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今日のデータ駆動型世界において、多くの組織が保有する膨大なデータを利用することに苦労しているという事実は信じがたいものです。そして、ほとんどの組織にとって、データへのアクセスと分析はまだ遠い目標のままです。
組み込み分析ツールは、企業が持つ情報を一元化し、さまざまな種類の分析、予測モデリング、および予測、機械学習とAI、その他の高度な分析機能を実行するのに役立ち、それによってROIを最大化し、競争優位性を強化するために必要なインサイトを提供します。
独自のソフトウェア、SaaS、Angularアプリケーション、またはその他のアプリに組み込み分析ソリューションを統合することで、既存の製品の価値提案を大幅に向上させることができます。
しかし、分析ソリューションをワークフローに統合する際に「すべきこと」と「すべきでないこと」を知っておくことは、パートナーとなるツールに投資する前に知っておくべき重要なことです。
ここでは、アプリケーションに組み込み分析を組み込む際の「すべきこと」と「すべきでないこと」をすべてご紹介します。
アプリに組み込み分析を組み込む際の「すべきこと」
すべきこと：組み込み分析ソリューションへの投資は長期的な視点を持つ
パートナーとして適切な組み込み分析ベンダーを選ぶことが最も重要です。ビジネスの成長に合わせて成長し、価値ある長期的なパートナーとなるソリューションを選んでください。特にこれから始める段階であれば、ベンダーがあなたの道のり全体を通じて共に成長できるかどうかを判断することが重要です。ソリューションは、小規模な分析プロジェクトからより複雑なユースケースへと進むにつれて進化できる必要があります。ソリューションが陳腐化しないよう、革新的な機能に関する透明なロードマップを持っている必要があります。そうすることで、使用するソリューションにより安心感を抱き、成長してより高度な機能の使用準備が整ったとき、ゼロから始める必要がなくなります。
すべきこと：組み込み分析を展開するために使用する技術を評価する
組み込み分析をアプリケーションに組み込むことを容易にする多くの技術があるにもかかわらず、独自のビジネスユースケースに最適な技術を選択するために時間をかける必要があります。技術的および非技術的な要件を見直し、組み込み分析を展開するために必要な専門知識を持っているかどうかを確立してください。最低限、ウェブ開発者と、認証やシングルサインオンを処理するスキル、およびデータモデリングを含む従来の分析スキルを持つ人材が必要です。
また、組織内で組み込み分析を誰が使用するかを考慮し、評価段階に進む前に、彼らのスキルセットを理解し、潜在的なリソースギャップを特定してください。
すべきこと：データと分析ワークロードをクラウドに移行する
Hosting Tribalによる調査によると、エンタープライズの94%がすでにクラウドサービスを利用しており、その需要は今後も増加すると予想されています。クラウドへの移行には、データセキュリティ、ビジネスニーズの変化への柔軟性、低いメンテナンス要件、ソフトウェアおよびハードウェアアップグレードへの迅速かつ簡単なアクセスなど、多くの利点があります。
組み込み分析の分野では、クラウドを利用することで、ユーザーにフィルターやカスタムビューを適用するなど、複雑なユースケースをより容易に実行するのに役立つ拡張されたアプリケーションプログラミングインターフェース（API）統合を通じて、より多くのことが可能になります。クラウドインフラストラクチャはまた、より大きなワークロードとより多くのユーザーをサポートするためのスケーリングを可能にし、ネットワーク遅延を減らすためにエンドユーザーに近い地理的な場所で実行することもできます。
すべきこと：パーソナライゼーションとカスタマイズ機能を確保する
分析ユーザーが、アプリケーションに属しているようには見えたり感じられたりせず、単に貼り付けられたように見える場合、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスは劇的に低下する可能性があります。ホワイトラベリングは、レポート、ダッシュボード、データビジュアライゼーションを、独自のアプリケーションのフォント、色、および全体的なブランドテーマに合わせる組み込み能力です。これにより、ユーザーがアプリケーションの違いを気づくことのない方法で、すべてのUI要素（テーマとスタイリング、丸みか四角さか、ダイアログなど）をブランドに合わせてカスタマイズできます。ホワイトラベリング機能のおかげで、ユーザーは気が散ることなく、データインサイトの価値に集中することができます。
