必要な理由はさまざまです。まず、データは私たちが物事を理解するのに役立ちます。例えば、同じものが好きな人がたくさんいることがわかります 映画 私として。また、 映画 人気があります。この知識は、私たちがしたいかどうかを決定するのに役立ちます 時計 夫 映画 .
また、意思決定に役立つデータも必要です。たとえば、お金を使う価値があるかどうかわからない場合があります。 映画 切符。しかし、ほとんどの人が楽しんでいることを知っているなら ウォッチング 映画を撮れば、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
最後に、製品を改善するためのデータが必要です。 サービス .たとえば、旅行を計画しているとき、天気予報をチェックして、最適な場所を見つけることができます 場所 宛先 訪問 アール。ホテルの部屋を予約するときは、重要なメールを見逃さないように、Wi-Fiが良好な部屋を選ぶことができます 旅行 .
どのくらいのデータを収集する必要がありますか?
収集されるデータの量は、製品の種類によって異なります。 サービス 提供されています。たとえば、モバイルアプリを提供している場合、おそらく大量のユーザーデータを収集するでしょう。一方、オンラインで本を販売する場合、おそらく限られたデータしか収集しないでしょう。
収集されるデータの量は、 大きさ 市場の。たとえば、市場が小さい場合、市場が大きい場合よりも必要なデータが少なくなる可能性があります。
データは本当に21世紀の新しい石油ですか?
データは新しい石油です。価値はありますが、洗練されなければ使えません。エネルギー、プラスチック、化学薬品、またはその他の有用な製品に変換する必要があります。では、データを使用する前に処理する必要があるのでしょうか?イエスと言う人もいれば、ノーと言う人もいます。しかし、ほとんどの人は、データが有用になる前に処理する必要があることに同意しています。これが、私たちがコンピューターとデータベースを使用する理由です。彼らはデータの処理に優れています。
では、データを処理する必要があるのなら、誰でもデータを処理できるようにすべきではないでしょうか?いいえ。データの処理にはコストがかかります。また、データの処理には特別なスキルが必要です。十分なスキルを持たない人は、データの処理に関連するすべてのタスクを処理できるわけではありません。
ですから、十分なスキルを持つ人だけがデータを処理できるようにすべきです。誰が十分なスキルを持っているかをどのように判断しますか?そうですね、私たちは彼らの教育に基づいて決定を下すべきです。たとえば、誰かが博士号を持っているとします。 コンピュータ 科学であれば、データの処理を彼らに任せるべきです。
どのような種類のデータが必要ですか?
データには、構造化データ、非構造化データ、半構造化データの 3 種類があります。構造化データには、データベースに簡単に保存できるデータが含まれます。例としては、顧客レコード、財務諸表、従業員レコードなどがあります。非構造化データには、他のすべてのものが含まれます。例えば テキスト ドキュメント、画像、ビデオ、オーディオファイル、およびWebページ。半構造化データには、構造化データと非構造化データの両方が含まれます。たとえば、電子メール メッセージ、ツイート、 ブログ 楨。
なぜデータについて話すのか?
なぜなら、データはどこにでもあるからです。それはすべてのウェブサイトの中にあります、すべての スマートフォン 、すべてのテレビ、すべての車。実際、かつてないほど多くのデータが存在しています。世界経済は、毎年約4.5ゼタバイト(4.5 x 1021バイト)のデータを生成しています。これは、2010年の4倍のデータです。
データはいたるところにあるため、企業がデータを管理することはますます難しくなっています。お金を稼ぎたいのであれば、データの扱い方を知っていなければなりません。データの意味、データの保存方法、アクセス方法、分析方法、およびデータを有用なものに変換する方法を理解する必要があります。
あなたがあなたの 事 競争力がある場合は、データを効果的に処理する方法を学ぶ必要があります。そうしないと、顧客を競合他社に奪われる可能性があります。
しかし、「データ」とはどういう意味ですか?
