（Aidr Innovation and Digital GrowthObservatoryの責任者であるSandroZilliによる）人生でそのようなデジタル行動をとる傾向がある顧客の変革によって推進される、単に宣言されて止められないだけでなく、客観的で具体的な変化の波があります彼が日常生活の中で完全に異なるものを持つことができることはもはや考えられないのは普通のことです。
情報が広まり、無料でアクセスできる時代にあって、消費者は今、すぐに期待できるデジタルの現実に生きています。 指数関数的テクノロジーに基づく世界では、情報調査から商取引、マーケティングフィードバックに至るまで、あらゆるものが驚異的なスピードでデータを生成します。 このデータをリアルタイムで使用可能な情報に変換できるようになると、市場シェアを獲得するか、競合他社に有利になるように顧客を失うかの違いが生じることがよくあります。
データは組織内で限界ではないが、意思決定、重要な洞察の発見、差別化、理想的な条件の作成を決定する要因になりがちであり、ますます激動し、競争が激化する中で競争上の優位性を獲得できることは明らかです。 したがって、情報は、自分自身を方向付け、他の人よりも先に現れている未来を、ますます多様化する形と軌道で理解するために重要です。
欠点は、データだけでは効果的な情報ではないという問題です。 生データを有利な洞察に変換するために、有能な担当者によってますます強力で実行可能な分析プラットフォームとアルゴリズムが必要であり、管理され、方向付けられます。今日の批判的思考の理解、相対化、適用は依然として人間の特権です。 データを読み、新しい相関関係を理解し、弱い手がかりや信号を拾う人間の能力がなければ、生成された情報は役に立たないか、誤解を招く可能性さえあります。 この点で、現在の市場では、マネージャーが最も要求するスキルの中には、データを分析して使用する能力があります。 データの予測分析から始めて成功する戦略を開発し、既存のプロセスの特定につながる可能性のあるシグナルを特定し、市場の現象（最も説明のつかないものでも）を理解し、付加価値と役割を獲得するための強力な判別式を表すことができます組織のトップで。
したがって、データは現象を測定し、それらから得られる潜在的な情報は長い間無視されてきました。 データの可能性を完全に理解することで、イノベーションを推進しながらプロセスとパフォーマンスを加速できます。 したがって、課題は多くの答えを知ることではなく、正しい質問をする方法を知ることです。 統計はマシン、アルゴリズム、モデルにありますが、間違った質問をすると、マシンは間違った答えを提供してくれます。
したがって、テクノロジーとテクニックに精通することで、組織に効果的なソリューションを選択するための適切な基準を確立し、大きな競争上の優位性を提供できます。データを理解して処理することで、企業と社会の両方にとって計り知れない富にアクセスできます。
データを理解することは、小規模な企業も含め、すべての企業が顧客のニーズを理解するためのサポートであり、提供を最適化し、市場のニーズにより迅速かつ正確に対応し、財務面での安定性を高め、リスクとして戦略的に取り組むための主な方法です。間違いを犯す可能性が大幅に減少します。
顧客側では、ビッグデータはユーザー自身によって自動的に生成されるため、労力や戦略は必要ありませんが、生成された情報の分析結果を単に「楽しむ」ことができます。 このようにして、企業は顧客の要望をより正確に解釈できるデータを収集し、ターゲットに耳を傾け、ニーズと行動を理解するための活動に対する「顧客中心の」アプローチを構成します。
ビッグデータとIoT
ビッグデータについて話すとき、モノのインターネットからのデータ、つまり接続されたデバイスによって生成されたデータを見逃すことはできません。これは、さまざまなセクターにとって最も重要な機会のXNUMXつです。 小売からモビリティ、ロジスティクス、製造を経て、企業は、接続されたデバイスの増加を通じて、人工知能の貢献のおかげでますます洗練され、デバイスの機能と使用する人々に関する多くの情報を収集できるようになりました。
とりわけ、予知保全がその一例です。 準備されたプラットフォームは、センサー、膨大な量のデータの生成者を通じて、機械やデバイスの状態をチェックして、異常を検出し、誤動作を予測して、障害や生産のブロックを引き起こす前にそれらを解決することができます。良いまたはサービス。 これはすべて、異常な振動の測定、サーモグラフィー、電気的分散を検出するための超音波技術の使用などからのデータの監視と処理のおかげで可能です...
データ駆動型モデル
したがって、データの収集と分析が、企業の戦略を定義する上で今日ますます重要になっていることは明らかです。 ビジネス情報を高レベルで理解することで、顧客やサプライヤーとのパートナーシップを構築し、それらを強固にし、売上高の安定性を生み出し、コストを削減し、社内の人材に投資し、ビジネス上の優位性を得ることができます。
情報主導型の企業とは、データを継続的に使用してすべてのビジネス上の意思決定を行う文化を育む組織です。 社内のすべての部門と人々がデータにアクセスでき、日常の活動や意思決定においてデータを検討および確認することをお勧めします。
したがって、データを管理すべき技術的要因としてではなく、ビジネスの戦略的柱として位置付けるのは、データ主導のマインドの獲得です。 データ主導のアプローチを持つということは、個人の認識ではなく客観的な事実に基づいて情報に基づいた意思決定を行うために、データによってサポートされることを意味します。 実際には、データと情報の正確な分析（監視と調査および予測の両方の観点から実行される）を使用して、組織にとって重要な選択を行い、経営陣がどのように弱い信号を理解するのを助けることができる方法未来が広がり始めます。
したがって、データ主導型の企業への変革は、テクノロジーだけでは実現できませんが、データの文化をすべての企業レベルにもたらすことができる新しい考え方を導入する文化的変化の道を歩んでいます。 知識の時代では、営業、マーケティング、人事、運用などのさまざまな企業部門が、分析を専門とするチームと協力して、データおよび情報センターによる革新的なビジネスモデルの実装を支持する必要があります。