For analytic evolution to happen effectively, organizations need a methodology to communicate and reinforce analytic culture.分析を効果的に進化させるには、組織が分析文化を伝え、強化するための方法論が必要です。優れた分析文化を実現するにはさまざまな方法がありますが、すべての優れた分析文化にはいくつかの共通要素があります。 優れた組織は、ビジネス全体に分析知識を広め、意思決定をサポートする分析を重視し、多く (またはすべて) の従業員が業務の一部として分析を使用できるインフラストラクチャを構築します。
最近では、新聞、雑誌、オンライン記事を読まずに、データレイク、ディープラーニング、機械学習、人工知能 (AI)、インダストリー 4.0 など、組織が直面する厄介な問題の解決策として飛び交う多くのテクノロジーのバズワードに触れないことは困難です。 、いくつか例を挙げると。
しかし、テクノロジーの不足が問題になることはほとんどありません。 多くの場合、組織は問題にテクノロジーのレイヤーを投入して結果を期待し、さらに悪いことに、テクノロジーを導入してから解決すべき問題を探します。 最近では記事, SASのエグゼクティブバイスプレジデント兼最高執行責任者兼最高技術責任者（CTO）であるオリバー・シャベンバーガー氏は、純粋にテクノロジーの進化に焦点を当てるのではなく、人材を進化させ、プロセスを進化させ、機会を探すことの重要性について語ります。
そして、その進化が効果的に起こるためには、組織は分析文化を伝え、強化するための方法論を必要としています。 また、分析が広く使用されるようにするための強力なツールも必要です。 なぜ？ 問題解決に取り組む頭脳が多ければ多いほど、より良い結果が得られます。 分析を使用して結果を伝達する人が増えるほど、組織の意思決定と知識が強化されます。
業界や組織が高度なプロセスおよび製品革新を行っている場合、今日の市場で競争力を維持するために分析の必要性が高くなります。
Data itself is also changing. It's unstructured, in the form of images, sound, functions or even videos.データ自体も変化しています。 画像、サウンド、機能、さらにはビデオの形式でも、構造化されていません。問題は変化しており、データ量はかつてないほど増えています。 組織が解決しようとしている問題の種類は大きく、複雑です。 データは深く、数百万 (または数十億) のレコードが含まれる場合があります。 一部の問題は幅が広い (数千列) ものもあります。 データ自体も変化しています。 画像、音声、機能、さらにはビデオの形式で、構造化されていません (アンケートの自由テキストなど)。
幸いなことに、データに関する課題はかつてないほど大きくなっていますが、ソフトウェアでもこれらの課題に直面する機会が増えています。 コンピュータにより、さまざまな角度からの発見と分析が可能になりました。 また、ソフトウェアを使用すると、かつては組織内の少数の統計専門家だけが利用できた複雑な分析手法を、多くの応用実務家が利用できるようになります。ソフトウェアにより、より多くの頭脳が問題を解決できるようになります。
しかし、問題を解決するだけで組織におけるソフトウェアのニーズが終わるわけではありません。 最後の重要な要素は効果的なコミュニケーションです。 分析と効果的に通信するには、結果をライブ形式で表示する必要があります。 たとえば、「what-if」分析をその場で実行します。 これにより、意思決定を行う人々の間で分析結果に対する信頼が構築されます。 従業員のグローバル化が進むにつれ、統計の視覚化は言語の壁も越えることができます。 そして、レポートの標準化は、データではなく問題についての議論につながります。
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