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Perplexity
企業は引き続き、分析とBIを最優先の投資分野としていますが、新しい技術やトレンドが登場し、データ分析がより迅速かつ容易になり、さらに強力になっています。
グローバルなIT調査会社であるGartnerによると、拡張分析は主要な データ分析のトレンド の1つであり、今後も注目していく必要があります。拡張分析のアプローチは、AIとMLが私たちの日常生活にますます組み込まれるにつれて、すぐに成長するでしょう。
しかし、拡張分析の定義とは何か、誰を対象としているのか、そして 組み込み分析 は、まだ多くの人が答えを知らない質問です。
拡張分析とは？
本質的に、拡張分析とは、人工知能（AI）と 機械学習 を使用して、ユーザーがデータを準備、 分析、視覚化、およびコンテキストレベルで対話できるようにすることです。.
調査会社 Gartner Inc.は、拡張分析がどのようなものかを非常に明確に説明しています。「拡張分析とは、機械学習やAIなどの有効化技術を使用して、データ準備、インサイトの生成、およびインサイトの探索を支援し、分析およびBIプラットフォームで人々がデータを探索および分析する方法を拡張することです。また、データサイエンス、機械学習、およびAIモデルの開発、管理、およびデプロイの多くの側面を自動化することにより、専門家および市民データサイエンティストを拡張します。」
2つの優れた分析技術を組み合わせることで、拡張分析を使用すると、ユーザーは質問をしたり、会話型の言語を使用してデータを探索することで、自動的にインサイトを生成したりできます。
拡張分析の対象者は？
拡張分析により、あらゆる業界および規模の企業は、データを日々のワークフローに取り入れ、意思決定と結果を向上させることができます。すべてのビジネスユーザーは、拡張分析を使用することで価値を得ることができます。これは、複数のデータソースから意味のあるインサイトをすばやく 抽出するのに役立ちます。 技術的またはデータ分析のスキルを必要とせずに。
拡張分析は、分析の経験や知識がない人にも役立ちますが、プロのデータアナリストや高度なビジネスユーザーが、より優れた分析とデータ準備をより迅速に行うのにも役立ちます。
拡張分析の利点
AI技術は、今日まで現実世界に最も大きな影響を与えており、拡張分析がユーザーにもたらす力と利点により、組織がビジネスで使用する可能性が最も高いものです。ただし、拡張分析が分析プロセスのすべての段階でどのように役立つかを正確に理解することが重要です。
以下に、拡張分析の主な利点のいくつかを示します。
インサイトへのアクセス時間を短縮
拡張分析を使用すると、検索範囲を絞り込み、適切なタイミングで適切なユーザーに適切なデータを提供することで、インサイトの検索を加速できます。専門のアナリストがデータ内の変数のさまざまな組み合わせを手動でテストする代わりに、拡張分析では、MLおよびAIアルゴリズムが相関関係を検出し、セグメント化、クラスタ化、および外れ値データを検出し、自動的に適用できます。
データ準備の高速化
データサイエンティストが データ準備に時間の45％を費やしていることをご存知でしたか？拡張データ準備は、AI / ML自動化を使用して、複数のソースからのデータをはるかに高速に組み合わせます。アルゴリズムは手動プロセスを置き換え、データ準備プロセスを大幅に短縮し、専門家の時間と労力を45％削減し、生産性と効率を向上させます。
データリテラシーの向上
企業が大量のデータを収集し続けるにつれて、組織内のすべての人が、スキルに関係なく、データから価値を得る機会を持つことが不可欠です。拡張分析を使用してインサイトを明らかにし、推奨事項を提供することで、ユーザーはデータリテラシーを向上させ、データに基づいて自信を持って行動できるようになります。これにより、 データ駆動型カルチャー を構築し、長期的には組織全体に利益をもたらすことができます。
ユーザーがより優れたデータ駆動型の意思決定を行えるようにする
当社の ソフトウェア開発と分析のトレンドレポートでは、41％の企業がデータと分析へのアクセス要求の増加を経験していることがわかりました。その主な理由の1つは？ユーザーが データに基づいて意思決定を行えるようにするためです。.
