マーケットトレンド の APAC オペレーショナル インテリジェンス 産業
リアルタイムデータ分析のニーズの高まりが市場を牽引する
- リアルタイム・ビッグデータ分析はビッグデータの革新である。ビッグデータ分析が生ファイルの作成後にデータベースを変換するのに対し、リアルタイム・ビッグデータ分析は生ファイルの作成と同時に変換する。言い換えれば、もやもやとした生データは、作成から数ミリ秒後に有用なデータに変わる。回答はタイムリーにもたらされる。
- 企業は意思決定や業務の遅れによって損失を被る。リアルタイム・アナリティクスは、企業のリーダーが迅速かつ実用的なデータの洞察に基づいて意思決定できるようにすることで、この問題を克服します。つまり、企業はコストのかかる遅れを回避し、機会を捉え、問題を予測することができるのです。
- リアルタイム・データ・アナリティクスは、ほとんどすべてのビジネスで（個人ベースでも）さまざまな目的に利用できます。企業を経営し、財務チームをフル稼働させるには、リアルタイムデータ分析が必須条件です。財務チームは、日常業務がどのように機能しているかの判断（ボトルネックの特定）、プロセス改善の実施（KPIの分析）、企業の財務状況のモニタリング（レポーティング）など、さまざまな目的でリアルタイムデータ分析を利用することができます。
- SAP HANAは、強力なデータ処理、アプリケーションサービス、柔軟なデータ統合機能を1つのデータベースに統合したものです。HANAはインメモリー・データベース・ソフトウェアを採用しており、ユーザーは物理的なドライブではなく、システムのメモリー（RAM）に保存されたデータを照会できる。顧客は、さまざまな方法でデータをより速く処理し、一連のwhat-ifシナリオを作成して、チャンスを生かしたり落とし穴を防いだりすることができる。IBMやオラクルといった定評あるテクノロジー・サプライヤーも、自社のプラットフォームでリアルタイムのオペレーションを可能にするために新しいテクノロジーを利用している。
- 膨大な量のデータを扱う上での注意深さにもかかわらず、リアルタイムデータ分析にはいくつかの欠点がある。リアルタイムデータ分析では、膨大な量のデータを管理し、要求に迅速に対応するために、アクセスできなければならない。つまり、リアルタイム・ビッグデータ・アナリティクスは、効果的かつ効率的なリアルタイム判断を下すために、市場やビジネスの要素に対応できるものでなければならない。
この市場を形作る主な傾向を理解する
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ビッグデータ分析とモノのインターネット（IoT）の採用増加が市場を牽引する
- ビッグデータ分析とモノのインターネット（IoT）のエンドユーザー導入が市場を牽引している。オペレーショナル・インテリジェンス（OI）とアナリティクス・ソリューションは、ビッグデータの台頭と重要なビジネス上の意思決定を迅速に行う必要性の高まりにより、過去10年間で大きな市場シェアを獲得してきた。IBMによると、加盟店の62％がデータ（ビッグデータとアナリティクス）の活用が自社のビジネスに競争優位性をもたらすと考えている。この数字は、全業界の回答の63%に匹敵する。
- さらに、モノのインターネット（IoT）は、家庭、職場、自動車、実質的にあらゆる場所にあるガジェットやセンサーへのデジタル接続の拡張である。この画期的な進歩の結果、ほぼすべてのデバイスがその活動に関するデータを収集・通信できるようになり、それを分析してモニタリングやさまざまな自動機能を支援できるようになった。IoTには、こうした任務を遂行するためのオペレーショナル・インテリジェンス（OI）が必要だ。例えば、PTC Inc.は、IIoTによって提供される運用効率に関する洞察を利用して、リアルタイムの生産パフォーマンスを評価し、問題が発生する前に予見している。
- パンデミックの間、ヘルスケア、製造業、小売業、その他の業界ではデジタルトランスフォーメーションによりデータ作成が増加した。製造業における自動化は、産業用IoTと人工知能（AI）によって推進されている。在庫管理、資産管理と予知保全、リアルタイム・アラート、ネットワーク製造、その他の技術が、製造業が不確実な経営状況下で繁栄するために導入されている。
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