データインテリジェンス 101

モバイルインターネット時代の当然の産物として、 データインテリジェンス (DI) また、将来の長期開発の中核でもあります。データ インテリジェンスに関心がある場合は、適切な場所に来ています。この記事では、データ インテリジェンスとは何か、なぜそれほど重要なのか、そしてデータ インテリジェンスの利点について詳しく見ていきます。

データインテリジェンスとは?

デート インテリジェンス (DI) とは何ですか?

データを生産材料として利用することを指し、大規模なデータ処理、データマイニング、機械学習、ヒューマンコンピュータインタラクション、可視化などの技術を組み合わせて、大量のデータから知識を抽出、マイニング、取得し、不確実性を軽減または排除するために、意思決定を行う際に効果的なデータインテリジェンスサポートを人々に提供します。

データ インテリジェンスの起源、進化、およびユース ケース

データ インテリジェンスは、主にアナリストの生産性を向上させるために、検索と発見をサポートするために最初に登場しました。コーポレート データアナリスト レポートを作成するために必要なデータを見つけるのに何年も苦労してきました。データ収集と量の急増は、問題を悪化させるだけです。初期の DI ユース ケースでは、メタデータ (たとえば、最も頻繁に使用されるデータを反映した人気ランキング) を活用して、最も有用なアセットを他のユーザーに紹介していました。

ただし、データの検索は始まりにすぎません。アナリストは、クエリの前に一連の質問をしました。過去に誰がデータを使用したか、どのように使用したか、どのように使用する必要があるかを知る必要があります。その結果、DI はこれらの質問に答えるために進化し、今日では次のようなさまざまなユース ケースをサポートしています。

• データガバナンス
• クラウドの変革
• クラウド データ移行
• プライバシー、リスク、コンプライアンス
• デジタルトランスフォーメーション
• 分析

データインテリジェンス技術システム

データ インテリジェンスには、まずデータを提供する必要があり、データはコア資産および生産資料の役割を果たすため、データ ガバナンスは特に重要です。

そう データガバナンスとは?

コーポレート・ガバナンスという言葉をよく耳にします。コーポレート・ガバナンスは、主に経済学におけるいくつかの問題を解決します。

• 所有権と管理権はどのように分離されていますか?
• 会社の所有者はどのように科学的な承認と専門の経営者への監督を行っていますか?

それに対応して、 データガバナンス いくつかの同様の問題も解決する必要があります。

• データ（資産）とは？
• データの所有権と使用権を分離する方法は?
• データ資産の所有者は、データ ユーザーに対して科学的な承認と監督をどのように行うことができますか?

のすべての手段 データインテリジェンス 実際に上記の問題を解決しています。データガバナンスの内容については、記事で詳しく紹介しています データ ガバナンスとは.

同時に、貧しい人と金持ちの違いは、富に対する態度にあることもわかっています。金持ちは資産評価の観点から富をより多く扱い、より多くの資産を作成し、それらの価値を増加させ続ける方法を考えます。しかし、貧しい人々は消費の観点から富を見る傾向があり、稼いだお金はより消費に使われます。

次に、データ インテリジェンスの時代に「金持ち」になりたいのであれば、データをより大きな価値にする方法と、共同で価値を創造する他のパートナーを見つける方法を検討する必要があります。しかし、データは他の資産とは異なり、再現性があり、権利を判断するのが難しいため、データ セキュリティの問題を解決する必要があります。これは、現在業界でより懸念されているセキュリティ コンピューティング テクノロジです。

もう1つ注意が必要なのは、ビッグデータには4Vの特性（量、速度、多様性、変動性）があることです。その 4V 特性、特にボリュームと種類の多さから、時としてその凝集性や結果に疑問を抱くことがあります。これには、データの生成から開始までの各リンクの完全な検査プロセスを可能にする品質保証システムが必要です。

ここで要約すると、データ インテリジェンスの技術システムには、少なくとも 3 つの側面が含まれている必要があります。

• データガバナンス体制
• データ品質 保証体制
• データ セキュリティ コンピューティング システム

データ インテリジェンスの種類

データ インテリジェンスには 5 つの一般的なタイプがあり、それぞれ目的と用途が異なります。

1. 記述的: データを確認し、パフォーマンスを理解する。
2. 規範的：代替知識と新しい提案を形成する。
3. 診断: なぜ何かが起こったのかを分析し、原因を特定すること。
4. 予測: 過去のデータを調査し、将来の潜在的なインシデントを予測します。
5. 決定的: データの価値を測定し、新しい行動方針を推奨します。

データ インテリジェンスの利点

1. 適応決定: ビジネス インテリジェンス (BI) ダッシュボードに正確でタイムリーな情報が含まれている場合、リーダーはその瞬間により迅速な意思決定を行うことで、競合他社の一歩先を行くことができます。企業はリアルタイムで戦略を調整して、需要をより適切に予測し、顧客をサポートできます。
2. より強力なデータ基盤: データをどのように整理して配信する必要がありますか? DI は、運用を簡素化し、主要な利害関係者をより適切にサポートするためのプロセスを継続的に観察します。さらに、品質を保証することにより、データ インテリジェンスは、人工知能およびビジネス インテリジェンスのユース ケースに信頼できる信頼できるデータを提供します。
3. 運用効率: データの検索と発見は、人々を必要なデータに結び付けます。これまで、アナリストは信頼できるデータセットを探すのに最大 6 週間を費やしていました。データ インテリジェンスは、最も信頼できる資産をドロスから分離し、それらをより幅広い目的に使用して、プロセスの運用効率を高めます。
4. 拡張分析: なぜわざわざ？ Data Intelligence を使用すると、アナリストは高度な分析をアプリケーションに適用して、予測的および例示的な分析のユース ケースをサポートできます。
5. 透明性はチームワークと信頼をサポートします: 新しい事実を証明する方法に関するシステムを作成することにより、データ インテリジェンスは、組織の指針となる原則と、それらの原則を具現化するプロセスに関する思考を調整できます。データ インテリジェンス ソフトウェアは、科学的手法を利用してプロセスを構築し、進歩を遂げることができます。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ インテリジェンスとは何かをよりよく理解するのに役立つことを願っています。データ インテリジェンスについて詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

その一つとして 最高のデータ系統ツール 現在市場に出回っている Gudu SQLFlow は、SQL スクリプト ファイルを分析し、データ系統を取得し、視覚的に表示するだけでなく、ユーザーが以下を提供できるようにします。 データ系統 CSV形式でビジュアル表示を行います。 (2022 年 5 月 26 日に Ryan により公開)