The 4 Pillars of Core Analytics

IBM Technology

4 Jun 202404:39

Summary

TLDR現代分析の4つの柱について話しましょう。分析の目的は生データを洞察に変えることです。ビジネス分析には4つの柱があります。第1柱は「記述分析」で、過去のビジネスデータを理解することに焦点を当てます。ダッシュボード、レポート、可視化などを用いて表現します。第2柱は「診断分析」で、何が起こったのかを理解することに焦点を当てます。第3柱は「予測分析」で、将来のデータの動きを理解し、AIや機械学習アルゴリズムを用いて予測します。第4柱は「指令分析」で、特定のトレンドを逆転させるためにアクションを起こすための推奨を提供します。分析とアクションの間のギャップを埋めるためには、ワークフロー自動化ツールを使用します。これにより、組織の効率を高めるためにこれらのステップを自動化できます。

Takeaways

📊 データ分析の4つの柱とは、組織がデータを理解し、洞察を得るための方法です。
🔍 記述的分析は過去のビジネスデータを理解し、ダッシュボードやレポート、可視化を通じて過去の状況を把握します。
🤔 診断的分析は、何が起こったのかを理解した後、なぜそれが起こったのかを理解することを目的としています。
🔮 予測的分析は、過去のデータとトレンドを基に、将来のデータの動きを予測します。
🛠️ 指令的分析は、予測が好ましくないと判断した場合、どのようなアクションを起こすべきかを提案します。
📈 予測的分析の例として、次四半期の顧客離反率を予測することができます。
💡 指令的分析の例としては、離反の可能性が高いユーザーに割引を提供することを提案することが挙げられます。
🔗 分析とアクションの間には、ワークフロー自動化の能力があることで、洞察に基づく一連のダウンストリームアクションを自動化できます。
🔧 ワークフロー自動化ツールは、指令的な洞察を受け取り、CRMツールの更新やCSMへのメール送信など、一連のアクションを自動化します。
🚀 高い分析と自動化成熟度の組織は、これらのステップを一部またはすべて自動化して、組織の効率を高めることができます。
💬 このトピックに関する質問やコメントがあれば、コメント欄に投稿してください。

Q & A

現代分析の4つの柱とは何ですか？
-現代分析の4つの柱とは、記述的分析、診断的分析、予測的分析、指示的分析です。それぞれが組織がデータを理解し、洞察を得るのに役立ちます。
記述的分析とはどのような分析ですか？
-記述的分析は、過去のビジネスデータを理解することに焦点を当てており、ダッシュボード、レポート、可視化などを通じてデータを歴史的に見る方法です。
診断的分析で何を理解しようとしていますか？
-診断的分析では、特定の出来事がなぜ起こったかを理解しようとしており、様々なターゲットとドライバーの関係を分析し、専門的な可視化を使用して表現します。
予測的分析が役立つ状況とはどのような時ですか？
-予測的分析は、将来データがどのように変化するかを理解するために使用され、AIや機械学習アルゴリズムを活用して過去のデータ、トレンド、季節性パターンを分析し、将来の予測を作成します。
指示的分析とは何を意味しますか？
-指示的分析は、予測が問題を指摘した場合に、特定のトレンドを逆転させるためにアクションを起こすことを助ける第4の分析の柱であり、意思決定最適化アルゴリズムを実行して推奨や洞察を得ることができます。
ワークフロー自動化とは何ですか？
-ワークフロー自動化は、指示的分析からの洞察を受け取り、一連のダウンストリームのアクションを自動化するツールであり、CRMツールの更新やCSMへのメール送信などがあります。
分析とアクションの間のギャップを埋めるために何が必要ですか？
-分析とアクションの間のギャップを埋めるためには、ワークフロー自動化能力やツールが必要です。これにより、指示的な洞察を受け取り、一連のダウンストリームのアクションを自動化できます。
組織の分析と自動化の成熟度が高い場合、どのようなことが期待できますか？
-組織の分析と自動化の成熟度が高い場合、これらのステップのいくつかまたはすべてを自動化し、組織の効率を高めることを期待できます。
分析の4つの柱を理解するために、どのようなツールや技術を使用しますか？
-分析の4つの柱を理解するためには、ダッシュボード、レポート、可視化、ドライバー分析、AI機械学習アルゴリズム、意思決定最適化アルゴリズムなどのツールや技術を使用します。
分析の4つの柱を適用することで、どのようなビジネス上の利点が得られますか？
-分析の4つの柱を適用することで、組織はデータから洞察を得ることができ、過去のパフォーマンスを理解し、問題の原因を診断し、将来のトレンドを予測し、最適なアクションを推奨することができます。
このトピックに関する質問や意見がありますか？
-このトピックに関する質問や意見がある場合は、コメント欄に投稿してください。また、このビデオが気に入った場合は、高評価を付けてチャンネルを登録してください。

Outlines

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📊 現代分析の4柱について

現代分析の4柱を紹介し、それぞれが組織がデータを理解するのにどのように役立つかを説明します。分析の目的は、生のデータを収集し、それをアクションにつながる洞察に変えることです。ビジネス分析には4つの柱があり、まずは「記述的分析」で過去のビジネスデータを理解し、ダッシュボードやレポート、可視化を通じて過去の状況を把握します。次に「診断的分析」では、何が起こったのかの理解を深め、特定の変化の原因を分析します。3つ目に「予測的分析」では、AIや機械学習アルゴリズムを用いて、過去のデータやトレンド、季節性のパターンを分析し、将来のデータの動向を予測します。最後に「指令的分析」では、予測結果が問題視される場合、最適なアクションを推奨する意思決定の最適化アルゴリズムを実行します。これらの分析の間には、分析とアクションの間のギャップがあり、ワークフロー自動化ツールがそれを埋める役割を果たします。

