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今日の企業は、競争力を維持するために、顧客、競合他社、市場全体、およびそれ以降のデータに依存しています。 技術の進歩に伴い、企業がデータを収集するために使用する方法の数は、近年大幅に増加しています。 これは、そのデータを分析し、解釈するための教育を受けた専門家の需要の増加につながっています。

分析学の修士号などの高度な学位は、関心のある個人が「ビッグデータはどのように収集されますか？”そして、今日の企業がデータをどのように使用するかを学びます。

分析の歴史

ビジネスにおける分析の歴史は19世紀までさかのぼりますが、1950年代には明確な規律としてのビジネス分析が真に登場し、人間の心よりも速く情報を捉え、パターンや傾向を特定できるツールが開発されました。 1956年に発明されたIBMのハードディスクは、分析運動にとって特に重要であり、企業が物理的なファイリングシステムをデジタルのものに置き換える道を開いた。 ビジネスインテリジェンスでのこれらの初期の取り組みは、データアナリストがしばしばAnalytics1.0と呼ぶものを表していました。

この時代の特徴には、小規模で構造化された内部データソース、数ヶ月かかるバッチ処理操作、および限定された説明的なレポートが含まれていました。 アナリストは、実際に分析するよりもデータの収集と準備に多くの時間を費やし、分析から得られる洞察が効果的になるには遅すぎることがよくあ

ビジネスインテリジェンスの初期の時代は、ビッグデータの出現が現れた1950年代半ばから2009年まで、約半世紀続いた。

ビッグデータ時代

2000年代半ば、GoogleやFacebookなどのインターネットやソーシャルメディアの巨人が新しいタイプのデータの特定、収集、分析を開始しました。 「ビッグデータ」という用語は、2010年頃まで一般的な辞書には入っていませんでしたが、アナリストは、この新しい情報が過去の小さなデータセットとは質

小さなデータは、企業の内部業務や取引によって生成されましたが、この新しいデータは、インターネット、公開データソース、ヒトゲノムプロジェクトなどの特定のプロジェクトから引き出された外部ソースから来ました。 これは、アナリティクス2.0とビッグデータ時代への切り替えを意味しています。

ビッグデータの到来に伴い、大小の企業がデータをビジネスインサイトに変換して利益を生み出すのに役立つように、新しい技術とプロセスがワープ しかし、ビッグデータの利点を活用するには、OLAPなどの新しい処理フレームワークや、意味のある情報を抽出するためのデータマイニングなどの高度なツー Analytics2.0時代のデータアナリストは、以前のデータアナリストよりも優れていました。 自動化されたデータ管理ツールを含む、時代のより高度な技術を適用することにより、データ、傾向、その他の情報を分析して戦略的なビジネス上の意思決定

データ分析の進化

アナリティクス2.0時代に続いて3.0時代が続き、2000年代後半から2010年代初頭にかけて、スマートフォンの導入、データ収集ツールとしてのソーシャルメディアの普及、アナリティクスを利用した新しい顧客向けサービスによるハイパーパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスの提供などが特徴であった。 実際、多くの専門家は、クラウド技術に依存する高度な自動化された意思決定ツールの普及により、第四の時代—Analytics4.0—が到着したと信じています。データ分析の進化におけるより重要な発展の中には、ビッグデータの収集方法の多くの進歩があります。 今日の組織は、顧客や構成員からデータを収集するための多くの方法を持っています。ウェブサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、顧客の電話、ライブチャット、アンケートは、企業がデータを収集する場所と方法の最も明白な例です。 他のより複雑な方法も存在します。:

• 位置情報ベースの広告：IPアドレスなどの情報を記録する追跡技術は、テクノロジーユーザーのパーソナライズされたプロフ この情報は、個別化された広告で各人のデバイスをターゲットにするために使用されます。
• ロイヤルティプログラム：これらのプログラムは、顧客にインセンティブを提供し、企業が製品の好みや支出の習慣を示す、消費者の詳細なプロフ
• オンラインマーケティング分析: デジタルマーケティングの原動力は、これは通常、顧客が注文フォームに記入し、そのビジネスに個人情報を提供することを伴います。 ビジネスは、顧客サービスを改善し、よりパーソナライズされた経験を消費者に提供するために、この情報を使用することができます。

分析ポートフォリオの記述分析を補完するための新しい分析分野が登場しました。 予測的および規範的な分析は、将来的にイベントが発生する確率を洞察し、可能な行動方針を推奨するものであり、ビジネスエグゼクティブのための Analyticsは、分析アプリを使用してリアルタイムの意思決定をサポートするために利用可能です。

アナリティクス4.0のこの新しい時代は、ビジネス分析の進化論の物語の終わりではありません。 実際には、それは同様に企業やデータアナリストのための新たな課題と機会を提示します。 データをキャプチャして整理し、分析してより良いビジネス上の意思決定を行うために使用することができる個人は、引き続き高い需要があります。

ビジネス分析キャリアへの道

現代のビジネスが成長するためには、効果的なデータ分析が不可欠です。 企業には、それを収集、整理、分析するための技術的な専門知識だけでなく、そのデータを行動に変える方法を理解するためのビジネス知識も必要です。

ビジャノバ大学の分析科学のオンラインマスターは、ビジネス分析の専門家になるためのスキルを開発するのに役立ちます。 このプログラムがビッグデータでやりがいのあるキャリアを開始するのにどのように役立つかについての詳細をご覧ください。

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