2020年のデータ/ビジネスインテリジェンストレンド:

もはやアナリティクスだけでは不十分です

今日の世界では、どう扱えばよいのかわからないほど膨大なデータにアクセスできます。 しかし、データの価値を最大限に活用するには、アナリティクスだけではなくデータを統合して一元化する必要があります。 2020年は、テクノロジーとプロセスがエンドツーエンドの包括的なデータソリューションへと移行することで、データエコシステムが一変し、本当の意味での変化が推進されるでしょう。


それを可能にするのが次に挙げる 10 のトレンドです。

1

リアルタイムで対応できる企業

ビジネスにおける最適な意思決定には、適切な場所に適切なタイミングでデータを提供する必要があります。 5G や IPV6、Kubernetes、ストリーミングアーキテクチャなどを利用することで、即座に対応し、常に先手をとることができます。

2

単なるデータ、ビッグデータの次はワイドデータ

データの形式やソースが多様化し、断片化が進んだことで、ビッグデータよりもデータの組み合わせの方がはるかに重要になっています。 データ統合に成功した企業が競争優位性を得られるでしょう。

3

グラフ分析と連想技術は SQL を超える

より大きなビジネス上の問題に対処するために、行や列をベースにしたクエリから脱却する必要があります。 データ内の自然な関連性を分析できるテクノロジーがあれば、より優れた分析結果が得られます。

4

新たなアジャイル手法: DataOps とセルフサービスの融合

DataOps は、運用側のデータ管理の品質を改善し、サイクルタイムを短縮します。 また、セルフサービスによって ITチームへの依存が軽減されます。 これらを組み合わせることで、バリューチェーン全体のデータの流れを効率化できます。

5

アクティブメタデータカタログは結合組織へ

多くの企業では複数のソースに膨大な量のデータが分散しているため、データカタログの需要が急速に高まっています。 機械学習で拡張されたカタログは、ハイブリッドシステムやマルチクラウドシステムでも、データの適応性と可変性を維持できます。

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6

サービスとしてのデータリテラシーの台頭

BIツールの導入率は 35% です。 この現状で労働力を確保するには、企業がデータリテラシープログラムを策定し、ベンダーと連携してより快適にデータを活用できる環境を実現することです。

7

多面的な双方向性は検索を超える

もはや検索だけでは不十分です。 人間の言葉を理解して処理できるテクノロジーと実証済みのデータクエリアプローチを組み合わせることが、人間とコンピューターの間の隔たりを埋める鍵になります。

8

倫理的かつ責任あるコンピューティングが不可欠

テクノロジーの進歩によって私たちの生活は便利になりましたが、深刻な懸念も生まれています。 だからこそ、企業にとって何ができるかだけでなく、何をすべきかがこれまで以上に重要なのです。

9

データのための「Shazam」

想像してみてください。もし、分析システムがアルゴリズムを利用してデータを特徴づけて異常やインサイトを検出し、新たなデータを提案できるとしたら・・・。「Shazam」のようにデータを識別できれば、データ分析とデータ統合を大幅に効率良く高速化できることを想像してみてください。

10

独立対スタック:続編

1 つのデータエコシステムに固執すると、長期的にはほぼ間違いなく高コスト化につながります。なぜなら、顧客のデータを収益化するために大規模なアプリケーションスタックでデータを詳細に管理する必要が生じるからです。 現在、エンドツーエンドの独立系アナリティクスベンダーとハイブリッド/マルチクラウドプラットフォームが必須になっています。

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2020年のデータ/BI トレンド: もはやアナリティクスだけでは不十分です

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2020年のデータ/BI トレンド: もはやアナリティクスだけでは不十分です

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