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[Translation from English to Japanese ] Data sharing isn’t without challenges. It may expose weaknesses or problems y...

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Requested by startupdating at 11 Mar 2015 at 11:34 2208 views
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Data sharing isn’t without challenges. It may expose weaknesses or problems you don’t want your customers to see. Some companies will be perfectly happy to keep their customers ignorant of how inefficiently they use or misuse their products or services. Too much data can also confuse customers. Companies will need to be selective about what data they share, how they share it, and how often they share it. Identifying key metrics, leveraging effective data visualizations, and choosing the right cadence will be critical to your data sharing success. Organizations will also need to determine which channels are best for sharing personalized data — text messages, mobile apps, emails, websites, in-product, etc.

[deleted user]
Rating 63
Translation / Japanese
- Posted at 11 Mar 2015 at 21:40
データ共有には難題がつきものだ。顧客には知られたくない弱点や問題が露呈してしまう可能性がある。顧客が製品やサービスをどれほど非効率的に使っていても、あるいは誤用していても、顧客はそのことにずっと気づかず、そして企業の側はそれで大満足、という場合も中にはある。データが多すぎると顧客が混乱することもある。共有するデータと共有しないデータ、共有の方法、共有の頻度については、企業が注意深く選択する必要があるだろう。データ共有を成功させるには、重要なメトリクスの識別、効果的なデータ視覚化の活用、ちょうどよい歩調の選択が非常に重要だ。企業はさらに、パーソナライズされたデータの共有に最適なチャンネル(テキストメッセージ、モバイル向けアプリ、電子メール、ウェブサイト、製品上に直接など)も決める必要があるだろう。
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emma_123
Rating 50
Translation / Japanese
- Posted at 11 Mar 2015 at 17:37
データ共有には問題が付き物だ。顧客には見られたくない脆弱性や問題が露見する可能性もある。自社における製品やサービスの非効率的だったり正しくなかったりする利用法を顧客には全く非公開にしたいという企業もあるだろう。また過大なデータは顧客を混乱させる可能性もある。企業は顧客と共有するデータの選択、共有方法、共有頻度について精査することが必要である。キーとなる評価基準・データの効率的なビジュアリゼーションの活用・望ましいコミュニケーション方法の選択はデータ共有を成功させるために決定的な要素となる。また個人情報共有にあたり的確なチャネル(携帯メール、モバイルアプリケーション、電子メール、ウェブサイト、製品中の表示等)を選択することも企業にとって重要である。
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Unlike fossil fuels that have a finite supply, data is an unlimited resource that will only expand with the emergence of the Internet of Things (IoT). As data becomes more pervasive, a healthy data loop with brands will be expected and rewarded by increasingly data-savvy consumers. It’s no longer just about how your company can extract valuable insights from your customer data, but how the data can create value for your customers. It’s time to start planning how your firm can embrace the bi-directional sharing of information and master the emerging data loop.

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Rating 63
Translation / Japanese
- Posted at 12 Mar 2015 at 21:32
供給に限りのある化石燃料とは異なり、データは無限の資源であり、その拡大にはモノのインターネット(IoT)が不可欠だ。データがどんどん浸透していくにつれ、データにますます精通していく顧客が期待を寄せ、見返りを与えるのは、ブランドとの健全なデータループ(データの環)だろう。大事なのは、顧客のデータから企業がいかにして貴重な本質を引き出せるか、ということだけでなく、そのデータからどうすれば顧客にとっての価値を生み出せるかということである。あなたの会社も、双方向での情報共有をどうやって活用するか、新たに出現したデータループをどうやってマスターするかということについて、プランを練り始める時期にきている。
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Rating 50
Translation / Japanese
- Posted at 13 Mar 2015 at 04:02
限られた資源である化石燃料と違い、データは、モノのインターネット(IoT)の出現により、どんどん拡大する無限の資源となった。データの普及にともないデータへの理解を深めるようになった消費者は、ブランド力のある安全なデータループを期待するようになるだろうし、また、それを高く評価するようになるだろう。もはや、貴社が顧客データからいかに価値ある情報を引き出せるかということだけが課題なのではなく、いかにデータが顧客にとっての価値を生み出せるかも重要になってきている。貴社が、どのようにして顧客との双方向情報共有に取り組み、新たに出現したデータループを活用できるか、そのための計画を始めるべき時が来ている。
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Brent Dykes is the Evangelist for Customer Analytics at Adobe and is responsible for guiding and evangelizing the vision of Adobe’s analytics solutions. He has been focused on enterprise-level web analytics consulting for eight years, working with many industry leaders, including Microsoft, Sony, Dell, Comcast, and Nike. Dykes is also an author and recently published his first book, Web Analytics Action Hero, which outlines how to become a successful analyst who drives action from digital data.

