コンテキスト分析

コンテキスト分析とは何ですか?

データ自体は、常にそれが提供する価値を最大限に提供するとは限りません。生の数値を見ていると、データ内に隠れている洞察を解釈して理解することが難しく、意思決定を改善するためにデータを戦略的に使用することができません。コンテキスト分析では、データを単に個別に分析するのではなく、データが収集される特定のコンテキストが考慮されます。このコンテキストには、時間、場所、およびデータに影響を与える可能性のあるその他の要素に関する情報が含まれる場合があります。

コンテキスト分析の目標は、ユーザーがウィンドウやアプリケーションを切り替えることなく、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために必要なデータを取得することなく、類似点、制約、パス、コミュニティに基づいて状況のコンテキストを特定できるようにすることです。

コンテキスト分析はどのように機能するのでしょうか?

コンテキスト分析またはコンテキスト強化分析は、エンド ユーザーの利益のためにデータをよりコンテキスト化してパーソナライズするために、分析機能とその機能が組み込まれたビジネス アプリケーションを統合することです。

言い換えれば、コンテキスト分析を組み込み分析と呼ぶことができます。また、他の分析と同様に、生データを理解しやすいグラフやダッシュボードに変換し、ビジネス従業員が作業するアプリケーションで使用するデータの論理的かつコンテキストに応じたビューを提供します。これらのグラフやダッシュボードは、ビジネス ユーザーがより適切な意思決定を行うためのデータの使いやすさを向上させるコンテキスト データを表します。

コンテキスト データは何に使用できますか?

コンテキスト データは、パフォーマンスと収益性を最大化するためにプロセスと意思決定をどこでどのように改善、最適化できるかを明らかにするのに役立ちます。コンテキスト データの使用方法の例をいくつか示します。

予測分析–コンテキストデータを使用して、過去のパターンに基づいて将来の行動や結果を予測できる予測モデルを作成できます。たとえば、医療で 予測分析を使用すると、病気の発生の可能性にさらされているコホートを特定するのに役立ちます。このようなシナリオでは、医療専門家はすぐに治療法を検討し始めることができ、人々の生存の可能性が向上します。

意思決定– 状況や環境に関する追加情報を提供することで、コンテキスト データを使用して、より多くの情報に基づいた正確な意思決定を行うことができます。たとえば、機械、注文、配送、人材などの多数のソースからのリアルタイムの製造データを使用して、出荷のタイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの空き状況などを見積もることができます。

セキュリティ– 人物や状況に関する追加情報を提供することにより、コンテキスト データを使用してセキュリティ対策を強化することもできます。その一例は、コンテキスト データを使用して群衆の中の個人を識別できる顔認識テクノロジーです。

マーケティング– マーケティングでは、コンテキスト データが重要であり、位置、興味、やり取りなどに基づいて、関連するコンテンツや広告で特定の視聴者をターゲットにすることで、消費者の行動に影響を与えるために使用できます。