2024 年のデータと分析のトレンド: その先には何があるのか​​?

データ分析とビッグデータが近年マーケティング環境に革命をもたらし、企業がキャンペーンに情報を活用する方法を根本的に変えたことは間違いありません。

広告業界の大手企業に共通するのは、これらのツールへの依存度です。 したがって、データ分析とビッグデータは、今日の成長を達成し維持するための基盤であると考えられます。 2024 年のデータと分析のトレンドについて興味がありますか? 以下でそれらを見つけて、マーケティング戦略を最大限に活用するために活用してください。

リアルタイムのビッグデータに関する洞察: ストリーム処理の利用

マーケティングにおけるビッグデータ

マーケティングにおけるビッグデータとは、大量のデータをリアルタイムで取得し、その後に消費者の関心や行動に関する洞察を収集するための分析を指します。 このプロセスは、優れた結果を生み出す、より効果的な戦略を策定することを目的としています。

つい最近まで、多くの企業は生成したすべてのデータをリアルタイムで取得するツールを持っておらず、誤った分析や時代遅れの戦略につながっていました。 実際、2020 年に企業は生成したデータの 56% のみを取得し、そのうち 57% のみを使用しました。

2024 年にはこれが変わります。 技術の進歩により、データの取得と処理の両方がほとんどの組織で実現できるようになります。 これは、よりアクセスしやすい新しいビッグ データ ツールのおかげで、より多くの情報をより迅速に取得して分析できることを意味します。

AIと機械学習による自動化と分析

ますます多くの組織が AI と機械学習の両方を使用してデータを分析し、これまでよりも少ない労力で貴重な情報を迅速に取得しています。

実際、これはマーケティングの分野だけで起きていることではありません。 たとえば医療分野では、人工知能と機械学習により、医師は患者の神経活動に関する 30 分のビデオの分析に 4 ～ 24 時間を費やしていましたが、プログラムの助けを借りて 30 分以内に分析できるようになりました。機械学習に基づいたアルゴリズムを使用します。

マーケティング分野に戻ると、AI の活用により情報処理は最大 70%、データ収集は最大 64% 自動化できます。 これにより、戦略策定の機敏性が向上し、トレンドへの対応時間が大幅に短縮されます。 これは、企業がデータの取得と処理の自動化で得た時間を、目標の達成に役立つ他の問題に使えることも意味します。

スケーラブルでコスト効率の高い管理: Data as a Service の可能性

Data as a Service (DaaS) は、データの収集、分析、管理にクラウドベースのツールを利用します。 2024 年の最も興味深いデータおよび分析トレンドの 1 つとして DaaS を際立たせているのは、その費用対効果です。 これにより、あらゆる規模の企業が、ストレージ プラットフォームや独自のソリューションに多額の投資をすることなく、ビッグ データの利点を活用できるようになります。 DaaS はデータ分析を民主化し、あらゆる企業のさまざまな役割の専門家がデータ分析にアクセスできるようにし、これまでの上位企業のエンジニアやデータ サイエンティストだけの独占的な状況から移行しました。

Google や Microsoft などのプラットフォームは DaaS ツールを提供しており、多数の新興組織が多様な分野に対応しています。 特に、IT プロフェッショナルの 40% がデータのストレージとバックアップに DaaS を使用しており、ビジネス リーダーのかなりの 90% がデータの民主化を優先しています。

最適化されたストレージのためのデータレイク

データ レイクは、大量の生の情報が保存されるリポジトリであり、企業やデータ サイエンティストが分析を実行するための迅速なアクセスを提供します。 2024 年のデータと分析の主要なトレンドになると予想されるデータ レイクは、非構造化データの保存に優れており、データ ウェアハウスと比較してさまざまなデータ タイプにわたる柔軟性を提供します。

データ レイクハウスの出現は、データ レイク (柔軟性) とデータ ウェアハウス (データ管理能力) の長所を融合することで、大きな影響を与えようとしています。 この統合は、さまざまなシステムを移動する必要なく、データをシームレスに利用するための優れたオプションであることがわかります。

データレイクは 2024 年にトレンドになると予想されていますが、この概念はまだ比較的新しく、テクノロジーは開発の初期段階にあることは注目に値します。 2024 年に垣間見られるものは、2026 年または 2028 年の市場の繁栄への布石となるでしょう。

