IoTデータや顧客情報をどう生かす？　4つの活用例で考える分析ツール選定術

要約

　データ主導のビジネスが主流となった近年、IoTや顧客情報といった「宝の山」ともいえる膨大なデータの活用は、必須課題の1つとなっている。そうした中で重要度を増しているのが、データの可視化と分析、結合やフィルターなどの加工処理、特性診断といった作業を迅速化する「分析ツール」をどう選ぶかという視点だ。

　例えばマーケティングにおいては、顧客セグメンテーションや行動予兆、ニーズ検知はもちろん、RFM分析、デシル分析、クラスタ分析といった機械学習による顧客分析などへの対応が不可欠となる。また製造・設備保全分野で工場全体のイノベーションを実現するには、IoTでセンサーや生産ライン、作業員の位置情報などを収集／統合できることが要件となるだろう。

　ほかにも経理・財務、カスタマーサービスなど、活用分野によって必要な機能は変わってくる。本資料では、これら多様な業種・部門における多様なデータ分析ニーズに対応するツールについて、事例を交えつつ端的に紹介する。