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ホワイトペーパー

分析データ準備入門

内容

「分析」とは、データを収集・分類・解釈し、パターン、変則性、重要な変数、関連を明らかにする各種の技術とプロセスを含む概念です。その目的は、新たな洞察を導き出すことで意思決定をより適切に行い、業務プロセスの効果を高めることです。

多くのユーザーにとって分析とは、過去の出来事を調査するためにデータをスライス&ダイス、並び替え、絞り込み、掘り下げ、あるいは視覚化する作業にすぎません。しかし、将来を予測し、急速な変化に適応するための手段として、より高度な分析業務を採用する企業が増えています。企業において、将来予測とその変化への適応は、厳しい経済情勢下では特に重要な要素です。TDWI Researchの調査によると、調査対象の組織の38%が高度な分析をすでに実践中で、85% が 3 年以内に実践することを計画しています。

「これらの企業は、高度な分析業務に移行する中で難しい課題に直面するでしょう」と警告するのは、TDWI Checklist Report “Data Requirements for Advanced Analytics”(高度な分析のためのデータ要件)(TDWI Research、2009年9月)の著者でもあるフィリップ・ラッサム(Philip Russom)氏です。「多くの企業はレポーティングと分析業務の基本的な違いや、データに対する要件の違いを理解していません。そしてこのような企業の大半は、データ統合、データ品質、データモデリングなどの経験はありますが、高度な分析の要件に合わせてデータ管理業務を調整する方法は知りません」

前述した内容は、高度な分析を確実に成功に導く方法とデータに対する要件に焦点を絞ったSAS Webセミナー・シリーズ、「ビジネス分析の適用(Applying Business Analytics)」で取り上げられたトピックです。企業が高度な分析をフル活用するためには、データ統合、データ品質、データモデリングに関する既存の手法をこの目的に適合させる必要があります。それにより、データの準備にかける時間を減らし、付加価値の高い分析作業に多くの時間を投じることが可能になります。

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