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Perplexity
企業が引き続き分析とBIを最優先の投資分野とする一方で、新しい技術やトレンドが生まれ、データ分析をより迅速に、より容易に、そしてより強力にしています。
グローバルITリサーチファームであるGartnerによると、拡張分析（augmented analytics）は、今後注目すべきトップのデータ分析トレンドの一つです。拡張分析のアプローチは、AIとMLが私たちの日常生活により深く組み込まれるにつれて、まもなく成長するでしょう。
しかし、拡張分析の定義とは何か、誰のためのものか、そして組み込み分析とどのように連携するのか、といった疑問は、多くの人々がまだ答えを知らないままです。
拡張分析とは何ですか？
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、ユーザーがデータの前処理、[分析、可視化、コンテキストレベルでのデータとの対話]をより簡単に行えるようにすることを指します（/glossary/contextual-analytics）。
リサーチ会社Gartner Inc.は、拡張分析が正確にどのようなものかを非常によく説明しています: 「拡張分析とは、機械学習やAIなどの実現技術を活用し、データ準備、インサイト生成、インサイト探索を支援することで、分析およびBIプラットフォームにおけるデータ探索と分析の方法を強化するものです。また、データサイエンス、機械学習、AIモデルの開発、管理、展開の多くの側面を自動化することで、専門家および一般のデータサイエンティストを強化します。」
2つの最高の分析技術によって動かされる拡張分析は、ユーザーが会話言語を使用してデータを探ることで、質問を投げかけ、自動的にインサイトを生成することを可能にします。
拡張分析は誰のためのものですか？
拡張分析は、あらゆる業界、あらゆる規模の企業が、データの力を日々のワークフローに取り入れ、意思決定と結果を強化できるようにします。すべてのビジネスユーザーは、拡張分析を利用することで価値を得ることができます。なぜなら、これは技術的またはデータ分析のスキルを必要とせずに、複数のデータソースから意味のあるインサイトを迅速に抽出するのを助けるからです。
拡張分析は、分析の経験や知識がない人々に恩恵をもたらす一方で、プロのデータアナリストや高度なビジネスユーザーが、より良く、より賢い分析とデータ準備をより迅速に行うのにも役立ちます。
拡張分析のメリット
AI技術は、現在までに実世界で最大のインパクトを与えており、拡張分析がユーザーにもたらす力とメリットから、組織が最も利用する可能性が高いものです。しかし、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のかを正確に理解することが重要です。
以下に、拡張分析の主なメリットをいくつかご紹介します。
インサイトへの到達時間の加速
拡張分析を利用すると、検索空間を絞り込み、適切なユーザーに適切なタイミングで関連データを表面化させることで、インサイトの検索を加速できます。従来のプロの分析担当者がデータ内の変数の異なる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とAIアルゴリズムが相関関係、セグメント、クラスター、外れ値のデータを検出し、自動的に適用することができます。
データ準備の高速化
データサイエンティストが時間の45%をデータの手動準備に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の自動化を使用して、複数のソースからのデータをはるかに速く組み合わせます。アルゴリズムが手動プロセスに取って代わり、データ準備プロセスをわずかな時間で自動化し、プロの専門家から時間とエネルギーの45%を節約しつつ、生産性と効率性を高めます。
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、組織内の誰もが、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になっています。拡張分析を使用してインサイトを表面化し、推奨事項を得ることで、ユーザーはデータリテラシーを向上させ、自信を持ってデータに基づいて行動できるようになります。これは、長期的には組織全体に利益をもたらすデータ駆動型の文化の構築を支援します。
ユーザーがより良く、データ駆動型の意思決定を行えるようにする
ソフトウェア開発と分析のトレンドレポートにおいて、当社は、企業の41%がデータおよび分析へのアクセス要求の増加を経験したことを発見しました。主な理由の一つは、ユーザーがデータ駆動型の意思決定を行うことを可能にするためです。
拡張分析によって推進されるビジネスの結果は、企業の最終利益に劇的な影響を与える可能性があります。例えば、AIとMLアルゴリズムがデータ駆動型の意思決定を行う能力は、競争に追いつくことと、さらに遅れをとり続けることの間で大きな違いを生み出します。これは、主要なビジネス上の疑問にインテリジェントに答え、ユーザーが自ら尋ねることも知らなかった新しい疑問を発見するのに役立ちます。
より正確な分析
拡張分析の背後にあるAIとML技術は、複雑なデータを効果的に分析できるため、ユーザーは深く、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、ユーザーは状況のより完全なビューを得ることができ、最終的に確証バイアスを避けるのに役立ちます。また、ユーザーが必要だと考えもしなかったインサイトを明らかにするコンテキスト的な提案も提供します。
拡張分析の具体例と業界ユースケース
あらゆる種類の企業が、得られるメリットから、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。ここでは、6つの異なる業界が拡張分析をどのように使用しているか、そしてあなたもデータを最大限に活用する方法をいくつかご紹介します。
金融：将来の戦略を形作り、意思決定プロセスをリアルタイムで改善する
現代のフィンテックソリューション、政府の規制、顧客によるより良いサービスとよりパーソナライズされた提供物への需要の高まりにより、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を余儀なくされています。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、ローン申請、売上総利益などの主要なデータを処理および分析するのを支援します。
