ビッグデータ

今年注目すべき最も重要なビッグデータ分析のトレンド

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23.11.2020
現在、ユーザーはまだ多くの目的でより多くのビッグデータを見つけようとしています。最も強調されている理由は、デジタル革命を発展させることです。それにもかかわらず、そのような膨大な量のデータを有用な洞察に変えることは、非常に複雑な作業になる可能性があります。そして、ビッグデータの難しさに直面して解決する準備ができている企業や組織は、デジタル化の発展により、財務において多くの利益を得るでしょう。 この記事では、企業が今年準備すべきビッグデータの最も重要なトレンドを紹介します。 1.データの管理は簡単ではありません。 ビッグデータ分析の背後にある大きな概念は、非常に大量のデータ内のさまざまなパターンを探し、データのパターンを検出するための機械学習モデルを設定し、それらのモデルを生産プロセスにすることです。その後、必要に応じて繰り返します。 それにもかかわらず、上記の概念は言うよりもはるかに難しいです。初心者の場合、多くのサイロからデータを収集することは、ETLとデータベースの両方のスキルを必要とするほど難しいようです。さらに、機械学習のためにデータにラベルを付けるだけでなく、クリーニングにも多くの労力と時間がかかります。このケースは、深層学習方法の観点からさらに深刻になります。大事なことを言い忘れましたが、このような複雑なシステムを大規模に安全に本番環境に送るには、多くの専門的なスキルも必要です。 上記の理由から、データの管理は実際には非常に大きな課題であり、データスペシャリストは知識を深める必要があります。 2.データサイロは増殖し続けます この予測はかなり明白なようです。 Hadoopが5年前に大きな飛躍を遂げたとき、人々は新しいイニシアチブにつながっています。それは、すべてのデータを1つのプラットフォームに統合する機能です。 それどころか、このアイデアの最大の課題は、さまざまなストレージ需要を持つ非常に多くのデータ型があることです。リレーショナルデータベースからオブジェクトストアまで、すべてに独自の長所と短所があります。また、開発者は、すべてのデータを1つのデータレイクに取り込む必要がある場合、すべての長所を最大限に活用することはできません。 ある程度、非常に多くのデータを1か所に転送することは非常に重要です。 S3などのクラウドデータストレージは、ビジネスに柔軟で手頃なストレージを提供する途上にあり、Hadoopは非構造化データストレージと分析にとって最も経済的なストレージであると今でも考えられています。ただし、他の企業には、制御すべきサイロがまだたくさんあります。高強度の集中力がなければ、データサイロは増殖し続けます。ユーザーはそれに慣れる必要があります。 3.ストリーミング分析にとって大きな年 新しいデータをより迅速に処理できれば、組織はより良く、より効果的になることは事実です。これは、ストリーミング分析の背後にある原動力と見なされています。この場合、ここでの大きな難しさは、成功するのが難しく、費用がかかることですが、これは、組織のチームが成熟し、会社をより効果的に発展させることができるという正当な理由です。 Kafka、Spark、FlinkなどのオープンソースフレームワークなどのSQL機能とともに、2019年に新たな進歩を目の当たりにする予定です。 4.蒸気を作成するためのデータの管理 一部の人々は、データを新しい石油または新しい通貨と見なしています。どのような用語を使用しても、データは価値をもたらすことが国際的に認められていますが、不注意に行うとリスクが発生します。 欧州連合によると、データが適切に管理されていない場合、財務に関連する多くの問題があります。財務に関連する悪い結果に加えて、データ侵害によって引き起こされる結果もあります。オンライン調査によると、昨年、アメリカでは約6000万人がID攻撃の悪影響を受けたと推定されています。この数は、影響を受けたと主張したのはわずか1,500万人だった2017年と比較して300%以上高くなっています。この場合、これらの課題に対処するために、データを注意深く効果的に管理する必要があります。組織の管理者は、機密データを一般に公開することについてスタッフに警告する必要があります。これは、業務にとって非常に危険です。 5.テクノロジーが発展し続けるときは、スキルを変える必要があります ビッグデータプロジェクトでは、すべての企業にとって不可欠な部分である人的資源に多くのお金が費やされています。言い換えれば、人々は主に会社の運営におけるデータの設定と運用に責任があります。使用する必要のあるテクノロジーに関係なく、データを貴重な洞察に変えるには、十分なスキルを備えた適切な人材を採用することが非常に重要です。 しかし、技術は日々開発されているため、このケースはより困難です。したがって、人々はより専門的なスキルを持っている必要があります。たとえば、今年は、企業が中立的なネットワークを本番環境に導入できる人を常に探していることがわかります。