私たちがデータについて話すとき、私たちは情報を意味します。情報とは、記録できるものなら何でもいい。たとえば、数字、文字、単語、画像、音声、 ビデオ .情報を記録するとき、私たちは 呼び出し その記録データ。
データを洗練させる必要がある
データは、処理する前にクリーンアップする必要があります。これには、無効な値や正しくない値の削除も含まれます。欠落している値も埋める必要があります。データは、それが表す人口を代表するものでなければなりません。データ収集は、予測分析プロジェクトの最初のステップです。データの収集は重要ですが、それがなければ予測を行うのに十分な情報が得られません。正確な結果を得るためには、ターゲットオーディエンスについてできるだけ多くの情報を収集する必要があります。データを収集するときは、結果を予測するために必要な情報の種類と、その情報をどのように使用するかを考えてください。たとえば、レコメンデーションエンジンを構築している場合、ユーザーが別の製品を表示する前または後に製品を購入したかどうかを知りたい場合があります。この種のデータは、人が特定のアイテムを購入する可能性が高いかどうかを判断するのに役立ちます。アンケート結果を利用することで、何人の人がどの商品を買っているのかを正確に把握することができます。また、将来のマーケティングキャンペーンのターゲットを絞るためにも活用できます。調査からの情報と顧客の購入履歴を組み合わせて、分析の準備ができている使いやすいデータベースを作成することもできます。データ収集は、レコメンダーシステムを構築する上で重要な部分です。データを使用する前に、何らかの信頼性チェックを行う必要があります。また、妥当な精度が必要です。最後に、私たちは人々が私たちの製品やサービスについてどう思っているかを知りたいです。これは、彼らに質問をするアンケートを作成する必要があることを意味します。アンケートは、製品やサービスに対するユーザーの意見に関する情報を収集するための優れた方法です。また、ユーザーにとって最も価値のある機能を見つけるのにも適しています。データ収集は、レコメンダーシステムを作成する上で最も重要なステップの1つです。これは、人々が私たちの製品やサービスについて好きな点と嫌いな点を把握するのに役立ち、それを改善することができます。データ収集は、推奨事項を作成するための鍵です。データがなければ、私たちは何の提案もできないでしょう。私たちはただ推測しているだけです。しかし、データの収集は必ずしも簡単ではありません。時には、直接意見を求める必要があります。また、彼らが何を言っているのかを確認するために、記録を見る必要があるかもしれません。いずれにせよ、データ収集は不可欠です。データ収集は、あらゆるレコメンダーシステムの基礎です。信頼できるデータがなければ、アイテムを正確に推奨するモデルを構築することはできません。したがって、適切なデータを取得することから始める必要があります。次に、次のことを行う必要があります 綺麗 それをアップして、きちんと整理してください。これが完了したら、分析を開始できます。
石油は消費されますが、データは作成されます
油は燃料として使うと燃え尽きてしまいます。データは作成され、破棄する必要はありません。人間の日々の行動が、日々データを生み出しています。データは、消え去る必要はなく、長期間にわたって有用であり続ける資産です 時間 、テクノロジー企業によって収集された場合でも。企業は、データを使用して製品やサービスを改善できます。これを使用して、顧客をよりよく理解し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。そして、それを使用してビジネス上の意思決定を推進することができます。データは、何度でも再利用できるリソースです。確かに石油は消費されていますが、データ作成は進行中です。私たちは、何か新しいものと対話するたびに、データを作成します。つまり、データはどこにも行きません。これからも成長し、進化し続けるでしょう。私たちがモノと対話し続ける限り、私たちはデータを生成し続けます。データは、データベース、スプレッドシート、ドキュメント、その他の場所に保存できます。オンラインで共有することも、非公開にすることもできます。さまざまな方法で分析および使用できます。データは、天気の予測からビジネスの効率的な運営まで、あらゆることに使用できます。
成長をサポートするための実用的なインサイト