Mindmap

Keywords

💡分析

分析とは、生のデータを理解し、行動につながる洞察に変えるプロセスを指します。ビデオの主題は、現代の分析の柱を通じて組織がデータを理解し、洞察を得る方法を紹介することです。例えば、「分析」は、生のデータから洞察を得るために使用されるプロセスとしてビデオ全体で繰り返されます。

💡ビジネス分析

ビジネス分析は、組織がデータを活用してビジネスの意思決定を支援するプロセスです。ビデオでは、分析の4つの柱を通じてビジネス分析がどのように役立つかを説明しています。ビジネス分析は、データから洞察を引き出し、それに基づいてビジネスの意思決定を行うための重要なステップです。

💡記述的分析

記述的分析は、過去のビジネスデータを理解することに焦点を当てた分析のタイプです。ビデオでは、これは組織のデータに対する歴史的なビューとして説明されており、ダッシュボード、レポート、可視化などを通じて表現されます。例えば、「私の前回のクーロンは何だったか？」という質問は、記述的分析の例です。

💡診断分析

診断分析は、何かが起こった理由を理解することに焦点を当てた分析のタイプです。ビデオでは、この分析が「前回のクーロンがなぜ急増したのか？」という質問に答えることで役立つと説明されています。診断分析では、特定のターゲットとドライバーの関係を理解するためにドライバー分析を行います。

💡予測分析

予測分析は、将来のデータの動きを理解することに焦点を当てた分析のタイプです。ビデオでは、AIや機械学習アルゴリズムを用いて過去のデータ、トレンド、季節性パターンを分析し、将来のデータの位置を予測することが説明されています。例えば、「次のクーロンはどれくらいになるでしょうか？」という質問は、予測分析の例です。

💡指令分析

指令分析は、予測分析に基づいて将来のトレンドを改善するためのアクションを決定することに焦点を当てた分析のタイプです。ビデオでは、この分析が「更新時に離反の可能性が高いユーザーに20％の割引を提供する」という推奨を出すことができると説明されています。これは、特定のトレンドを逆転させるために実行できる洞察を提供します。

💡ワークフロー自動化

ワークフロー自動化は、分析からアクションへのギャップを埋めるために使用されるツールや機能です。ビデオでは、これは指令分析からの洞察を受け取り、ダウンストリームのアクションを自動化することができると説明されています。たとえば、CRMツールに20％の割引を更新し、CSMにそのアクションが取られたことをメールで知らせることが挙げられます。

💡クーロン

クーロンは、ビデオ内で顧客やユーザーがサービスから離れる比率を指す用語です。これは、ビジネスにとって重要なメトリックであり、分析の過程でよく参照されます。ビデオでは、「クーロンは前回の四半期どれくらいだったか？」や「クーロンがなぜ急増したのか？」という質問に答えることで、記述的分析と診断分析の例として使用されています。

💡ドライバー分析

ドライバー分析は、ビジネスの特定の結果に影響を与える要因を特定するプロセスです。ビデオでは、診断分析のコンテキストでこの分析が使用されており、ターゲットとドライバーの間の関係を理解するために行われます。これは、ビジネスのパフォーマンスを改善するための洞察を提供するのに役立ちます。

💡機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムは、予測分析において使用されるテクノロジーであり、過去のデータから将来のトレンドを予測するのに役立ちます。ビデオでは、これらのアルゴリズムが歴史データ、トレンド、季節性パターンを分析し、将来のデータの位置を予測するプロセスに関与していると説明されています。

💡意思決定最適化アルゴリズム

意思決定最適化アルゴリズムは、指令分析において使用され、特定の状況下で最適なアクションを決定するのに役立つアルゴリズムです。ビデオでは、これらのアルゴリズムが「更新時に離反の可能性が高いユーザーに20％の割引を提供する」という推奨を生成するのに使用されていると説明されています。

Highlights

现代分析学有四个支柱，它们帮助组织更好地理解其数据。

分析学的目标是将原始数据转化为可操作的洞察。

商业分析是数据和行动之间的桥梁。

描述性分析是分析学的第一支柱，专注于理解数据或组织过去发生了什么。

描述性分析通常通过仪表板、报告、可视化等来表示。

描述性分析的示例问题可能是“上个季度的流失率是多少？”

诊断性分析是第二支柱，专注于理解某些事情为何会发生。

诊断性分析可能涉及驱动因素分析，以理解各种目标和驱动因素之间的关系。

诊断性分析的示例问题可能是“为什么上个季度的流失率激增？”

预测性分析是第三支柱，专注于理解数据在未来会发生什么。

预测性分析会使用AI和机器学习算法来预测数据的未来趋势。

预测性分析的示例可能是“下个季度的流失率会是多少？”

规范性分析是第四支柱，专注于推荐行动以逆转不利趋势。

规范性分析可能包括运行决策优化算法来提出行动建议。

规范性分析的示例可能是在用户续订时提供20%的折扣以降低流失率。

分析和行动之间存在鸿沟，需要通过工作流自动化能力来跨越。

工作流自动化工具可以将规范性洞察转化为一系列自动化的下游行动。

工作流自动化的一个示例行动可能是更新CRM工具并通知客户成功经理采取了行动。

分析和自动化成熟的组织可能会自动化这些步骤中的一些或全部，以提高组织效率。