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ビッグデータガバナンスの変遷

データ ガバナンスとは、データの適切な取り扱いを保証することを目的としたポリシーと手順に関連するすべてを指します。 2024 年には、データ保護に関連するすべての分野で大きな変化が予想されます。 今年はついにサードパーティ Cookie が消える年になるとの準備が整っているだけでなく、世界人口の 75% がプライバシー法を通じて個人データを保護するとの予想もあり、これは 2016 年に記録された 10% から大幅に増加しています。 2020年。

ビッグデータは現在ある程度規制されていますが、2024年にはより具体的な規制が導入される予定です。 企業としては、常に警戒を怠らず、これらの進化する規制へのコンプライアンスを確保することが重要です。

インダストリー 4.0: テクノロジーを活用してデータ洞察を強化

インダストリー 4.0 (第 4 次産業革命とも呼ばれる) は、クラウス シュワブによって造られた用語で、21 世紀初頭に登場しました。 ロボット工学、モノのインターネット (IoT)、AI、自動化、クラウド コンピューティング、データ交換などをさまざまなプロセスに統合していることが特徴です。

データ分析は歴史を通じて基本的なものでしたが、インダストリー 4.0 テクノロジーの出現によりデータ分析が新たなレベルに引き上げられ、マーケティング分野に貴重な機会がもたらされました。

近年、私たちは上記の要素がマーケティングに与える影響を目の当たりにしてきました。 2024 年には、データ分析とマーケティングに適用される第 4 次産業革命テクノロジーが企業によってさらに広く採用されると予想されます。

DataOps の使用の増加

DataOps は、組織のデータ フローの統合、自動化、通信を改善して収益性を高め、データ フローを高速化することを目的とした一連のデータ管理手法と実践です。

DataOps がデータの収集と分析のプロセス (およびそのライフサイクル全体) にもたらすのは、機敏性とスピードです。 このため、非常に多様な分野の多くの企業がこれらの実践や技術に投資を始​​めています。

DataOps のもう 1 つの利点は、複数の分野をカバーしているため、データを担当するさまざまなチーム間のコラボレーションが促進されることです。

データ中心の AI

データ中心 AI は、データの理解、決定、利用を中心に展開する新しい形式の人工知能テクノロジーを表します。 ヒューリスティックやルールを中心とすることが多かった以前の AI とは異なり、データ中心の AI は、ビッグデータ分析と機械学習技術を統合することで、新しいデータセットに適用される際のエラーの可能性を最小限に抑えます。

データ中心の AI は、アルゴリズムのみに依存するのではなく、データから直接学習することで意思決定の精度を高め、より正確な結果をもたらします。 注目すべきことに、この新しい AI の反復は、より優れたスケーラビリティも示しています。 したがって、これは 2024 年のデータと分析における顕著なトレンドとして際立っています。これは徐々に現れてきていますが、時間の経過とともにより多くの企業が自社の戦略に組み込むであろうトレンドの始まりを示しています。

クラウド データ エコシステム

クラウド データ エコシステムまたはプラットフォームとは、クラウド上に位置し、インターネット経由でアクセスでき、データ ストレージとサーバーを含むデータ センターを指します。 デジタル変革の波の一環として、これらのエコシステムを統合する企業が増えており、これが 2024 年のデータと分析における注目すべきトレンドとなっています。データ エコシステムとビジネス データをクラウドに移行すると、いつでもどこからでもアクセスできるようになるだけでなく、また、物理的なハードウェアと比較してコスト効率が高いため、民主化が促進されます。

2024 年には、新しいクラウド実装システムの 50% がこれらのエコシステムに基づくものになると予想されています。 クラウド データ プラットフォームは、前述の利点に加えて、スケーラビリティを提供し、データ分析の要求に適応し、企業の目標やワークロードの変化に合わせることができます。

エッジAI

エッジ AI では、携帯電話、カメラ、スマートウォッチなどのデバイスで AI モデルを使用し、インターネット サーバーに依存せずにリアルタイムのデータ処理を可能にします。 このアプローチにより、企業は新しいパターンやトレンドを特定できるようになり、より効果的な戦略の策定につながります。

エッジ AI の数多くの利点はますます認知されており、2024 年に向けて最も魅力的なデータと分析のトレンドの 1 つとして位置づけられています。特に、その遅延がほとんど感知できないことと、帯域幅要件の削減が際立っています。 さらに、Edge AI は、データ処理の大部分がローカルで行われるため、クラウド AI と比較してデータ セキュリティが強化され、より迅速な対応が保証されます。 最後に、その適用範囲はインターネットにアクセスできないリモート環境にも拡張されます。