このレポートでは、組織がリアルタイム データを活用して、顧客が望むパーソナライズされたリアルタイム デジタル エクスペリエンスやアプリケーションを開発し、業務効率を高め、業績を向上させるためにデータ管理戦略をどのように再考できるかを検証します。
このレポートの主な結果は次のとおりです。
• リアルタイムでデータを収集して分析することで、企業は革新的なアプリケーションを作成できます。 正しく実行されれば、リアルタイム データを使用して、顧客のセンチメントとエンゲージメントを測定し、ターゲットを絞ったコンテンツを正確に配信し、サプライ チェーンを最適化し、不正行為と闘い、飛行機に乗り遅れた場合の代替手段を提供することができます。 しかし、専門家らは、従来の技術アーキテクチャなどの障害により、接続されたデバイスからリアルタイムに収集および処理されるデータはほんの一部にすぎず、企業にとって未開発の可能性があることを示唆していると述べています。
• すべてのデータを取得してリアルタイムで処理するのはコストがかかるため、組織は、どのビジネス プロセスがリアルタイムのデータ収集と分析から最も利益を得るかを判断する必要があります。 キャプチャされたデータを処理するためのアーキテクチャを作成することも、デバイスの数が増えるにつれて飛躍的に困難になります。 適切なデータ アーキテクチャを作成する企業は、取得したデータをリアルタイムで処理し、将来の意思決定に最も役立つ方法で情報を保存できるようになります。
• オープンソース ソリューション、クラウド、人工知能システムは、組織がリアルタイム データを管理するという課題を克服するのに役立つ可能性があります。 このレポートのために私たちが話を聞いた専門家は、オープンソース テクノロジーを使用して初期データ パイプラインを開発することを推奨しています。 これは、組織が社内の専門知識を開発し、ベンダーのロックインを回避し、期待のベースラインを確立するのに役立ちます。 さらに、人工知能 (AI) は次の自然な進歩です。AI と機械学習 (ML) が企業運営にますます組み込まれるようになるにつれ、運用データ プラットフォームはリアルタイム分析機能をサポートする必要があります。 適切なタイミングで適切なデータを備えたリアルタイムの AI 搭載アプリは、主要な組織に最大のビジネス効果をもたらします。
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