Unlocking Revenue Streams with BI and Analytics

Learn how advanced analytics platforms can help your company's BI and analytics teams identify ways to grow revenue with data.

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ビジネスの展望 | 1 min read

データサイエンスとデータアナリティクスの違い

データサイエンスデータアナリティクス違い 企業が集めうる実行可能なインサイトや結果のために、ビッグデータは今日、技術の世界においては大きな要素になっています。しかし、このような大きいデータセットの作成にはまた、適切な情報を見つけるために、それらを通じて構文解析するための適切なツールを理解し、手元に置くことが必要です。ビッグデータをよりよく理解するには、データサイエンスやアナリティクスの分野は大部分が学究的環境に移り、代わりにビジネスインテリジェンスやビッグデータのアナリティクスツールの不可欠な要素になりつつあります。 しかし、データアナリティクスとデータサイエンスを区別するのは混乱を招くかもしれません。この2つは相互につながっているにもかかわらず、異なる結果を提供し、異なる手法を求めます。ビジネスが生むデータを研究する必要がある場合、何を提供するか、それぞれがどのように固有かを理解することが重要です。ビッグデータアナリティクスを最適化する支援をするため、弊社は両方のカテゴリーを分解し、その違いを調べ、提供する価値を明らかにします。 データサイエンス データサイエンスは、大きい未加工および非構造化データから実行可能なインサイトを発見することに焦点を当てた学際的分野です。この分野は、主に弊社が知らないことへの回答を発見することに集中しています。データサイエンスの専門家は、まだ考えられたことのない問題への解決策を確立するため大量のデータセットを構文解析するため、コンピューターサイエンスや予測アナリティクス、統計、機械学習を取り入れて、回答を得るために様々な手法を利用します。 データサイエンティスト の主な目標は、特定の質問へは関心を示さず、すべき適切な質問を発見することを強調して、質問をし、潜在的な研究手段を特定することです。専門家は、潜在的な傾向を予測し、異種の分断されたデータソースを探索し、情報を分析するより適切な手段を見つけることでこれを達成します。 データアナリティクス データアナリティクスは、既存のデータセットでの統計分析の処理および実施に焦点を置いています。アナリストは、現在の問題に対して実行可能なインサイトを発見するためにデータを獲得、処理および整理する方法を作成し、このデータを提示する最善の方法を確立することに専念します。分かりやすく言えば、データアナリティクスの分野は、知っている質問や回答がわからない質問に対する問題を解決することに向けられています。さらに重要なことに、これは、即時改善につながりうる結果を生むことに基づいています。 データアナリティクスはまた、結果を簡素化する一方で様々なデータソースの結合に役立ち、つながりを特定するより広い統計および分析のいくつかの異なる分岐も含みます。 Sisense アナリティクスを見てみる : 違い 多くの人が同じ意味でこの用語を使用していますが、データサイエンスやビッグデータアナリティクスは固有の分野で、両者の主な違いはその範囲です。データアナリティクスは、大きいデータセットを発掘するのに使用される分野のグループに対する包括的な用語です。データアナリティクスは、よりこのことに焦点を当てており、より大きいプロセスの一部とも考えられます。アナリティクスは、既存の問い合わせに基づいて直ちに適用できる実行可能なインサイトを実現することに専念しています。 これら 2 つの分野間のもう 1...

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ビジネスの展望 | 6 min read

BI Trends 2020: Rise of the Niche Cloud

The sci-fi year 2020 will hold massive changes for analytics and data. Let Guy Levy-Yurista, Ph.D. and visionary, lay bare the multi-cloud future for you!

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How To Calculate Average Sales

Why Measure Average Sales?How To Calculate?A Variant Average Sales CalculationOther KPIs You Can Include No matter what industry you’re...

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How to Streamline Report Management to Enhance Your Data-Driven Business

A critical part of effectively exploring your data, transforming it into actionable insights, and enhancing decision-making for your business...

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ビジネスの展望 | 1 min read

事業目標を KPI に変える方法

「神に誓って、その他のすべての人間がデータをもたらすでしょう。」 統計学者であり経営科学者でもあるW. Edwards Deming氏は述べています。 ビジネス上の決定を気まぐれに決定したり、自社の気が済むようになされている要求を支持するための「証拠」としてデータを使用する時代は終わりました。 ビジネスは将来、データ主導型になるでしょう。それは、非常に素晴らしいことです。 目標を明確に示し、軌道に乗っているかどうか、別の路線に切り替えるための決定を支持する必要があるかを知ることができる分析が必要になります。また、直感が常に正しいとは限りません。直感が正しくないと理解することが、発見のための第一歩になります。 しかし、明確ではない事業目標をどうやって測定可能なデータに変えるのでしょうか? 必要なのは KPI です! ガートナー は、重要業績評価指標を「システム出力、トラフィックまたはその他の利用法において、週、月または四半期ごとの収集や見直しのために簡素化された高レベルな測定単位」と定義しています。一般的な例としては、帯域幅の可用性や、秒あたりのトランザクション、ユーザー1人あたりのお問い合わせ数などがあります。KPI は、重要なシステム動作基準を構築するために、コスト基準(処理あたりのコスト、ユーザーあたりのコストなど)と併用されることが多くあります。 ビジネスに明確な方向性が必要なように、データにも明確な方向性が必要です。重要業績評価指標は、貴社や貴社の BI に、データ主導型の最良の決定を下すのに役立ちます。 優れた BI...

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Business Intelligence vs. Automated Reporting: Which Do You Need?

Both automated reporting and business intelligence can help businesses perform better but in different ways. With automated reporting, organizations...

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ビジネスの展望 | 8 min read

Closer Than You Think: Data Strategies Across Your Company

Whatever you think your company does, it’s going to have to turn into a data company. Charles Holive explains why and how.

Jack Cieslak avatar image Jack Cieslak
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ビジネスの展望 | 4 min read

Waking Up The World of Big Data

The term “Big Data” has lost its relevance. The fact remains, though: every dataset is becoming a Big Data...

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ビジネスの展望 | 5 min read

A Digital Smile for Gartner Critical Capabilities Report 2019

Published each February, the Gartner MQ gets all of the fanfare.  But frankly, as a data geek, it is...

PeggySue Werthessen avatar image PeggySue Werthessen
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ビジネスの展望 | 6 min read

Partnerships in Tech: The When, Why, and How

Forming human relationships is one of the most basic and important skills we need to survive. We need relationships...

Lio Fleishman avatar image Lio Fleishman
Prioritizing Choice, Flexibility and Speed
ビジネスの展望 | 3 min read

Prioritizing Choice, Flexibility and Speed

Every day, companies are making incredibly significant decisions based on data. These decisions improve products, alter prices, enhance customer...

Tom O'Neill avatar image Tom O'Neill
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ビジネスの展望 | 5 min read

Acquisitions on the Horizon in BI and Data Analytics Industry?

Every decade, like clockwork, the Business Intelligence (BI) industry welcomes the next generation of BI platform providers. Two decades...

Guy Levy-Yurista, PhD avatar image Guy Levy-Yurista, PhD
12 Questions to Determine Your Company’s Data Maturity
ビジネスの展望 | 2 min read

12 Questions to Determine Your Company’s Data Maturity

Once you understand the differences among the five distinct stages of data maturity, it’s time to examine your own...

Franklin Morris avatar image Franklin Morris