すべきこと：データビジュアライゼーションだけではないものを探す
最高の組み込み分析プラットフォームは、単なるデータビジュアライゼーション機能以上のものを提供します。組み込み分析の機能と機能性は、特定のプラットフォームが提供する基本的な利点です。したがって、それ以下に満足しないでください。統計関数、インコンテキスト編集、ダッシュボードリンクとダッシュボードブレンディング、データブレンディング、定義済みダッシュボードテンプレートなどの高度な機能を探してください。
すべきこと：モバイルフレンドリーなソリューションを選ぶ
モバイルは、私たちが働き、情報を消費する方法を変えており、現在モバイル版をサポートしていないソフトウェアは通用しません。分析およびBIの分野では、外出先でも意思決定プロセスを導くためにビジネスインサイトにアクセスできるネイティブモバイルアプリケーションを提供するソリューションを探すことを意味します。リアルタイムのインサイトへのアクセスは、ビジネスチャンスをより早く把握し、市場の状況にタイムリーに対応し、アップセルおよびクロスセルの機会を増やすのに役立ちます。モバイルBIソリューションに投資することは、より柔軟で、ビジネスの変化により適応しやすくなります。
アプリに組み込み分析を組み込む際の「すべきでないこと」
すべきでないこと：間違ったアーキテクチャを選ぶ
アプリケーションに組み込み分析を組み込む場合、アーキテクチャが重要になります。開発者体験は、組み込み分析の実装を成功させるか失敗させるかに関わってきます。古いレガシーシステムを選ぶことは、パフォーマンス、柔軟性、スケーラビリティを制限するだけです。言うまでもありませんが、それが引き起こすフラストレーションも大きいです。
モダンなクラウドネイティブシステムを選ぶことは、データビジュアライゼーションとチャートの組み込みをサポートするだけでなく、データのより深い分析、柔軟性、カスタマイズを可能にし、独自のアプリとシームレスに統合します。各プラットフォームの特定の機能を活用し、優れたユーザーエクスペリエンス、ダッシュボードの作成とレンダリングを処理するための堅牢なAPI、ダッシュボードでのディープダイブ、データソース取得のためのカスタムUI、そしてマルチチャネル配信機能を持つモダンなAPI設計を提供するネイティブSDKを探してください。
すべきでないこと：すべてのデータを含めない
企業データのごく一部しか、他者が分析できるように利用可能になっていないことをご存知ですか？これは、企業がデータの部分的な絵しか得られておらず、それによってより賢いビジネス上の意思決定ができず、結果として重要な収益機会を逃していることを意味します。
問題は、すべてのデータソースに接続していないか、データが半構造化または非構造化であり、市場の多くの分析ツールでは単に処理できないという点です。
これを避けるためには、決定したベンダーが、ユーザーがより包括的な分析のために複数のデータソースを一つのビューまたは場所に集約できる、幅広いデータソースをサポートし、どこに存在するかに関わらずすべてのデータに接続できることを確認してください。オンプレミスのデータベース、分析ツール、CRM、スプレッドシート、クラウドサービス、またはパブリックデータソースなどです。
いくつかのモダンな組み込み分析プラットフォームは、「インメモリデータソース」と呼ばれる機能も提供しており、ユーザーがソフトウェアが箱からサポートしていないデータソースに直接接続できるようにします。
すべきでないこと：適切なレベルの統合を忘れる
今日の組み込み分析プラットフォームの多くは、最初にスタンドアロンアプリケーションとして構築されたため、アプリケーションに組み込まれることを目的として設計されていません。時間の経過とともに、これらのベンダーの多くは組み込みオプションを作成し、顧客が独自のアプリで分析機能を提供できるようにしました。
問題は、シームレスな組み込み分析体験を創出することが難しいことです。
ソリューションが組み込みのために意図的に構築されていない場合、それは膨大な複雑さを追加し、バックエンドの独自のシステムとの複雑な統合を必要とします。分析ツールが、開始するには複雑すぎたり、アプリケーションとシームレスに統合できなかったりする場合、価値を提供しません。
組み込み分析ソリューションの真の価値を得て、データの潜在能力を最大限に引き出すためには、選択するプラットフォームが、ユーザーがすでに日常的に使用しているツールに完全に組み込まれている必要があります。
*多くの組み込み分析ベンダーは組み込み可能であると主張していますが、選択するものが組み込みのために真にゼロから構築されていることを確認してください。
すべきでないこと：セキュリティとプライバシーを軽視する