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促進し、顧客およびビジネス関係により多くの価値を加えています。拡張分析はまた、将来のビジネス目標の策定、短期および長期戦略の最適化、運用効率の最適化などについて、より賢く、より情報に基づいた意思決定を行うよう、金融サービスを支援します。
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「少ないリソースでより多くを達成する」必要がある世界において、拡張分析はマーケターにマーケティングデータからスマートなインサイトを提供し、そうでなければ見逃されたり、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、継続的および将来のキャンペーンを、より速く、より正確に最適化し、マーケティング活動のROIを最大化することができます。
大量の異なる種類の情報を探索し、複数の顧客マイクロセグメントに対してアルゴリズムを実行することにより、拡張分析は、顧客の行動を予測し、顧客生涯価値を計算するために使用できます。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全体でキャンペーンを強化し、調整するための強力なツールでもあります。
製造業：製造の混乱に効率性をもたらす
サプライチェーンの流通から原材料の不足に至るまで、製造業者は、需要を満たし、市場で生き残るためにデータパワーに頼らなければなりません。製造業者の指先にあるリアルタイムのコンテキストデータにより、彼らは容易に製造の混乱に効率性をもたらすことができます。倉庫管理から需要予測まで、製造業における拡張分析のメリットは計り知れません。拡張分析を利用することで、製造業者は、出荷タイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの空き状況などを推定することができます。
小売：将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するための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、小売業者は単一の真実の源泉を獲得し、意思決定プロセスを改善し、売上、運用、マーケティングに関する決定をより良く、より賢く、そして何よりもデータ駆動型にすることができます。
拡張小売業における分析の助けを借りて、小売業者は在庫がどれだけ空になっているか、または満杯であるかを追跡し、それに応じて必要な製品数を確実に提供することができます。小売マーケティングも分析の恩恵を受けます。なぜなら、これはマーケターがターゲットオーディエンスに向けた将来のキャンペーンをより正確に計画するのを支援するからです。
電気通信：取引をパーソナライズし、顧客の問題を解決し、より多くを売る
電気通信会社は、宝の山のようなデータを持っています。一方では、この競争のため、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っています。しかし、他方では、市場をセグメント化し、異なる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がより容易になっています。
拡張分析は、サービスの使用状況、サービスの設定、請求、位置情報データ、購入履歴などを見直すことで、通信会社が顧客をよりよく理解するのを助けます。これにより、企業は顧客体験に影響を与えるもの、そしてそれに応じて最適化できるものを特定することができます。電気通信分析はまた、セキュリティ脅威や異常を特定し、収集されたインサイトを使用して、被害が発生する前にネットワークセキュリティを強化し、サイバー攻撃を防ぐことができます。
ヘルスケア：患者に適切な医療を適切なタイミングで提供する
ヘルスケアにおける拡張分析の最大のメリットは、患者ケアを改善し、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、医師は、患者データをアクセスし、分析し、処理して、パーソナライズされ、より効果的な治療を提供することができます。現在のおよび過去のヘルスケアデータを分析することで、医療専門家はさらには病気の発生を予測し、管理することができます。
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、組織は内部運用を簡素化し、リソースの利用を洗練し、ケアチームの調整と効率性を向上させることができます。
組み込み分析による拡張分析
組み込み分析ソフトウェアでは、拡張分析がデータ分析プロセスにより多くの効率性を組み込み、ビジネスユーザーに質問に数秒で答えられるツールを提供し、企業がビジネスデータに対する360度のビューを獲得するのを支援します。
拡張分析は、Revealのエンドツーエンドの組み込み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およびGoogle BigQueryから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、お客様の会社にリアルタイムのコンテキストビューをプロアクティブに提供し、貴重なインサイトを明らかにし、意思決定を導きます。
Revealはまた、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、そしてドラッグ＆ドロップのダッシュボード作成体験による真のセルフサービスを提供し、どのデバイスからでも誰でもアプリ内に美しいダッシュボードを構築できます。さらに、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などのRevealの高度な分析機能は、競争優位性を高め、収益を増加させるのに役立ちます。
拡張分析のメリットのいずれかが、貴社が活用できるものだとお考えの場合は、デモをリクエストして、Revealでいかにインサイトへの到達時間を加速できるかについて、さらに詳しく学んでいただくことをお勧めします。
データの力を活用する
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