データサイエンスと分析コンサルティング

デジタル革命はコンサルティング業界でますます人気が高まっています。その結果、クライアントの体験を向上させる機会が数多く生まれています。それにもかかわらず、コンサルタントは優位に立つために新しい知識を身につけなければなりません。企業が分析コンサルティングに費やす金額は世界的に急増しています。投資は、外部コンサルタントへの支出と社内での能力開発の間で行われています。

データ分析は、データから結論を抽出して導き出し、よりよい意思決定を行う方法です。この技術は急速に普及しています。人工知能、統計、高度な市場知識を活用します。ユーザーはこのデータを収集して、大量のデータ セットの重要なパターンを見つけ出します。スマート分析を導入すると、企業のパフォーマンス メトリックに関する優れた洞察が得られます。また、そこで起こっている複雑な変化も示されます。

データ分析の種類

一般的に、データ分析には次の 4 つの種類があります。

1. 記述的分析

記述的分析は、説明的な情報を提供します。これは、何、誰が、どこで、いつ、いくつという基本的な質問に答えます。これはレポートのバックボーンであるため、ダッシュボードやビジネス インテリジェンス ツールには欠かせません。記述的分析は、さらに、定型レポートとアドホック レポートの 2 つのグループに分けることができます。定型レポートには、特定の主題に関する情報が含まれています。例としては、広告のパフォーマンスに関する情報を提供する月次レポートがあります。アドホック レポートは通常、スケジュール設定されていません。特定の問題についてより詳しい情報を得るために不可欠です。これは、ソーシャル メディアを通じて、ページとやり取りした人々を表示することで実行できます。また、他の人口統計データを取得するのにも役立ちます。アドホック レポートは非常に敏感で、オーディエンスの全体像を提供します。

2. 診断分析

診断分析は、なぜ何かが起こったのかという疑問に答えます。これは、履歴データを他の種類のデータと比較します。診断分析により、ドリルダウンできます。これは、依存関係を見つけてパターンを見つけるのに役立ちます。企業は、特定の問題に関する詳細な知識を得るためにこの分析を活用します。組織は常に詳細なデータを持っている必要があります。そうしないと、データの収集が各課題に対して単一のように見え、より多くの時間を費やす可能性があります。診断分析は、潜在的な問題が発生する前にアラートを提供します。たとえば、労働時間が適切よりも短い従業員を知らせます。

3. 予測分析

予測分析は、将来何が起こる可能性があるかに関する情報を提供します。記述分析と診断分析の両方の発見を活用します。クラスター、傾向、例外を発見するのに役立ちます。その後、将来起こりそうな傾向を予測できます。したがって、予測分析は重要な予測ツールです。多くの利点があるにもかかわらず、予測は推定値のみを提供します。その精度はデータの品質に依存します。したがって、定期的な最適化と慎重な処理が必要です。

4. 処方的分析

このタイプの分析は、将来の問題を防ぐために取るべき行動を規定します。また、有望な傾向もすべて活用します。このタイプの分析では、ビッグデータと人工知能が役立ちます。統計モデリングは、仮説を証明または反証するために状況を評価することを扱います。AI は、多くの変数に基づいて潜在的な結果を予測することを扱います。

データ サイエンスと分析コンサルティングは、すべてのビジネスに不可欠です。新製品の開発に役立ちます。また、パフォーマンスの向上と顧客体験の向上のために効率性を高めます。より適切な意思決定のための情報を提供し、課題と機会を検出します。予測を行うことで労力とコストを削減し、時間を節約できます。