How Can Manufacturing Data Help Your Organization?

Manufacturing constantly seeks ways to increase efficiency, reduce costs, and unlock productivity and profitability. Data is a critical tool for identifying where and how that can be done in any manufacturing process.

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ビジネスの展望 | 5 min read

How to Calculate Year-Over-Year Growth

Year-over-year growth is a vital metric for businesses of all kinds. Explore why this is, how to do it, and things to keep in mind when calculating YoY growth!

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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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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 | 4 min read

The Real Difference Between Reporting and Business Intelligence

Reporting and business intelligence are often used to refer to the same thing — but wrongly so!

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Skullcandy’s journey with advanced analytics started with our product development team daring to ask three big questions:

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In the early days of software development, applications were built to run on a single, compatible, physical machine. With...

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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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BI Budget 2020 Featured
カテゴリーなし | 1 min read

2019年の予算に BI を組み込む方法

これは、概要記事になります。完全な BI 予算ガイドはこちらです。 毎年予算の時期が巡ってくると、多くの企業は、「このデータについてはどうしよう」と、同じ質問を自問自答します。 散らばっている大量のデータセットを整理することは、企業が直面する大きなビジネス上の課題の1つで、多くの企業はその課題を通常後回しにしています。 毎年、大量で、増え続けているデータセットを分析する問題はますます緊急のものとなってきています。さらに、組織が収集しているデータ量は凄まじい速度で増えつつあり、過去2年間で作成されたデータは、これまでの人類の歴史全体よりも多くなっています。また、このデータ量の急増によって、多くの企業はそのデータから洞察を導き出すことができなかったり、十分な速さで洞察を手に入れることができていません。収集されたデータのうち、実際に分析され、使用されているのはわずか0.5%です。 つまりこの問題は、企業がデータ収集のスキルを習得していく一方で、すべてのデータの意味を理解するために、適切なビジネスインテリジェンスやデータアナリティクスソリューションに投資することがよく後回しにされてしまう、ということです。 それはなぜでしょうか?通常であれば、BI を承認された予算内に収めることは簡単であるはずです。 そこで、朗報があります。BI の導入を延期することを止め、導入を開始できます。VentureBeatと協力して、貴社の予算にビジネスインテリジェンスを組み込むための決定的なガイドを作成しました。これは、企業がデータの課題に正面から直面し、大きな波を起こすためのきっかけとなるでしょう。 BI ソリューションに投資すべき タイミングとなる4つのサイン あと少しだけ、ビジネスインテリジェンスなしで管理しますか?今年は、専用の BI ソリューションに投資する年ですか?または、別の年に延期しますか?この質問は、BI への投資を決めかねている企業がよくする質問ですが、誠実な「内省」をした後には、こうした企業のデータアナリティクスツールへのニーズはますます高くなります。BI に投資するニーズを確立する前に、企業が目の当たりにする(かつ取り組んでいる)最も一般的な指標をご紹介します。...

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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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