さらに、多くのプログラミング言語の中で、Pythonは依然として最も人気のある言語です。 さらに、Sparkやデータベースなどの主要なツールを扱うことができるITエンジニアは、今年はキャリアのチャンスが増えるでしょう。また、機械学習を利用できる人の需要が高まることも認識しています。新しいトレンドが現れると、新しい需要も必要になります。 それどころか、自動化されたデータサイエンスプラットフォームの開発により、企業は現在、単なるデータスペシャリストである程度まで完了することができます。要約すると、ビッグデータの道が長くなるにつれて、データと起業家の知識はさらに広がります。 6.ディープラーニングのためのより深い視野 今年最後に見られる傾向はディープラーニングです。今年は、非常に大量のデータセットを収益化する必要があるため、企業はCaffe、Kerasなどのディープラーニングフレームワークを使用して新しい試行を続けます。

今年のデータサイエンスがマーケティングビジネスにどのように影響しているか

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23.11.2020
ビッグデータはかなり誇大宣伝されていると考える人もいますが、それが良い考慮事項でもあることを知りません。ご存知のように、ビッグデータはマーケティングビジネスの非常に貴重な価値であり、過去10年間と比較して非常に高いレベルの精度で顧客に関する洞察を得るのに役立ちます。 それでも、効果的に利益を得ることができるように、洞察を得ることとそれを利用することの違いを区別する必要があります。データサイエンスは、マーケティング戦略を改善するための最も一般的なソリューションです。より正確には、データサイエンスとは、現在のデータを、より賢明な意思決定を行うために利用される貴重な洞察に転送することを意味します。 さらに、データサイエンスを利用して、SEO、コンテンツマーケティング、カスタマーサービスなどのマーケティング分野の規模を拡大することができます。 1.ユーザープロファイル 企業の規模に関係なく、彼らは長い間顧客からデータを収集し始めました。それにもかかわらず、彼らはまだ消費者の意図を正確にする方法について明確ではありません。したがって、決定を下す前に、何を選択するかを確認することをお勧めします。 たとえば、友達が自分のFacebookアカウントに美容製品に関するレビューを投稿します。次に、その製品の名前を複製して、他の美容ページ、Google、またはブランドサイトで他のレビューを見つけます。また、他のユーザーに関する他のレビューもあります。最後に、友達が提案するように、オンラインストアではなく、ショールームでその製品を購入することを選択します。 現在の多くの分析ツールでは、インターネット上での顧客の行動を制御できるため、顧客が実際に何を好み、何を望んでいるかを知ることができます。その後、情報は会社のユーザープロファイルに保存されます。このデータソースを使用して、マーケティングを促進するための将来の行動や傾向を予測できます。 大事なことを言い忘れましたが、インターネットの相互作用を考慮する必要があります。次に、FacebookやTwitterなどの貴重な情報を取得するためにアクセスするWebサイトを決定する必要があります。私たちはトレンドに追いつき、マーケティングのエキスパートになることができます。キャンペーンの変更方法を知るために、情報の調査に時間を費やしたほうがよいでしょう。 2.価格設定の革新 ご存知かもしれませんが、ラッシュアワーに車で迎えに来てほしい場合は、グラブの料金が大幅に上がります。それにもかかわらず、利益に関しては、企業が最も恩恵を受けています。実際、価格管理に関連するアイデアは、企業の利益率を年間2%から7%向上させます。 さらに、営利企業はデータを使用して価格戦略を変更できます。調査によると、通常の会社の利益は、標準的な製品のために75%多く生成される可能性があります。より大きな規模の企業の場合、収益はより多く得られます。 ただし、ほとんどすべてのマーケターは、価格戦略を設定する必要があるときに、生産コストやライバルからの価格などの特定の要因に依然依存しています。すべての戦略は、次の手順で開発できます。まず、通貨や世界的な供給などの経済状況、個人的な顧客の期待、会社での顧客の履歴などの側面を考慮する必要があります。そうすれば、価格に何が影響するのか、顧客が何を購入する準備ができているのかなどを正確に知ることができます。次に、製品に割引がある場合に発生するさまざまな行動パターンを調査して、顧客のさまざまなセグメントを把握し、トランザクション履歴と比較できるようにすることを強くお勧めします。さらに、モデリング領域を利用して、会社が多くのお金を浪費し、貴重なチャンスを失う原因となっている間違いを知ることができます。例として、マイナスの影響がある場合は、値札の変更を通知する必要があります。大事なことを言い忘れましたが、販売チームは、割引と販売が会社の総利益にどのように影響するかを確認する必要があります。各価格設定キャンペーンは、国際市場のトレンドと条件に適している必要があることを心に留めておく必要があります。 3.