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Perplexity
組み込み分析は、私たちの周るところに存在しています。車の中、家庭の中、セキュリティシステムの中、ウェブを閲覧しているときに目にするデジタル広告の中、さらには受診している医療サービスの中などにも組み込まれています。
分析は、バンキング、製造業、教育、小売、[不動産](/real-estate-analytics）など、さまざまな業界の多くの問題に対する解決策として広く見られています。
そして、それは現代においてデータがすべてであるからです。
特にビジネスにおいてです。
企業が、市場で競争力を維持し、利益を増やすのに役立つ貴重なインサイトを抽出するために、保有するデータを分析しない場合、すぐに時代に取り残されてしまいます。
組み込み分析は、もはや「あれば良い」ものではなく、決定的な「必須」ソリューションです。
しかしもちろん、パートナーを選ぶ際や、ソリューションを自社のアプリケーションに組み込む際には、多くの懸念や疑問に直面する可能性が高いです。
私たちは、組み込み分析に関する最も一般的な課題と解決策をまとめました。これが、組み込み分析ツールの導入と採用を考える上で、迷うことなく進められるようになれば幸いです。
1. レガシーインフラストラクチャ
今日のデータ駆動型で競争の激しいビジネス環境において、多くの金融、保険、またはサプライチェーンの組織が、市場で生き残るためにリアルタイムで最新の技術とツールを装備する必要があるにもかかわらず、データを分析し、作業するためにレガシーシステムを依然として使用していることは驚きです。
レガシーシステムとは、古い技術や、もはやユーザーの期待に応えられないソフトウェアを使用する、複雑で時代遅れのシステムと呼びます。レガシーシステムは通常、設計されたタスクを機能し続けることはできますが、新しい技術との統合がうまくできず、メンテナンスが停止しており、成長を許容しません。
多くの組織が、10年以上前に構築されたこれらの技術に依然として依存し、使用しているのには多くの理由があります。ほとんどの組織は、すでに知っていること、そしてそれに対処する方法に安心感を抱いており、ユーザーのトレーニングや慣れる時間が必要な最新のソリューションへの投資と不確実性を恐れています。
さらに、レガシーシステムは時間の経過とともに遅くなる傾向があり、その結果、ユーザーの作業も遅くなり、非効率になります。また、レガシーシステムは古いセキュリティシステムを持っているため、ハッカーの攻撃に対してより脆弱であり、機密データを漏洩させることで組織の評判を傷つける可能性があります。
解決策: 最新の組み込み分析プラットフォームは、対話型のダッシュボードやレポートから、セルフサービス分析、ホワイトラベル機能、アラート、コラボレーション、データ準備、そして共通の管理および管理機能を持つ統一されたスケーラブルなアーキテクチャ上での機械学習に至るまで、統合された分析機能のフルスタックをサポートします。
また、最新の組み込み分析プラットフォームは、エンドユーザーがビジュアライゼーションやダッシュボードを編集して独自のものを作成する自由を提供し、BIとビジュアライゼーションのコラボレーションを可能にすることで、ユーザーが最も必要としている瞬間にインサイトと実行可能な情報を抽出できるようにします。
2. 実装に必要な技術リソース
組み込み分析ソリューションをすでに選択しているか、まだ評価しているかにかかわらず、最も重要なステップの1つは、既存のアプリケーションへの統合プロセスです。しかし、そのソリューションが組み込みのために特別に構築されていない場合、実装プロセスとセットアップに必要な時間は予想よりも長くなります。開発者の時間の浪費は言うまでもありません。彼らは、自身のドメインの専門知識と製品の核に集中する代わりに、新しい分析ツールを機能させるというタスクに追われることになります。
優れた組み込み分析ソリューションは、単に適切な技術以上のものです。成功した実装とメンテナンスに必要なプロセスや人材も考慮する必要があります。リソースの面で、あなたが達成しようとしている他のことを犠牲にするのか、それともシニアなメンバーだけを使わなければならないのか、といった点です。
解決策: 組み込み分析ベンダーが組み込みのために特別に構築されていることを確認することの重要性は、より迅速な統合時間、より低いコスト、そして全体的な高い満足度につながります。
組み込みのために特別に構築されたRevealの最新のアーキテクチャには、あらゆるプラットフォームに対応するネイティブSDKが含まれており、デバイスを問わず最高の体験を提供します。これにより、クラウド、デスクトップ、モバイルデバイスからいつでもどこからでも接続することが簡単かつ便利になります。また、Revealは、サードパーティのクラウドロケーションにホストする必要がないため、コードへの統合も迅速です。詳細はこちら。
