データ分析とは

データ分析とは、プライマリ・データから実用的な洞察を抽出するプロセスです。企業にとってのデータ分析は、適切な分析手法を適用することで隠れたパターンや傾向を特定し、ビジネスを改善するために活用することです。

データ分析のさまざまな種類

測定は改善の鍵となるため、データ分析は重要です。企業はデータ分析を活用することで、製品、サービス、顧客対応の改善を行い、組織内の問題の診断にも役立てています。

一般的なビジネスの世界では、データ分析は大きく4つのカテゴリに分類されます。

記述的分析：時間の経過とともに何が起きたのかを特徴づけるために使用されます（例：車の走行距離）
診断的分析：問題が引き起こされた原因や、発生している理由を特定するために使用されます（例：イベント・ログ・ファイルを使用してクラッシュの根本的な原因を特定）
予測型分析：将来のイベントを予測するために使用されます（例：データ・ストレージ・ニーズのボトルネックの予測）
処方的分析：予測されたシナリオに基づいてアクションを規定するために使用されます（例：ストレージのボトルネックを予測し、防止するための追加容量購入の提案）

ピュア・ストレージが近代的なデータ分析に選ばれる理由

企業にとって、ビッグ・データは競争力を引き出す金鉱になり得ます。しかし残念なことに、ほとんどの場合、データは従来のサイロ、ウェアハウス、データ・レイクに閉じ込められているため、洞察力の低迷、イノベーションの制限、IT運用の複雑化を招いています。

そのため、今日のビッグ・データ分析プラットフォームやアルゴリズムに追いつくことが可能な、俊敏で強力かつ近代的なデータ・インフラストラクチャが求められています。ピュア・ストレージは、Splunk、Elastic、Verticaと提携し、近代的な分析機能を備えたモダン・データ・エクスペリエンス（Modern Data Experience™）を提供し、このニーズに応えます。

ピュア・ストレージを活用して分析を強化するメリット：