【重要キーワード】
●データ分析、●顧客360度ビュー、●記述統計、●探索的データ分析（EDA）、●予測モデリング、●データサイエンス、●データサイエンティスト、●データ分析の民主化、●クラウドデータ分析基盤、●Azure Databricks、●Amazon Athena、●Google BigQuery、●リアルタイムデータ分析、●エッジ分析（エッジアナリティクス）、●BI（ビジネスインテリジェンス）、●ダッシュボード、●AI、●機械学習、●深層学習、●分析モデル、●モデリング、●大規模言語モデル、●GPU分析
さまざまなタッチポイントから収集（生成）したデータは整理、加工され、ようやくデータウェアハウスやデータマートなどのデータベースに格納される。このようにデータが歩んできた長い道のりは、いよいよ最終プロセスである「分析（アナリティクス）」に到達することになる。
データ分析を行うことで、データという客観的な根拠に裏打ちされた意思決定が可能になる上、市場の変化や製品需給の変動などの予測を基にした新たなビジネスやイノベーションの創出が期待される。
実際、Amazon、Netflix、Uberなどの世界に名だたるテック企業は、もともと大量のユーザーデータを原資に、多様化し移ろいやすい顧客の嗜好を分析して、そこから得られたインサイトをビジネスに活かすことによって大きな成長を遂げてきているのだ。
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リンク先から入手できるコンテンツは「いまさら聞けない!『データ活用』のキホン」の第5回目に当たる。データ分析の手法、データ分析の民主化を進める必要性、AIや生成AIが果たす役割について深掘りしているので、ぜひ参考にしてほしく思う。
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いまさら聞けない!「データ活用」のキホン 第5回
データは長い道のりを経て、その活用に向けた最終工程へ
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【次回予告】
※本連載は今回が最終回です。ご愛読いただき、ありがとうございました。
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