サービスの改善 あなたの会社を訪問するすべての人があなたの本当の顧客になるわけではないことは否定できません。さまざまな見込み客を区別し、顧客が購入する可能性のあるものに応じて着信リードに重点を置くことが重要です。これにより、販売結果ともちろん利益を伸ばすことができます。 この場合、データサイエンスに頼ることができます。データサイエンスを使用すると、リストを3つのドメイン(潜在的な顧客、情報を必要としているが潜在的な群衆ではない好奇心の強い顧客)に変換およびセグメント化する可能性を把握できるアルゴリズムがあるスコアリングシステムを設定できます。 4.データに基づいた意思決定 現在、B2B企業の68%以上がリードスコアリングを開始しましたが、それを行うことでより多くの利益がもたらされると考えているのは営業スタッフの40%だけです。多くの場合、すべてが人によって行われるため、会社の最新の売上を分析することはできません。マーケターと営業担当者はまだ経験に基づいて予測を行っているため、データは依然として人々に対して脆弱です。 5.コンバージョン率の向上 より良い管理がより良いコンバージョンにつながることは明らかです。専門家の場合、予測アルゴリズムでスコアリングされた購入チャンスは45%以上で変換され、他の人は約20%で変換されました。 6.リアルタイムで戦略を実行する ほとんどの起業家はまだリードがとても遅いです。推定によると、企業がリードに反応するのに2日以上かかると推定されています。営業担当者は会社で何が起こるかわからないため、この遅延は正常です。したがって、将来発生する可能性のある潜在的な問題について全員に警告するための主要なアルゴリズムが常に必要です。

データ分析の複雑さが軽減される方法

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23.11.2020
1. Apache Spark これは、大規模なSQLやストリーミングプロセスなどを支援できる便利なビッグデータ分析ツールであると考えられています。 Apache Sparkは、データを処理するためのオープンソースプラットフォームであるApacheHadoopにかなり似ています。これは、データの理解とビッグデータの両方に役立つように設計された、より統一された分析方法にとって価値のあるオプションです。 このツールを最大限に活用するには、ユーザーはHadoopベースで操作して、パワーを活用できる新しいアプリをセットアップし、より価値のある洞察を作成し、単一のデータベースでデータサイエンスワークロードを開発する必要があります。 ApacheSparkを選ぶべき理由を証明するいくつかの特定の理由があります。まず第一に、これは統一された方法であり、主にSQLクエリ、機械学習、高度なライブラリの観点から複雑なワークフローを生成して接続するために作成されます。また、これはデータを処理するために生まれたエンジンです。 Apache Sparkを使用すると、データスペシャリストは、データへのより迅速なアプローチを必要とするAPI開発で機械学習を実行できます。最後になりましたが、このソリューションのAPIは非常に簡単に利用できます。具体的には、より構造化されたデータソースにデータを変換するための100を超える演算子を提供します。 2.SAPビジネスインテリジェンスプラットフォーム これは、主要なメトリックを制御し、プロセスの複雑さを軽減しながら、顧客の行動に関する洞察の価値を開発するために使用される別のツールです。このソリューションの主な目的は、有用な情報を提供するためのビジネスインテリジェンスソリューションになることです。さらに、SAPはクラウドとオンプレミスの両方に適しているため、理想的なオプションです。このプラットフォームには、すべての特定の要件に対処し、意思決定プロセスをスピードアップするために利用されるさまざまなツールがあります。このプラットフォームを利用する価値のあるものにするいくつかの主要なポイントがあります。データの視覚化が最初の価値です。この方法は、データの理解を難しくすることを主な目的としており、多くのスキルを持つユーザーが最も賢明な決定を下すのに役立ちます。最後に、ユーザーはいつでもどこでもデータにアプローチできます。 3.Minitab Minitabは、起業家がより効果的にサービス品質を向上させるためのインテリジェントなデータ分析を提供するもう1つのソリューションです。 Minitab統計ソフトウェアという名前の主力製品は、現在、データの分析を行うために起業家によって利用されています。現時点では、Minitabは、すべての起業家が問題の最も効率的な解決策を探すのに役立つ貴重なソフトウェアを提供する効果的な方法であると考えられています。 このようなツールを使用すると、このツールの機能アシスタンスによって明確なチュートリアルが提供されるため、ユーザーはデータについて学習して明確にするためにそれほど専門的である必要はありません。データの分析だけでなく、レポートやその他の分析を行うのに適した他のモジュールがあります。 Minitabには3つの大きな利点があります。