情報分析とは何ですか？

情報分析は、データの収集と分析を記述するために使用される用語です。 データセットのパターンと傾向を識別するための強力なコンピューターの使用は新しいものではありませんが、過去数年間で大幅に強化されました。 その結果、出力の品質は意思決定プロセスのツールとして使用するのに十分なほど高くなります。

情報分析の最も一般的な使用法は、統計分析とデータマイニング手法を組み合わせてビジネスデータを調査することです。 このタイプの分析の目的は、行動につながる傾向を特定することです。 統計学者にとって、興味深い行動の傾向やパターンを特定することは非常に一般的です。 ただし、ビジネス環境では、組織は、収益を生み出したり損失を減らしたりするために使用できるパターンを認識する必要があります。

情報分析に関心を持つすべての企業は、スタッフとテクノロジーの両方に投資する必要があります。 情報分析は通常、情報技術部門内のビジネスインテリジェンスの一部として編成されます。 分析を担当するスタッフは、通常、統計、高度な数学、情報技術、またはプログラミングの高等教育を修了しています。 すべてのスタッフがこれらの分野のいずれかで修士号および博士号を取得することは珍しくありません。 これらのツールを効果的に使用し、クエリを設計し、結果を分析するために必要なスキルと知識のレベルは非常に高いです。

技術的な観点から、必要な種類の複雑な分析を実行するには、ビジネスインテリジェンスまたは統計データ管理ツールが必要です。 特殊なソフトウェアに加えて、ハードウェアまたは接続性への多大な投資が必要です。 理想的なシナリオでは、エンタープライズリソースプランニング（ERP）システムのビジネスデータに分析ツールを使用してアクセスできます。 一般的なオプションの方法は、関連データを、レポート作成とデータマイニングまたは分析アクティビティにのみ使用される個別のデータウェアハウスに複製することです。

この構造のセットアップは非常に複雑であり、ソフトウェアの実装、データ管理、インフラストラクチャ、および関連ツールの両方の専門知識を持つスタッフを含むプロジェクトチームが必要です。 データ分析用に別の環境を作成する場合、追加のハードウェアを購入、サポート、および保守する必要があります。

情報分析の主な目的は、既存のデータを使用して、顧客の行動と動機付けに関する貴重な洞察を得ることです。 組織の観点からは、この情報を使用して意思決定プロセスを支援することが不可欠です。 このタイプのデータを正しく使用すると、企業はどのタイプの製品をいつ、どの市場で発売するかを決定するのに役立ちます。