3. 常に変化する分析ニーズ
ビジネスインテリジェンス（BI）は新しい概念ではありませんが、過去数年間でデータアナリストとその組織に役立ってきた機能は、最近成熟し、進化しています。そして、それは近いうちに止まる気配のない傾向です。組み込み分析はダイナミックな業界です。実際、分析は他のどのプラクティスよりも速く進化してきました。私たちは常に新しい機能や機能を目にしています。
分析分野の専門家は、分析業界が3世代を見てきたと述べています。
- 分析 1.0 – ビジネスインテリジェンスの時代
- 分析 2.0 – ビッグデータの時代
- 分析 3.0 – データ強化型オファリングの時代
現在、私たちは分析 3.0 の時代にあり、機械学習とAI、ビッグデータ分析、認知コンピューティング、およびクラウドストレージプラットフォームが同時に稼働しています。
すべての新しい組み込み分析のトレンドを追いかけるのは困難です。そして、それらがどのように機能し、最大限の効果を得るために互いにどのように接続するかを理解するのはさらに困難です。
解決策: 変化は避けられません。将来、組み込み分析ツールと技術は、それらを使用する組織やユーザーと共に進化し続けなければならず、そうなるでしょう。どのような最新の組み込み分析ソリューションの利点があるにせよ、変化のレベルは困難です。
幸いなことに、最新のBIおよび組み込み分析プラットフォームは、この移行を非常に容易にしています。例えば、以下のことができます。
- あらゆる環境に組み込むことができる
- 各ユーザーの役割や技術的な習熟度に関係なく、複数のユーザー向けに設定できる
- ベンダーは、新しいトレンドや技術に対応するために継続的なリリーススケジュールを組んでいる
4. 社内分析ツールの存在
たとえあなたのビジネスが統合された分析を持っていなくても、何らかのレポートを使用している可能性は非常に高いです。それがData StudioやSupersetのような無料のオンラインツールであれ、アナリストチームが作成したデータベースであれ、開発者が作成した基本的な社内ツールであれです。
もしそうである場合、あなたはすでにビジネスのデータニーズに対応できるツールを持っていると考えており、他のソリューションにお金を払うのは無意味だと感じているかもしれません。
しかし、それは間違いです。
社内分析ツールがデータを分析するのに役立つ基本的なレポート機能を持っているかもしれませんが、それはトレンドや技術に対応し続けるソリューションではなく、市場で競争力を維持できることを保証するものではありません。
解決策: 最新の組み込み分析プラットフォームは、レポートやダッシュボードからセルフサービス、ホワイトラベル分析、アラート、コラボレーション、データ準備、機械学習に至るまで、統合された分析機能のフルスタックを、共通の管理および管理機能を持つ統一されたスケーラブルなアーキテクチャ上でサポートします。そして、ユーザーができることを制限する限定的な社内分析プラットフォームとは異なり、組み込みのために特別に構築されたプラットフォームは、エンドユーザーがビジュアライゼーションやダッシュボードを編集したり、独自のものを作成したりする自由を提供します。また、最新の組み込み分析プラットフォームは、開発者がカスタム分析アプリケーションを作成しやすくします。
5. ユーザーの採用促進とデータへの恐怖心の克服
ユーザーがデータへの恐怖心を克服し、それを使って作業してもらうことは、組み込み分析の主要な課題です。組み込み分析機能や機能のユーザー採用には、実際に労力が必要です。なぜなら、人々は通常、変化を恐れ、データに容易に圧倒される傾向があるからです。エンドユーザーは、何かを変える必要がある理由がわからない、たとえそれが時間のかかる、面倒な、そしてしばしばうまく機能していないものであってもです。非効率性が認識された場合でも、変化を促進することは依然として難しい場合があります。
通常、データに強くなく、ダッシュボードやレポートを構築するための技術的な知識を持っていないユーザーに対して、このような変化を促進することは特に困難です。
**解決策:**適切な組み込み分析ソリューションは、データアナリストがデータを収集、準備、分析し、ユーザーが理解できるレポートに処理する必要性をなくし、ユーザーに洞察に満ちた実行可能な情報を提供することができます。従業員やユーザーに、すぐに理解し、使用できるダッシュボードやレポートを身につけさせることは、新しい分析ツールの採用を促します。
従業員を巻き込み、新しいツールのUXと利点について早い段階から意見を聞きましょう。それが、彼らの仕事の可視性を高めること、時間を節約すること、または彼らの職務機能をサポートすることであれ、従業員はこれらの新しいツールや技術が日常的に彼らの仕事をいかに容易にするかを見る必要があります。