これは大きな問題です。データのセキュリティとプライバシーは、常に増大する懸念事項です。機密データを持つ多くの組織は、データをサードパーティの分析ツールに送信することを信頼できませんし、それは理解できます。しかし、他の組織は、ダッシュボード作成の体験と機能のみに焦点を当て、組み込み分析をアプリケーションに組み込む際のデータのセキュリティとプライバシーを無視します。
セキュリティとプライバシーを軽視せず、サードパーティの分析ツールにデータを送信することを恐れないでください。そうすることで、ユーザーベースと利益を成長させる機会を逃すことになります。
アプリケーションのセキュリティモデルで機能し、データに対する適切な制御を提供する組み込み分析プラットフォームを選択してください。そして、どこに展開するかというオプション（パブリッククラウド、プライベートクラウド、または独自のオンプレミスサーバー）を提供するソリューションを選んでください。
すべきでないこと：拡張性を無視する
グローバルITリサーチ会社Gartnerによると、今後注目すべきトップデータ分析トレンドの1つは、拡張分析です。AIと機械学習という2つの最高の分析技術を搭載した拡張分析は、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。
したがって、AIとMLが私たちの日常生活により深く絡み合い、現実世界で大きな影響を与え続けるにつれて、データ準備、自然言語インターフェース、ガイダンスされた推奨事項などの機能を含むAIおよびML機能を持つ組み込み分析ベンダーを選ぶことが極めて重要になります。
すべきでないこと：適切なダッシュボードデザインの重要性を忘れる
ダッシュボードを作成する際にユーザーが犯す最も一般的な間違いの1つは、以前データとやり取りした方法に影響されてしまうことです。そしてもちろん、彼らだけでなく、ダッシュボードを閲覧する人々も同様です。
人々が特定のやり方でデータを見ることに慣れているからといって、それがデータインサイトを伝える最も効果的な方法であるとは限りません。適切に設計された高インパクトなダッシュボードは、ユーザーが情報をより簡単かつより良く、そしてより速く吸収するのに役立ちます。
幸いなことに、セルフサービス機能を利用する組み込み分析プラットフォームは、誰でも独自のダッシュボードやレポートを簡単に作成できるようにします。さらに、選択できるさまざまな種類のチャートが付属しているため、メッセージとデータストーリーを最もよく伝えるのに役立つものを選ぶことができます。さらに、最新の組み込み分析プラットフォームは、インタラクションの作成を容易にし、ユーザーが動的フィルタリング、ダッシュボードリンク、ドリルダウンなどによってデータをスライスし、ダイスし、回答したい質問についてより深いインサイトを得られるようにします。
Reveal組み込み分析の紹介
Revealは、データ統合とビジュアライゼーション機能の堅牢な機能セットと、Azure MLおよびGoogle BigQueryの機械学習モデルを活用しながら、エンドツーエンドの組み込み分析プラットフォームです。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基づいたデータビューをプロアクティブに提供し、貴重なインサイトを発見し、意思決定を導きます。
組み込みを念頭に置いてゼロから構築されたRevealは、追加の要件なしに、データ分析、インタラクティブなダッシュボード、および堅牢なレポートを独自のアプリケーションに簡単に統合できます。Revealの柔軟なアーキテクチャと豊富なAPIは、アプリ内の機能に対する制御を提供し、ユーザーエクスペリエンスのシームレスな一部となります。
Revealは、セルフサービスおよびホワイトラベリング機能、そして機械学習、予測、統計関数、ドリルダウン、ダッシュボードリンク、ダッシュボードブレンディング、インコンテキスト編集、データブレンディングなどを含む高度な予測分析を提供します。
データの力により、あなた自身、従業員、顧客、パートナー、またはサプライヤーは、もはや行の並んだスプレッドシートを分析しようと時間を浪費する必要はなくなり、代わりに収集されたインサイトに焦点を当て、事実に基づいてより賢いビジネス上の意思決定を行うためのより多くの時間を確保できます。リアルタイムデータにアクセスすることで、適切な瞬間に行動し、機会を逃すことがなくなります。
SDKをダウンロードするか、簡単なデモをスケジュールすることで、Revealとその仕組みについてさらに学ぶことができます。
データの力を活用する
リアルタイムのコンテキストデータでビジネスを成長させる。