拡張分析によって推進されるビジネスの結果は、企業の業績に大きな影響を与える可能性があります。たとえば、AIおよびMLアルゴリズムがデータに基づいて意思決定を行う能力は、競合他社に追いつくか、さらに遅れをとるかの大きな違いを生み出します。これにより、主要なビジネス上の質問にインテリジェントに回答し、ユーザーが尋ねる必要があった新しい質問を発見することができます。
より正確な分析
拡張分析の背後にあるAIおよびMLテクノロジーは、複雑なデータを効果的に分析できるため、ユーザーは、より深く、より正確な分析に基づいて、最も情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、ユーザーは状況をより完全に把握し、最終的に確認バイアスを回避できます。また、ユーザーがこれまで必要だと考えたことのないインサイトを明らかにするコンテキストに合わせた提案も提供します。
拡張分析の例と業界のユースケース
あらゆる種類の業界の企業は、得られる利点のために、AIとMLをBIおよびデータ分析プラットフォームに組み込んでいます。以下に、6つの異なる業界が拡張分析をどのように使用し、どのようにデータを最大限に活用できるかのいくつかの実際の例を示します。 データを最大限に活用する:
金融：将来の戦略を策定し、リアルタイムで意思決定プロセスを改善する
最新のフィンテックソリューション、政府の規制、および顧客からのより優れたサービスとよりパーソナライズされたオファーに対する需要の増加により、金融機関はトレンドに追いつき、顧客のニーズを満たすために革新する必要があります。 拡張分析は、金融サービスプロバイダーが 顧客獲得コスト、ローンのリクエスト、粗利益などの主要なデータを処理および分析するのに役立ちます。
得られたインサイトにより、金融機関は適切なサービスを適切な顧客に提供し、顧客とビジネスの関係にさらに価値を加えることができます。拡張分析はまた、金融サービスが、将来のビジネス目標、短期および長期戦略、運用効率の最適化などについて、よりスマートで情報に基づいた意思決定を行うのにも役立ちます。
マーケティング：キャンペーンを強化し、顧客をより深く理解する
マーケターがより少ないリソースでより多くのことを達成する必要がある世界では、 拡張分析は、マーケターにマーケティングデータからのスマートなインサイトを提供し、それ以外の場合は見逃されたり、取得に時間がかかりすぎたりする可能性のある貴重な情報を明らかにします。マーケターは、進行中のキャンペーンと将来のキャンペーンをより迅速かつ正確に最適化して、マーケティング活動のROIを最大化できます。
さまざまな種類の情報を探索および分析し、複数の顧客マイクロセグメントでアルゴリズムを実行することで、拡張分析を使用して顧客の行動を予測し、顧客生涯価値を計算できます。また、さまざまなプラットフォームやソーシャルメディアネットワークでキャンペーンを強化および調整するための強力なツールでもあります。
製造：製造の混乱に効率をもたらす
サプライチェーンの流通から原材料の不足まで、製造業者は、需要を満たし、市場で生き残るために、データの力を活用する必要があります。リアルタイムのコンテキストデータがあれば、製造業者は簡単に製造の混乱に効率をもたらすことができます。倉庫管理から需要予測まで、 製造における拡張分析の利点 は計り知れません。拡張分析を使用することで、製造業者は、出荷タイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの可用性などを推定できます。
小売：将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するために効率的な在庫ポリシーを計算する
拡張インテリジェンスと分析の力により、小売業者は、販売、運用、およびマーケティングに関する意思決定をより良く、よりスマートに、そして何よりもデータに基づいて行うための、単一の真実のソースを得ることができます。
拡張 分析により、小売業者は在庫がどれだけ空またはいっぱいかを追跡し、必要に応じて適切な数の製品を提供できます。小売マーケティングも、分析の恩恵を受けており、マーケターがターゲットオーディエンスをより正確にターゲットにした将来のキャンペーンを計画するのに役立ちます。
通信：取引をパーソナライズし、顧客の問題を解決し、より多くの販売を行う
通信会社は、豊富なデータを保有しています。一方、これにより、通信会社が顧客に最高のプランとサービスを提供することがより困難になります。しかし、もう一方では、市場をセグメント化し、さまざまな顧客が望む正確なパーソナライズされた取引を提供することも容易になります。
拡張分析は、通信会社が、サービスの利用状況、サービス設定、請求、場所データ、購入履歴などを確認することで、顧客をより深く理解するのに役立ちます。これにより、企業は顧客エクスペリエンスに影響を与えるものを特定し、それに応じて最適化できます。 通信分析 は、セキュリティの脅威と異常を特定し、収集したインサイトを使用してネットワークセキュリティを強化し、サイバー攻撃が発生する前に防止することもできます。
ヘルスケア：適切なタイミングで適切なヘルスケアを患者に提供する
ヘルスケアにおける拡張分析の最大の利点は、患者のケアを改善し、正確な診断を提供できることです。これにより、ヘルスケア組織、病院、および医師は、患者のデータにアクセス、分析、および処理して、パーソナライズされた、より効果的な治療を提供できます。現在のヘルスケアデータと過去のヘルスケアデータを分析することにより、 ヘルスケアの専門家は、病気の蔓延を予測および管理することもできます。.
ビジネスレベルでは、 ヘルスケアにおける分析の助けを借りて、組織は内部業務を簡素化し、リソースの利用を改善し、ケアチームの調整と効率を向上させることができます。
埋め込み分析による拡張分析
In 埋め込み型分析ソフトウェア,拡張分析により、データ分析プロセスをより効率化し、ビジネスユーザーに数秒で質問に答えられるツールを提供し、企業がビジネスデータの全体像を把握できるようにします。
拡張分析は、Revealの包括的な埋め込み型分析プラットフォームの不可欠な部分であり、データ統合とデータ可視化機能の堅牢な機能セットと同時に機能し、Azure MLとGoogle BigQueryの機械学習モデルを活用します。Revealのエンジンは、拡張分析を活用して、リアルタイムでコンテキストに応じたデータを提供し、貴重なインサイトを明らかにし、意思決定を支援します。
Revealは、インタラクティブなダッシュボード、ドリルダウン、コラボレーション、共有、および真のセルフサービス機能も提供します。 ドラッグアンドドロップのダッシュボード作成機能 あらゆるデバイスで、誰でもアプリに美しいダッシュボードを作成できるようにします。さらに、 Revealの高度な分析機能,たとえば、予測、データブレンド、データモデリング、および インメモリデータ,により、競争上の優位性を強化し、収益を増やすことができます。
拡張分析の利点のいずれかが御社のビジネスに役立つ可能性がある場合は、 デモをリクエストして Revealでインサイトへの時間を短縮する方法について詳しくご確認ください。
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