まず第一に、このツールを最大限に活用するためのeラーニングチュートリアルが提供されるため、このソリューションは非常に経済的です。これは、インターネット上のデータを分析する方法を明確に知っていることを意味します。次に、プロジェクトのロードマップをいただければ幸いです。この機能は、実行からプロジェクト共有までのすべてのプロセスがあなたの会社で効果的に実行されることを意味します。大事なことを言い忘れましたが、アシスタント機能はとても価値があります。ユーザーはデータを分析し、高レベルの精度で結果を予測できるため、製品を進歩させる方法を知ることができます。 4.スタタ Stataは、データの価値を取得、活用、刺激するために使用される別のデータ分析ソフトウェアの名前です。 Stataを使用すると、レポートの結果を視覚化して改善することができます。このツールは、進歩するプロのソフトウェアのニーズを満たすために研究者によって発明されました。このツールは、データ管理、分析、グラフィックスを含む完全なパッケージです。このツールの最も重要な点は、それが迅速、シンプル、そして安全であるということです。得られた結果は、スクリプトがいつ作成されても非常に効果的です。これは専門家の間で期待されています。 Stataを選択する理由としては、データ機能の管理、統計手法、パブリックグラフィックの3つの主な理由があります。具体的には、ユーザーはすべてのデータ型を完全に制御できます。 Stataには、変数を制御したり、データを最適化したり、さまざまなグループ全体で数値を収集したりする機能もあります。また、Stataは、標準的な方法から、データの調査や構造のモデリングなど、より改善された方法まで、多数の機能を収集します。最後に、Stataのおかげで、ユーザーは独自のカスタマイズされたグラフを設定する機会が提供され、高品質で価値のあるスタイルのグラフを作成できます。 5.ラピッドマイナー この記事の最後の選択肢は、データサイエンスベースとして設計されたRapidMinerです。このソリューションは主に、データの準備、予測モデルの確立、および単一システム内でのモデル展開を行う必要がある分析グループ向けです。 Rapid Minerは、複雑なプロジェクトの分析や多数の言語での作業など、さまざまな問題に対処するための優れたテクノロジーを提供するため、非常に価値があります。さらに、これらのソリューションは、機械学習、アプリ統合、データ変換、および統合を使用して設計されています。 Rapid Minerは、重要なデータプロセスの学習と理解における素晴らしいアクセスとは別に、分析することで予測を行うのに非常に効果的です。最後に、このソリューションは、企業のニーズを満たすためにデータサイエンスの面で非常に協力的です。 要約すると、Rapid Minerを選択する理由を振り返ることができます。これは、何を選択するかを明確にする方がよいためです。 Rapid Minerは、データサイエンスの専門家の非常に大きなコミュニティ、多くのオープン言語、およびテクノロジーを通じて、データサイエンスの需要をサポートしています。このオープンソースプラットフォームは、構造化データから非構造化データまで、あらゆる種類のデータに対して60を超えるコネクタと連携することもできます。

2021年にトレンドとなったビッグデータ分析のアプリケーション

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23.11.2020
今日、起業家や組織の間で生成されるビッグデータの量は、あらゆる業界で日々増加しています。ビッグデータを生成することは、企業がビジネスを発展させるための最も効果的な方法の1つであることは否定できません。なぜなら、サービスや製品のどの側面を前進させる必要があるか、どの領域を適切に増減する必要があるかを知ることができるからです。 これは、さまざまな企業を通じてデータ分析が非常に重要である理由の証拠です。ビッグデータ分析により、人々はより多くの情報を収集できるだけでなく、より多くのビジネス価値を受け取るための多くの可能なメリットを得ることができます。 企業や組織が認識しているビッグデータのもう1つの重要な利点は、ビッグデータがコストの大幅な節約、より効果的なマーケティングキャンペーンの提供、調達の質の向上などに役立つことです。この記事では、知っておくべきビッグデータ分析のいくつかのアプリケーションを紹介します。 1.セキュリティポリシー 今日、多くの市当局は、地理データや履歴データも利用することで、犯罪問題に関して予測分析を利用しています。それを行っているいくつかの都市は、シカゴ、ロンドンなどとしてリストすることができます。警察官はビッグデータのおかげで地域のすべての犯罪者を逮捕することはできませんが、犯罪率を効果的に減らすことができます。これは、データ分析が私たちをより安全にすることができるため、私たちの生活において非常に重要である理由の最初の証拠です。 2.旅行 たとえば、過去には、人々はロンドンの街で1,800万回以上の旅行に対処する必要がありましたが、嬉しいことに、彼らはそれに対処することができました。 