6. 悪いデータビジュアライゼーションとダッシュボードデザインの実践
データビジュアライゼーションは、しばしばうまくいきません。視覚効果が多すぎる、情報が多すぎるなどにより、ユーザーが要点を把握し、ビジュアライゼーションが提示しようとしている情報を解読することが難しくなります。同様に、BIダッシュボードは、ユーザーが提示されているデータインサイトを容易にナビゲートし、理解できる場合にのみ有用です。
残念ながら、多くの組織は、デザイン、UI、UXについて考えることなく、単に分析ソリューションを稼働させることに焦点を当てがちです。
解決策: 情報に富んだデータビジュアライゼーションと、組み込み分析による高インパクトなダッシュボードの作成は簡単です。優れた組み込み分析ソリューションには、直感的なUIを提供するセルフサービス機能が付属しているため、技術的な知識を持たない人にとってもデータとのやり取りがよりアクセスしやすくなります。セルフサービス機能により、ユーザーは自分でデータにアクセスし、分析し、情報に富んだ高インパクトなダッシュボードやレポートを構築することができます。また、ダッシュボードデザインのベストプラクティスに従うことで、ビジネスの成長に役立つ、情報に富んだ実行可能なダッシュボードとデータビジュアライゼーションを作成することができます。
7. 自社開発か購入か
組み込み分析における最大の課題の1つは、自社開発か購入かというジレンマです。ほとんどの組織は、既存のソフトウェアに統合するために、すでに確立された組み込み分析ソリューションを購入することを決定します。この選択肢が好まれる主な理由は、購入することで時間と費用が節約されるからです。また、開発者のリソースと時間を解放し、彼らがコアコンピテンシーやビジネスが当初設計されたものに集中できるようにします。
もちろん、どちらの決定にも長所と短所があります。
ベンダーから組み込み分析ソフトウェアを購入することは、スピードと信頼性をもたらしますが、自前で構築することは、アプリケーションのあらゆる側面に対するより大きな制御権を与えます。しかし、開発と実行の全責任も伴います。
解決策: 確立された組み込み分析ソリューションを購入することは、コア製品の提供に集中するのを助け、開発チームのトレーニングにかかる時間と費用を節約し、内部リソースが単に利用できない場合のトレーニングの必要性を排除します。購入する場合、メンテナンスとサポートも含まれるため、問題が発生した場合にリソースを割り当てる必要がありません。
平均的な自社開発にかかる時間が7ヶ月以上かかることを考えると、購入オプションは、製品をできるだけ早く市場に出すのに役立つため、好ましい選択肢でもあります。組み込み分析プロバイダーは、SSLセキュリティ証明書によって評価される高いデータセキュリティ基準を遵守しなければならないため、組み込み分析ソリューションの購入を検討する際にもセキュリティを心配する必要がありません。
8. コストの正当化
組み込みソリューションの標準価格は、年間3万ドルから7万ドルから始まります。これは大企業にとってはそれほど多くないかもしれませんが、分析機能が必要で予算が限られている中小企業にとって、そのような投資を行うことは大きな懸念事項です。これは大きな投資であるため、そのコストを正当化したいと思うのは自然なことです。
残念ながら、これは組み込み分析における最大の課題の一つになりつつあります。なぜなら、この分野では、明確で透明性が高く、公開されている価格を見つけるのが難しいからです。ほとんどの組み込み分析ベンダーは価格を秘密にしており、使用量やユーザーといった予測不可能なコストを請求します。これらは、ベンダーの利益を最大化するように設計されており、請求書が届いたときにはショックを受けることになる最も一般的な組み込み分析の価格モデルです。
解決策: 幸いなことに、すべての組み込み分析ベンダーが同じわけではないため、シンプルで透明性が高く、固定価格を提供するソリューションを見つける価値があります。これは、怪しい価格設定の手法を使うベンダーと、正直で透明な価格モデルを持つベンダーを区別するのに役立ちます。
ベンダーに以下の質問をしてください。
- ソリューションの総コストはいくらですか？（実装、トレーニング、サポート、その他の費用を含む）
- 開示されていない費用はありますか？
- クラウドの使用量やユーザーごとの料金はありますか？
- ソリューションは、WindowsまたはLinuxコンテナでのローカルまたはクラウドベースのホスティングに展開できますか？
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