[deleted user]
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Translation / Japanese
- Posted at 13 Mar 2015 at 10:52
Brent DykesはAdobeのCustomer Analyticsエバンジェリストで、Adobeの解析ソリューションに関するヴィジョンの指導と宣伝を担当している。ここ8年間は、企業レベルのWeb解析コンサルティングに重点的に取り組み、Microsoftやソニー、Dell、Comcast、Nikeなど、多数の業界のリーダーと協働してきた。Dykesは著述家でもあり、処女作『Web Analytics Action Hero』を最近、出版した。この本では、デジタルデータから行動を引き起こせる、やり手のアナリストになる方法を概説している。
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chikoba
Rating 52
Translation / Japanese
- Posted at 13 Mar 2015 at 09:44
Brent DykesはAdobeの顧客分析の伝道者で、Adobeの分析ソリューションの展望を導き、伝導する責任者だ。彼は、Microsoft、Sony、Dell、Comcast、Nikeを含む多くの業界のリーダーとともに、8年間企業レベルのウェブ解析のコンサルティングに従事してきた。Dykesはまた著作家でもあり、最近出版された初めての本(Web Analytics Action Hero)では、電子情報から行為を操りアナリストとして成功する方法を概説している。
★★★☆☆ 3.0/1

Client

2015/01/21 数字表記についてアップデート済
THE BRIDGE(旧StartupDating)からの記事の依頼です。Tech in Asia、TechNode、e27などの記事の翻訳を依頼します。
必ず、以下のガイドラインに沿って翻訳してください。

*1行目はタイトルの場合がほとんどなので、それらしいヘッドラインにする
*文末を「〜だ、〜である」調の文体
*会社名、人名、プロダクト名などの固有名詞は英語名のまま。日本の人名や会社名の場合は日本語表記。
(Facebook、WeChat、Alibaba、iPhone、Google、Androidなど)
*人名には「氏」をつける
*英語名の両端に半角スペースなどを入れない
*インタビュー中では「~です、~ます」調の文体
*インタビューには「」をつける
*数字は半角
*$:米ドル(例:US$250 million→2億5000万米ドル、15,000→1万5000 etc)
*()括弧は全角


・startup:スタートアップ
・infographic:インフォグラフィック
・pitch:ピッチする
・conference:カンファレンス
・launch:ローンチ、ローンチする
・ecosystem:エコシステム
・user:ユーザ
・traction:トラクション
・e-commerce:eコマース
・angel investor:エンジェル投資家
・serial entrepreneur:シリアルアントレプレナー
・disruptive:震撼させるような、揺るがすような、革命を起こすほどのetc -> スタートアップシーンでは度々使われる単語です。単語で訳すのではなく、都度コンテクストと合わせて文章として意味が通じるように訳してください。
・monetize:マネタイズする

Additional info

依頼者プロフィール欄の翻訳ガイドラインに必ず沿って翻訳してください。

該当記事です。その2/2
http://venturebeat.com/2015/03/07/why-smart-companies-will-start-giving-data-back-to-their-users/

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