実際、列車のオペレーターは、すべてが適切に運用されていることを確認するためにビッグデータを利用しました。具体的には、イベントのデータから乗客数を予測し、列車のスケジュールを効果的に整理することができます。アスリートと観客の両方が、それほど長く待たずに、または特に何時間も遅れることなく、便利に異なるスタジアムに出入りできるため、人々は非常に満足しています。これは現在でも航空会社にとって大きな問題です。 3.リスクの検出 不正検出は、データサイエンスの最初のアプリケーションとして常に知られています。かつて、企業は借金に関しては経験不足に対処しており、そのような仕事に飽きていました。ビッグデータ分析の導入後、顧客がローンを申請し始めたときにデータが収集されました。その後、ユーザーはデータサイエンスを利用して、問題の克服に役立てることができます。銀行員は、顧客のプロファイルや、明確にする必要のあるその他の重要な情報を簡単に知ることができると感じました。データを簡単に分析して、必要に応じて使用することができます。 4.リスクの管理 保険業界に関しては、リスク管理が最も重要なことのようです。保険会社は、データ分析を利用して、顧客にとって最も適切な意思決定を支援してきました。より正確には、データ分析は、企業が実行する必要のあるすべての重要な決定を含む有用な情報を企業に提供できます。これは、顧客が自分の情報を提示し、その後、適切な保険が設定されたときに達成できます。 現在、データ分析はさまざまな不正請求を実現するために利用されています。彼らは危険信号を使用して、危険なものが検査を必要としていることを認識します。クレーム処理の効率を高めるために、管理者がこれらの危険信号に注意を払うことは非常に重要です。 5.ロジスティックサービスの提供 さらに、データ分析のアプリケーションは無限であることがわかります。銀行や企業以外にも、あらゆるものを効率的に処理するためにビッグデータを活用している物流会社が世界中にたくさんあります。ビッグデータ分析のおかげで、これらの企業は、より多くの利益を得ることができるように、配送サービスの最も効果的なパス、最適な配達時間、および選択する最も経済的な輸送を検出しました。大事なことを言い忘れましたが、GPSのアプリケーションを介して、データ分析とデータサイエンスを利用する機会もあります。 6.Webプロビジョニング 今日でも、多くの人々は、インターネット速度が速い先進都市には賢い人々がいると考えています。ただし、FacebookやYoutubeにアクセスできるという理由だけで、他の人よりもインテリジェントであるとは限りません。 より速いインターネット速度の出現は本当に重要であるという事実にもかかわらず、適切な場所に提示され、適切な人々によって使用されることも必要です。言い換えれば、適切なタイミングと適切な場所で帯域幅を変更する機能が不可欠です。これを達成するために、私たちはビッグデータ分析の使用のおかげで言わなければなりません。 もう1つの仮定は、帯域幅は、商業および金融会社の観点から、平日のみ高いということです。しかし、実際には、週末にはすべてが複雑になります。この問題は、データ分析手法を使用することによってのみ対処できます。たとえば、コミュニティが一部の企業に注意を払うことを望んでいて、そこに支店を見つけることができた場合、より高い帯域幅を効果的に達成するのに役立つのはデータ分析だけです。 7.適切かつ経済的にお金を使う 先進都市のもう一つの大きな問題は、小さな仕事に非常に多くのお金が浪費されていることです。あなたが買い物に行くとき、あなたは小さな変化を無視するかもしれません、そしてこれは後であなたに多額のお金を消費する可能性があります。この場合、データ分析が役立ちます。これの目標は、人々が適切にお金を使うのを助け、少しでもお金にもっと注意を払うことです。それらは時々小さいかもしれませんが、それはある時間に大量になる可能性があります。結果として、あなたが毎日過ごすものに集中する価値があります。

2021年に最も効果的なデータ分析ツール

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23.11.2020
デジタル化の段階では、業績の向上に役立つデータへのアプローチが難しくないことがわかります。適切な情報を収集することで、人々はより良​​い結果とより良い意思決定を得ることができ、会社の事業を発展させるためにビジネストレンドを把握することができます。 今日、大きな問題が1つあります。それは、大量のデータをより短時間で収集して処理する方法です。プロセスをスピードアップするために、人々はデータ分析プログラムを利用する必要があります。これらの方法は、数回クリックするだけで非構造化データを使用可能な洞察に変えるために、人工知能と高度なアルゴリズムを利用します。 それでもなお、すべてのビジネスで最高の分析ツールを探す際に考慮すべき問題はたくさんあります。最高のパフォーマンスを備えた最高のデータ分析ツールを見つけるために調査全体を実行することは、まったく簡単ではありません。このステップを支援するために、以下の記事では、さまざまなツールを評価するために使用できる、現在の市場におけるいくつかの主要なツールを紹介します。