FPTソフトウェアが開発したAIツール”Power Insights”

近年のデータの爆発的増加により、従来の保管や処理システムが対応しきれない膨大なデータを管理し、分析できるような新しいアプローチを整えることが急務となりました。さらに、企業が収集するデータ量は日々増え続け、データセンターの容量不足への対策も必要となります。デル・テクノロジーズによる調査では、IT分野の意思決定者の43%がデータ流入に対するITインフラが不十分であると回答しています。

熟練したデータアナリストの不足が層深刻になっています。需要が高まる一方、実務経験者や教育機関の不足などの理由から、今後もしばらくは人材不足傾向が続くとされています。Anacondaの「2022 State of Data Science Survey」によると、回答者の63%が、自社の組織の人材不足による潜在的な影響に危機感を抱いていると回答しています。

データ活用を最適化するためには、企業が組織内のデータの品質、効率、ユーティリティ有用性を改善し、常にデータにアクセスできる状態を保つ必要があります。しかし、実際には多くの企業がデータの体系的に整理し、カタログ化することの課題に直面しています。また、非効率なデータのカタログ化は、データのサイロ化や重複、断片化を引き起こす可能性があります。

現在のデータセットは、それぞれの固有のロジックに従っている可能性がありため、データの抽出や構造化についての詳細な理解をを必要すことがあります。とするためこのような、データの複雑さが、企業のデータによって理解をが妨げているのです制限されます。このデータの理解不足は、によりデータの効率的な活用を阻害し、データ品質や可観測性の低下につながります。

 

データ分析におけるAI活用

AIテクノロジーの高度化に伴い、企業のデータ戦略へのAI活用が進んでいます。ローデータ分析からインサイト抽出まで、さまざまな側面における分析プロセス強化が期待されています。また、分析ごとに手動でレポートを作成する必要がなくなり、AIツールによる自動レポート作成が可能になります。データ分析におけるAI活用は、主に以下のようなメリットが挙げられます。

機械学習モデルがパターンを認識し、相関関係を識別することで、データセット内の傾向を把握することが可能になります。さらに、これらのシステムは異なるデータポイント間の関係を特定し、依存関係を明らかにすることができます。また、ある変数が他の変数に与える影響を、図を用いて理解することも可能です。これにより、消費者行動・心理、市場動向、業務効率などについてより深いインサイトを得ることが可能になり、企業の合理的な意思決定を支援します。

ユーザーインターフェースの構成、ユーザー権限の管理、カスタマイズなどのタスクにおいてAIの提案に従うことで、開発者や分析エンジニアのプラットフォーム設定を簡素化できます。これにより、ドキュメントに基づく手動設定や、複雑な構造のコーディングが不要になり、開発プロセスを効率化します。

AIによる堅牢な分析ソリューションは、さまざまな領域において競争優位性を提供し、ワークスペースの作成や、論理データモデルへの変更実装など、分析設定の管理に役立ちます。IBMの調査によると、アンケート回答者の63%がデータ分析の活用が自社の組織に競争優位性をもたらしたと回答しています。

AIを活用した分析は、業務効率性や生産性の向上に重要な役割を果たします。反復的なタスクの自動化やプロセスの合理化により、従来のレポートやダッシュボードの調整に費やしていた時間を、より重要なタスク対応に充てることができます。

機械学習アルゴリズムの活用により、顧客の購買履歴や傾向を分析し、パーソナライズしたサービスや商品の提案が可能になります。より良い顧客体験の提供は、顧客の追加購入を促します。AI活用は、企業が顧客を深く理解し、カスタマージャーニーを最適化することを支援します。これらは、よりスムーズでパーソナライズされた体験の提供につながります。

 

FPTソフトウェアのAIツール”Power Insights”

迅速なデータ分析結果の提供を実現