産業革命以降、世界経済は急速に変化しています。テクノロジーのおかげで、私たちはかつてないほど迅速に開発できるようになりました。ビジネスはより効率的かつ効果的になりました。より多くの商品やサービスがすべての人に利用可能です。そして、より多くの人々が一緒に働いて富を生み出しています。これらすべての変化は、世界経済が成長していることを意味します。しかし、変化のペースも速まっています。宛先 滞在 競争力のある企業は、迅速に適応する必要があります。彼らは新しいスキルを学び、新しいテクノロジーを採用する必要があります。彼らは革新しなければなりません。企業が成功し続けるためには、実用的なインサイトが必要です。これらの洞察により、リスクを回避しながら機会を活用できます。彼らは彼らが作るのを助けます 賢い 決定。彼らは彼らに効果的に行動する能力を与えます。実用的な洞察により、企業は次のことが可能になります。市場で何が起こっているかを知ることで、企業はより賢明な選択をすることができます。消費者に販売するか、小売業者に販売するかを選択できます。彼らは、研究開発にお金を投資するか、高品質の製品の生産に集中するかを決定できます。彼らは、顧客に最高の価値を提供していることを確認できます。戦略的な動きをします。企業は、実用的なインサイトを使用して、リソースをどこに費やすかについてより適切な決定を下すことができます。彼らは、最大のリターンを提供する分野に資本を割り当てることができます。彼らは新しいプロジェクトやイニシアチブに投資することができます。または、間接費を削減することでコストを削減することもできます。トレンドを活用します。企業が市場がどのように進化しているかを知っていれば、どの市場に参入し、どの市場を避けるべきかについて、より適切な決定を下すことができます。顧客のニーズを予測し、それに応じて対応することができます。新たなトレンドを特定し、それを活用することができます。競争に勝ち抜く。企業が実用的なインサイトを活用すれば、競合他社の一歩先を行くことができます。彼らは、どの戦略が機能し、どの戦略が機能しないかを確認できます。自社の製品ラインの弱点を見つけ、それを強化する方法を見つけることができます。彼らは新しい機会を特定し、他の人が気付く前にそれをつかむことができます。
データだけでは新しい石油ではありません
私たちはこれを目の当たりにしました 映画 以前は。コンピューティングの黎明期には、コンピュータをめぐる大げさな宣伝が大々的に行われました。人々は、自分たちがどれだけ速く計算できるかに興奮していました。コンピューターは魔法のようでした。彼らは人間ができなかったタスクを実行することができました。情報をデジタルで保存するというアイデアは、魔法のように思えました。紙や鉛筆がコンピュータに取って代わると考えていました。私たちは、データが私たちの最も貴重な資産になると考えました。私たちは、データが新しい石油だと考えていました。しかし、その後、現実が始まりました。コンピュータは、私たちが予想していたのと同じくらい遅いことが証明されました。紙と鉛筆は消えませんでした。それどころか、データを操作できるプログラムの書き方を学びました。結局のところ、データは新しい石油ではないことがわかりました。しかし、データは成功の鍵ではないことがわかりました。データは、他の種類の知識と組み合わされて初めて有用です。そのため、データだけでは実用的なインサイトは得られません。実用的なインサイトは、データを他の形式の知識と組み合わせることで得られます。これには以下が含まれます:ビジネス知識。企業は、自社の業界とビジネス環境を理解しています。彼らは自分たちの会社をユニークにしているものを知っています。彼らは、顧客が誰で、何が彼らを動機づけているのか、そして競合他社が何をしているのかを知っています。このデータを精緻化することで、ビジネスに役立てることができます。
データ + 知識 = ソリューション
データと知識を組み合わせると、解決策が得られます。あなたはあなたの質問に対する答えを得ます。あなたはあなたの問題についての洞察を得ます。次のような質問に対する答えが得られます:何を売るべきですか?顧客はどのような商品を欲しがりますか?どのくらいの利益を期待すればいいですか?限られたリソースをどこに置けばいいですか?製品ラインを改善するにはどうすればよいですか?どの市場に進出できますか?どの顧客をターゲットにすべきですか?どの製品を生産すべきですか?どのサプライヤーから購入すればよいですか?どのマーケティングチャネルを使用すべきですか?
各質問に対する答えは、特定の状況によって異なります。それぞれの決定には、さまざまな要因の分析が必要です。いくつかの要因には、現在の販売量が含まれます。現在の収益性レベル。現在の在庫レベル。現在の市場シェア。現在の顧客ベース。あなたの将来の計画。競合他社の行動。データは、あなたがどこに向かっているのか、そして目標レベルを達成するために何をすべきかを教えてくれます。