その結果、あなたはあなたが何のために進むべきかを知ることができます。 ご存知かもしれませんが、非常に大量のデータを処理することは大きな課題であり、データ量が増えるとこれはますます困難になります。さらに、データの増加に対処するためのバランシングシステムが必要になります。したがって、人々は、データ分析タスクをサポートできる適切なテクノロジーと統合されたツールを要求する可能性があります。 効果的に実装するために、最初に行うことの1つは、最高のデータ分析ソフトウェアを選択することです。最初のステップでは、主要な製品を見て、何を選択すべきかを理解することをお勧めします。 1. Sisense リストのトップ1に立つSisenseは、データアナリストと他のビジネスユーザーの両方に分析結果を提供できる非常に高速なデータ分析ツールです。 Sisenseのおかげで、ビジネスデータ分析プロセスはよりシンプルになり、専門家でないユーザーでもツールとその機能を利用できます。 Sisenseを使用すると、難しいコーディングを行う必要がなく、すべてのユーザーがすぐに使用可能な洞察を抽出できます。カスタマイズされたダッシュボード、インタラクティブな視覚化など、このツールによって提供される多くの利点があります。ビジネスの主要なツールとしてSisenseを選択すると、数秒でデータを活用およびフィルタリングできるようになり、必要なものを取得できるようになります。最後になりましたが、Sisenseは、予測分析だけでなく、ビジネスインテリジェンスレポートを介していくつかの改善された分析も提供します。 2.見物人 Lookerは、ユーザーが一般的なビジネス用語を利用して複雑な要件を送信できるようにするデータ分析プラットフォームの名前です。その後、ツールはITチームが使用するアプリにデータを直接送信します。 これは、プラットフォームがさまざまなソースからデータを収集して抽出することを意味します。抽出されたデータはSQLデータベースにロードされます。 Lookerはブラウザに基づくソリューションであるため、現在のシステムでデータにすばやくアクセスできるだけでなく、チーム内のユーザー間で便利に共有できます。 Lookerを選ぶべき理由は3つあります。まず第一に、アプリはツール内でデータをロックしないため、データにアクセスできます。したがって、SlackやSalesforceなどのシステムを介してアプローチすることができます。次に、チームの誰もが電子メールやFTPなどへのデータ配信をスケジュールできます。大事なことを言い忘れましたが、Lookerは、SSOと完全なRESTfulAPIを組み込んだモバイルデザインの下でのWeb統合を提供します。 3. Zoho Analytics この記事のもう1つの主要なツールは、Zoho Analyticsという名前のビジネスデータ分析プラットフォームです。これは、KPIウィジェット、ピボットテーブルなどのさまざまなコンポーネントを処理します。したがって、このツールは非常に役立つ結果のレポートを作成できます。さらに、このシステムは、ユーザーがレポートや意思決定に関してパートナーと簡単に対応できるように、共同レビューと分析を促進します。このツールのもう1つの重要な点は、ユーザーがWebサイトやアプリケーション内にレポートやダッシュボードを埋め込むことができることです。ただし、製品を明確にチェックして、これが会社にとって理想的な選択肢であるかどうかを確認することもお勧めします。 Zoho Analyticsはまた、何も支払うことなくその機能を試乗する機会を顧客に提供します。 ZohoAnalyticsを選択する理由は3つあります。 1つ目は、洞察に満ちたレポートです。より正確には、ユーザーが意思決定に利用される有用なレポートを作成できるようにするさまざまなコンポーネントを利用します。次の利点は、その安全なシステムです。 Zoho Analyticsは、暗号化された接続などの最高のセキュリティ手法も利用しました。最後の利点は、ユーザーがレポートを作成し、一緒に便利に意思決定できるようにするために、ZohoAnalyticsによって促進されるコラボレーションです。 4.キハダ Yellowfinは、組織がデータを最大限に活用できるように設計されたBIツールの名前です。このソリューションは、非常に価値のある分析機能と機械学習機能を備えており、企業が有用な洞察を得るのに理想的な選択肢です。具体的には、Yellowfinを使用すると、ユーザーは企業が利用する予測データを受信して​​、より効果的な意思決定を行うことができます。さらに、Yellowfinには、デスクトップデバイスとモバイルデバイスの両方からアクセスできます。このソリューションは、さまざまなビジネスシステムと統合するためのWebAPIを使用して設計されています。ユーザーは、ビジネスの要求に応じて機能を簡単に拡張できます。大事なことを言い忘れましたが、ユーザーには、Yellowfinから無料トライアルが提供され、料金を支払うことなく製品をテストできます。

2021年のビッグデータがヘルスケア業界に不可欠なのはなぜですか?

