機械学習は競争上の優位性を確保できますか？

ビジネスのダイナミクスは、1秒ごとに進化しています。今日のビジネスの世界での競争は、10年前よりもはるかに激しいことは間違いありません。企業はあらゆる利点を維持するために戦っています。

デジタル化と機械学習の日常のビジネスプロセスへの導入は、過去10年間で顕著な構造的変化を生み出しました。アルゴリズムは継続的に改善および開発されています。

私たちの生活を完全に変えたすべてのアイデアは、最初は批判に直面しました。受け入れには常に懐疑論が続き、アイデアが現実になったときにのみ、主流はそれを本当に受け入れます。最初は、データ統合、データの視覚化、データ分析に違いはありませんでした。

関連項目： 機械学習を企業に取り入れ始める方法

価値ある結論に到達するためにデータ構造をビジネスプロセスに組み込むことは、新しい慣行ではありません。ただし、方法は継続的に改善されています。当初、このようなデータは政府のみが利用でき、防衛戦略を立てるために使用されていました。エニグマについて聞いたことがありますか？

現代では、データ構造の継続的な開発と改善、およびオープンソースのクラウドベースのプラットフォームの導入により、誰もがデータにアクセスできるようになりました。データの商業化により、一般の批判や懐疑論が最小限に抑えられました。

企業は現在、データは知識であり、知識は力であると認識しています。データは、おそらく企業が所有する最も重要な資産です。企業は、より多くの情報を取得し、データ分析のプロセスを改善し、そのデータを潜在的な盗難から保護するために多大な努力を払っています。これは、適切なデータを処理することで、ビジネスに関するほぼすべてのことが明らかになるためです。

適切な種類のデータ構造を組み込むことなく、データ統合から最大の利益を享受することは不可能です。データ駆動型組織の基盤は、4つの柱にあります。次の機能のいずれかが欠けていると、組織の繁栄がますます困難になります。

4つの重要な要素

包括的なデータ管理システムの4つの重要な要素は次のとおりです。

• ハイブリッドデータ管理
• 統一されたガバナンス
• データサイエンスと機械学習
• データ分析と視覚化

ハイブリッドデータ管理とは、データのアクセス可能性と繰り返し使用を指します。組織にデータ駆動型構造を組み込むための主なステップは、データが利用可能であることを確認することです。次に、ビジネス内のすべての部門を参加させることによって続行します。主要なデータ構造は、企業内のすべての個々の部門を統合し、それらの部門間の情報の流れを合理化します。

部門間のコミュニケーションのギャップがあると、情報の流れが妨げられます。コミュニケーションの管理を誤ると、業務の効率が上がるのではなく、混乱と混乱が生じます。

当初、厳格な規則と規制がデータを管理し、人々がデータにアクセスすることを制限していました。新しい形式のデータガバナンスにより、データにアクセスできるようになりますが、セキュリティと保護も保証されます。新しい欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）法と統一されたデータガバナンスについて詳しくは、RobThomasのGDPRセッションをご覧ください。

データ管理の他の2つの側面は、データエンジニアリングに関係しています。数字でいっぱいのスプレッドシートは、事業運営に関するいくつかの有用な洞察を推測するように調整できない場合は役に立ちません。これには、無関係な情報を除外するための分析スキルが必要です。人々がデータを処理および理解することを可能にし、容易にするさまざまな視覚化テクノロジーがあります。

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