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世界中にはさまざまなデータが豊富に存在していますが、必ずしもそれらを活用できているとは限りません。データは、顾客や従业员、业务によって常に生成されており、组织はこれらのデータを活用することで、ビジネスと収益の改善を図ることができます。

ビッグデータの活用はすなわち、さまざまなソースが生成する膨大な量のストリーミング?データの分析と利用を意味します。ビッグデータが企業にもたらす重要な役割の 1 つにイノベーションがあります。「イノベーション」は単なる流行語ではなく、それによって成功した企業と失敗した企業を区別できるものです。

しかし、イノベーションは抽象的なものではありません。ビッグデータがいかにして市场调査、製品开発、製品の市场投入などのあらゆる业务においてイノベーションを可能にし、公司に竞争优位性をもたらすのでしょうか。その仕组みをまとめてみました。

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1. 効果的な市場調査

リアルタイムのビッグデータ分析は、市场调査のための究极のツールであり、従来のデータ分析では得られなかった顾客の需要、嗜好、行动に関する知见を引き出します。

市场は常に动いており、革新的なビジネスもそれに合わせて动きます。ビッグデータは、大量かつ最新の市场データの分析と、重要な成长分野を予测するのに役立ちます。これにより、顾客のニーズが最も高い市场セグメントに集中して开発を进めることができます。

ビッグデータは構造化されていない、多様なソースからの情報であり、より速く、より詳細な知見によって市場調査を推進するための貴重な情報を提供します。Web サイトの Cookie（クッキー）、顧客サービスでのやり取り、SNS などからデータを収集することで、市場が何を求めているかを詳細に知ることができます。

个々の顾客セグメントの嗜好をリアルタイムに把握することは、最新の市场ニーズに応じた革新的な製品开発を可能にします。

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2. 意思決定の合理化

成熟した组织では、データが意思决定の原动力となります。ビッグデータ分析を活用することで、迅速で质の高い、エビデンスに基づいた意思决定が可能になります。

従来のデータ分析で行われるバッチ処理は、遡及的であり、定义されたデータセットに限定されていました。一方、ビッグデータ分析では、ダイナミックなスキーマを使って多様な非构造化データをリアルタイムに分析できるため、はるかに优れた知见を得ることができます。

Prometheus や Grafana などのデータ可視化ツールは、データの意味の解釈を支援し、データドリブンな意思決定の効率化に役立ちます。

また、ビッグデータは、适切な対応のために意思决定の影响をモニタリングする际にも役立ちます。リスクのある决断は、効果の予测と必要に応じた轨道修正が可能であれば、もはや无谋なことではありません。竞合他社が検讨すらしない型破りな选択をする可能性を意味します。

これらのメリットによる迷いのない迅速な行动が、イノベーションを加速させます。

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3. 製品開発の効率化

开発段阶でビッグデータを活用することで、顾客のニーズや嗜好にあわせた革新的な製品の开発が可能になります。また、竞争优位性をもたらす重要要素である製品开発のスピードアップにもつながります。

ビッグデータ分析によって、顾客のフィードバックや利用状况のデータをリアルタイムに収集し、掘り下げることが可能になり、研究开発部门は、データから得られた知见を製品开発プロセスに反映させることができます。

例えば、モバイル?アプリケーションを开発している公司は、行动分析ソフトウェアから得られる知见を活用できます。このデータは、数千のユーザーのデバイス上の数百のプロセスに関连しており、製品开発部门は、既存製品への対応や新製品の开発に利用できます。

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4. 生産性の向上

ビジネスにおけるイノベーションは、アイデアだけではありません。イノベーションをいち早く消费者に届けることが重要です。ビッグデータ分析は、生产性を大幅に向上させ、製品の市场投入を加速させます。

また、ビッグデータ分析を、5G 接続、AI、IoT（モノのインターネット）などのテクノロジーと組み合わせることで、さらなる生産性向上が可能になります。

例えば、職場に HD カメラを導入し、AI を使って環境を調査し、その場で新たなユースケースを発見するといった使い方があります。また、工場にカメラを設置することで、特定の方法で箱を積み重ねると、負傷や製品の損傷につながるといったリスクを特定し、この結果を別の自動化プロセスとリンクさせて、箱の積み方を変更するといった改善ができます。

生产プロセスのわずかな改善が大规模な生产性向上をもたらし、イノベーションの迅速な市场投入という结果につながります。

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5. プロアクティブな IT 最適化

职场で使用されている机械などから、ログデータが常に生成されています。多くの公司が、长い年月をかけてログデータを分析し、业务に関わる知见を得てきました。ビッグデータ分析は、まさにこれらの情报を活用し、ビジネスの革新と効率化の推进を支援します。

コンテナ、ストリーミング?ソース、クラウド环境、仮想マシンから得られるログデータは、问题を迅速に解决し、胁威度の高い领域をプロアクティブに监视する机会を提供します。しかし、従来のデータ?ストレージ?アーキテクチャは、近代的なログデータが提供する豊富で多様な情报の分析には适していません。これには、スケーラブルで适応性の高い近代的なインフラストラクチャが必要です。ログデータは、従来のデータベースで必要とされるリレーショナル?スキーマには简単に适合しないため、多くの场合で必要な知见を得られません。

と AI を活用した監視により、さまざまなソースからのログデータを自動的にスキャンして分析できます。従来は特定できなかった問題の発見や、かつては手動で行っていたデータ収集および分析に要する時間を大幅に短縮します。

ピュア?ストレージによるビッグデータ分析の実现

ビッグデータのストレージ戦略を実践し、あらゆる机会を逃さず、迅速なブレークスルーを目指しましょう。ビッグデータを活用することで、公司におけるデータの成熟度を高め、竞合他社を凌驾することができます。しかし、従来のアーキテクチャに缚られていては、これらのメリットを活かすことはできません。ビッグデータの量、种类、速度に対応できる、スケーラブルでセキュアなストレージ?ソリューションが必要です。

Pure as-a-Service? は、ビッグデータの活用と迅速なイノベーションに必要となる、柔軟性に優れたモダン?データ?エクスペリエンスを提供します。必要に応じて容易にスケールアウトできるため、あらゆるストレージ要件に対応できます。

ビッグデータ?ビギナーズ?ガイド：その他のトピック

1. ビッグデータと従来のデータの比较
2. 构造化データと非构造化データ
3. ビッグデータと IoT の関係