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23.11.2020
ヘルスケアが最大かつ最も重要な産業の1つであることは明らかです。この業界は、患者が治療だけでなく、ますます効果的なケアを必要としているため、非常に複雑です。したがって、業界は常に改善と進歩を必要としています。今日、専門家や専門家は、患者のための最新の技術だけでなく、ますます多くの方法を見つけようとしています。そして、それらのテクノロジーの中で、ビッグデータは注目に値し、この業界で大きな飛躍を遂げました。以下の記事では、ビッグデータがこの重要な業界にどのような影響を与えているかを紹介します。 1.リスクの高い患者にケアを提供する ご存知かもしれませんが、病気の合併症により医療費が増加しており、場合によっては患者さんが本当に救急医療を必要としています。コストが高いので、病院の働き方に革命的な変化があるはずです。ヘルスケアのビッグデータを使用すると、すべてのレコードをデジタル化できます。また、患者の情報とステータスをより迅速かつ効率的に実現できます。また、ビッグデータのおかげで、医師は患者の健康上の問題を簡単に特定して、患者に最適な治療方法を時間どおりに提供することができます。その結果、緊急事態は効果的に削減されています。 今では、リスクの高い患者さんへの対応や、あらゆる特定の状況に対するより良い治療の保証に取り組むことができると聞いてうれしく思います。結論として、ビッグデータの欠如はプロセスをより困難かつ複雑にし、これがこの開発された技術を評価すべき最初の理由です。 2.値下げ 現在、財政管理の効率性の欠如のために、財政的浪費に対処している病院や臨床センターがまだたくさんあります。この問題は、多くの場合、採用する従業員が多すぎるか、従業員が不足していることに伴います。データ分析のおかげで、この問題はマネージャーがスタッフをより適切に管理できるように簡単に対処できます。 その後、病院の必需品に費やされる費用を調整して、投資率を適切に下げることができます。さらに、保険業界はこの金融ソリューションの恩恵を受けることができます。より正確には、健康ウェアラブルデバイスを支援することで、患者が病院に長く滞在する必要がないようにすることができます。患者に関しては、スタッフやベッドにすばやくアクセスできる限り、待つ必要はありません。 3.怪我 人身傷害のケースに関しては、イベントの分析に使用できるビッグデータによって精度と効率のレベルが向上しています。多くの異なるケースに依存して作成されたデータからのサポートにより、多くの行動パターンの識別を介してクレームパスプロファイルがまとめられているのは非常に素晴らしいことです。データを使用すると、各患者は、怪我に関するより正確な情報を取得するために誰と協力すべきかを知ることができます。その結果、彼らは彼らの正直な情報から彼らのケースのための最良の治療を受けることができます。 4.データを使用して患者の健康状態を追跡する ヘルスケア業界では、深刻になり、患者の健康に害を及ぼす可能性がある前に、起こりうる健康問題を検出することが非常に重要です。データが不足しているため、医療システムは深刻な症例の発生を常に防ぐことができるとは限りません。そして、患者の健康状態を追跡する機能は、ビッグデータだけでなくモノのインターネット技術にとっても大きなメリットです。 ビッグデータがあれば、病院や診療所は患者の状況を追跡しやすくなります。患者の心拍数、睡眠パターン、血圧、血糖値を追跡することは、以前のようにそれほど難しくありません。この進歩のおかげで、患者は自分の健康状態を追跡するために定期的に病院を訪れる必要がありません。健康状態を明確に知ることは、時間通りにケアを提供することにより、人々が予期しない問題や深刻な病気を回避するのに役立ちます。これは、ヘルスケア業界で最大の成果の1つです。ビッグデータにより、私たちはヘルスケアの作業システムに革命を起こすことができ、システムが今後ますます開発されることを確実にすることができることを知っています。 5.患者の関与の強化 ビッグデータとデータ分析により、患者の関与をより簡単に得ることができます。今日、人々はウェアラブルデバイスを利用して健康状態を積極的に追跡する傾向があり、これはヘルスケア業界の大きな飛躍です。この取り組みにより、患者は直接病院に行く必要がなくなります。これにより、医師の責任をより簡素化できるため、より複雑なことを実行する時間ができます。 6.医療制度の改善 最後の利点は、技術革命のおかげでヘルスケア業界全体が進歩したことです。ヘルスケアのビッグデータにより、医師は非常に大量のデータに迅速かつ効果的にアプローチできます。その結果、彼らは最愛の患者を助けるための解決策をより早く探すことができます。さらに、さまざまな健康問題に合わせてカスタマイズされたソリューションを実行できるため、治療を行うことはそれほど難しくありません。ヘルスケア業界の改善は認められており、技術的手法の進歩のおかげですべてがよりシンプルになっていることは明らかです。 ビッグデータのおかげで、ヘルスケア業界に多くのプラスの効果があったことを目の当たりにすることができます。今日、多くの企業や組織は、このテクノロジーの可能性をすでに認識しているため、ビッグデータを採用し始めています。開発の道のりはまだ長く、遠いものの、人々はこの素晴らしい技術を利用して、病院、診療所、その他の機関の管理プロセスを容易にするための第一歩を踏み出しました。 結論として、ビッグデータは神が医療業界にもたらす贈り物であると言っても過言ではありません。医療業界はこれまで以上にプレッシャーを増しているため、専門家はコストを削減しながら結果を改善する必要があります。そしてビッグデータが役立ちます。

2021年の医療システムにおけるビッグデータ分析の利点の例

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23.11.2020
ご覧のとおり、ビッグデータは、あらゆる分野に関係なく、人々がデータを制御、分析、活用する方法に革命をもたらしています。それらの産業の中で、ビッグデータが大きな革新をもたらしたのはヘルスケア産業です。一般に、ビッグデータは、医療業界が治療費を削減し、潜在的な病気を予測し、深刻な病気を予防し、すべての人々の生活の質を向上させるのに役立ちます。人の寿命は将来ますます長くなる可能性がありますが、これはヘルスケア業界で働く人々にとっても新たな困難です。健康の専門家は、今ではビジネスマネージャーのように、非常に大量のデータを収集して、患者を治療するためのより効果的な方法を見つけることができます。この記事では、ヘルスケア業界におけるビッグデータのアプリケーションを例を挙げて紹介します。 1.ヘルスケア業界のビッグデータについて ビッグデータは多くの人々の命を救うために多くの良い結果をもたらしました。ビッグデータとは、すべてをデジタル化し、多くの技術を使って分析することで生み出される膨大な量の情報に関連する用語です。医療システムに関しては、ビッグデータ分析は患者の特定の健康データを利用して、患者が病気を回避し、コストを削減しながら治療するのに役立ちます。 今日、医療制度は過去に比べて大幅に改善されているため、人々は長生きする傾向があります。医師は、患者の健康状態を明確にするために時間通りに警告を出すために、患者をよりよく理解することができます。ヘルスケアの場合、できるだけ早く病気を治療することをお勧めします。ビッグデータ分析のおかげで、予防は以前よりはるかに簡単になりました。もちろん、それは常に治療よりも優れています。 実際、これほど長い間、医療分野で使用するために大量のデータを収集することは、非常に費用と時間がかかり、無駄になりました。それどころか、今日では、技術の進歩のおかげで、事件はそれほど難しくありません。さらに、それを必要な洞察に変えることはより速く、医師は患者により良いケアを提供することをより簡単に見つけることができます。 2.ヘルスケア業界におけるビッグデータの障壁は何ですか? 医療システムでビッグデータを利用する上で最も難しい障害の1つは、医療データをさまざまな国や病院などの多くのソースにどのように広めることができるかということです。これらすべてのデータソースを統合するということは、データベンダーが協力できる革新的な構造を作成することを意味します。 その他の重要なステップには、新しいオンラインレポートソフトウェアの開発やビジネスインテリジェンス戦略が含まれます。ヘルスケアは、機械学習や予測分析などの将来のテクノロジーに向けてすでに動きを見せている他の業界にも対応する必要があります。技術を考慮することは常に必要です。以下の記事では、ビッグデータ分析がヘルスケア業界にどのように革命をもたらしているかを明確にします。 3.治療でより多くの価値を得るために患者の状況を予測する 何よりもまず、医療制度の最初の問題はスタッフであることが簡単にわかります。病院や診療所の管理者は、緊急の場合にスタッフを対応させることが非常に難しいと感じることがよくあります。しかし、従業員が多すぎると多額の費用がかかり、無駄になります。逆に、労働者が不足していると、サービスが不十分になり、患者がその病院を選択できない可能性があります。 この場合、ビッグデータは大いに役立ちます。現在、医師が健康上の問題を簡単に予測でき、病院に何人の患者が入院するかを知ることができるように、さまざまなソースからの多くのデータが使用されています。 また、データスペシャリストは、入学率を予測するための分析も行います。彼らは機械学習を利用して、入学傾向を予測するための高レベルの精度でアルゴリズムを見つけることができます。 結論として、ビッグデータ分析を使用すると、医師は患者の健康上の問題の可能性を予測できるため、より質の高い医療を提供できます。さらに、病院の管理者は、入院率を予測することがより効果的であることがわかります。その結果、スタッフの数を適切にカスタマイズでき、サービスを提供するスタッフがいない場合でも、患者は病院でそれほど長く待つ必要がなくなります。これにより、病院や診療所の効率を高めることができます。 4. EHR(電子健康記録の略) Electronic Health Recordsは、ヘルスケア業界で最も人気のあるビッグデータのアプリケーションと見なされています。ご存知かもしれませんが、各患者はアレルギー情報や血液型などを含む独自のデジタル記録を持っています。これらの記録は安全な情報源を通じて共有でき、1つの変更可能なファイルが付属しています。その結果、医師は事務処理を必要とせずに定期的にそれらを変更することができます。 さらに、電子カルテは、患者が医師の提案に迅速に従うことができるように、患者がステータスに応じて新しい検査または新しい処方箋を取得する必要があるかどうかを患者に思い出させる場合にも効果的です。 上で述べたように、電子健康記録は素晴らしいです、多くの国はまだこれらの記録を利用するのが難しいと感じています。たとえば、米国では90%以上の病院がEHRを利用していますが、EUは依然として遅れを取っています。将来的には、この種の技術記録がすべての病院や診療所で現れることを期待しています。 結論として、ヘルスケア業界はビッグデータ分析から多くの恩恵を受けてきました。私たちが見ることができる最も正確な結果の1つは、オフィス訪問と実験室テストの削減です。ヘルスケアは、多くの人々がまだ考えているほど退屈で複雑な作業ではなくなります。今後、さらに多くの発展が見られることを期待しています。