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今日の変化し続けるデータの世界において、従来のBIアプローチやビジネス管理者は、ペースを維持し、効率を高め、ROIを生成し、ビジネス価値を向上させるのに苦労しています。データから最大限の価値を引き出し、将来の結果を効果的に予測し、よりインテリジェントなビジネス上の意思決定を行うためには、組織はデータサイエンティスト、ビジネスアナリスト、そして真ん中で作業を行う機械との間のギャップを埋める必要があります。
ガイド付き分析（Guided analytics）とは、データサイエンティストが、共同で一連のダッシュボードを構築、維持、継続的に洗練させるための適切なツール、スキル、および機能を提供する分析プロセスです。これらは、ビジネスユーザーに適切なレベルのユーザーインタラクションを可能にし、誰もが協力してより有用な分析を生成できるようにします。
この記事を読んで、ガイド付き分析とは何か、その利点と原則、そしてガイド付き分析とセルフサービス分析の長所と短所について学んでください。
ガイド付き分析とは何ですか？
ガイド付き分析は、ビジネスユーザーのユースケースと要件に基づいて設計された、予測的およびビジュアル分析へのアプローチです。これは、必要に応じてデータアナリストやビジネスユーザーの意思決定ツールとして機能するビジュアライゼーションを構築する能力を提供します。ガイド付き分析は、直接使用できるほか、独自のカスタムアプリケーションをゼロから構築するための青写真としても使用できます。
ガイド付き分析の利点
最終的に、ガイド付き分析のアプローチは、エンドユーザーがダッシュボードに提示されたインサイトや情報を迅速に理解できるように力を与えます。アナリストの目標は、誰でも深く掘り下げて物語を迅速に理解できる、情報豊富で使いやすいダッシュボードを作成することです。データをスライスし、ダイスできる様々なオプションを提供することで、消費者はより深い洞察を得ることができます。
ガイド付き分析のもう一つの利点は、すべてのビジネスデータが一元化された場所にあり、誰もが必要なデータを見つけられるため、チームが同じ認識を保つのに役立つことです。
ガイド付き分析のアプローチは、スタンドアロンのアプリケーションとして、または組み込み分析製品としてアプリを設計するためにも使用できます。組み込み分析製品は、AIや機械学習を含むリアルタイムレポート、インタラクティブなデータビジュアライゼーション、および/または高度な分析を、アプリケーションのユーザーインターフェースに直接提供します。
アプリに組み込み分析を埋め込む利点は数多くありますが、その最大の利点の一つは、すべてのアプリについてゼロから分析を開発する際に、開発者の貴重な時間と労力を節約できることです。
最後に、ガイド付き分析は、ユーザーが安全なデータ環境で完全なデータセットを探索することを可能にし、ユーザーが意思決定プロセスを推進するために必要な実行可能なインサイトを抽出する自信を高めます。
ガイド付き分析の原則
ガイド付き分析には数十の原則がありますが、データ分析の探求をしているすべての人に役立つ7つの原則を厳選しました。
1. ビジネスに精通する
この原則はデータ分析の前提条件です。データが生成され、使用されているコンテキスト、例えばビジネスプロセスを理解する必要があります。ビジネスについてより多く発見し、問題についてより深く理解できるほど、データを使用し、分析やモデリングの出力を解釈する能力が向上します。
2. パフォーマンス指標を確立する
2番目に非常に重要なデータ分析の原則は、ビジネス目標を実行可能な結果に成功裏に変換するための明確なパフォーマンス指標を確立することです。そのためには、組織は何を測定するか、どのように測定するか、そして成功の指標を定義する必要があります。
追跡すべき適切なパフォーマンス指標は、ビジネス戦略と目標に関連し、賢明な意思決定を促し、パフォーマンスの正確な測定を表している必要があります。パフォーマンス指標を慎重に選択し、ビジネスユーザーを不必要なノイズで圧倒しないようにしてください。特定のビジネス目標/問題に直接関連するパフォーマンス指標のみを選択してください。
3. 必要なデータソースを特定する
達成する必要がある特定のビジネス目標、または解決する必要がある問題がわかったところで、必要なデータを入手する方法について考え始める時です。今日の企業は、すべてのプロセス、販売、マーケティング活動などに関する膨大な量のデータを収集しているため、どこから必要なデータを入手できるかを特定するのは難しくありません。例えば、小売ビジネスにおいて、来たるホリデーシーズンに向けて将来の売上と需要を予測する必要がある場合、過去のホリデーシーズンのデータを入手し、さまざまな傾向やパターンを探索する必要があります。
4. データのストーリーを構築する
すべてのビジネスは正しい意思決定をしたいと考えています。正しい意思決定は、意味のある、理解しやすいインサイトに変換された良い情報に依存しています。オーディエンスが提示されている情報を理解できない場合、それに基づいて行動する動機付けはほとんどなくなります。ここでデータストーリーテリングが役立ちます。
物語を語ることが分析的な思考にとって自然でない場合でも、心配はいりません。組織に行動を促し、動機づけを与える説得力のあるデータストーリーを作成することは、それほど難しいことではありません。良いデータストーリーは、データ分析、ビジュアル、およびナラティブの3つの要素で構成されます。これら3つの要素が協力してデータをコンテキストに置き、組織の意思決定者にとって最も価値のある情報に焦点を当てます。
5. データビジュアライゼーションツールを賢く選ぶ
データビジュアライゼーションツールは、データをすべてのユーザーが理解し、洞察を得やすい方法で提示するために使用されるさまざまな視覚的要素です。人々がデータを理解できなければ、それに基づいて行動することはできず、何も変わりません。そのため、データサイエンティストではなく、奇妙なチャートやスプレッドシートから情報を抽出できない人々のために、洞察を消化しやすい形で提示するダッシュボードを作成することが不可欠です。
ガイド付き分析の主要な原則の一つは柔軟性です。つまり、ユーザーがデータを解釈するさまざまなユーザーの要求とスキルセットに応じて、提示するデータビジュアライゼーションを賢く選ばなければなりません。
6. 共有しやすくする
データの誤解釈は、データを使用しないことと同じくらい悪いです。これを減らす唯一の方法は、すべての部門が協力し、データを翻訳し、使用するために一緒に取り組むことを保証することです。一緒に働く人々に積極的にデータインサイトを共有することは、エンゲージメントとコラボレーションを促進し、職場に透明性をもたらし、組織内の他のメンバーとパートナーシップで働く方法を提供し、効率を向上させ、チームの結果を向上させるのに役立ちます。
7. モビリティを優先する
ビジネスの業界に関係なく、いつでもどこからでもリアルタイムのビジネスインサイトにアクセスできることは極めて重要です。モバイルBI、つまり、KPI、ビジネス指標、およびダッシュボードを携帯電話やタブレットで表示できる機能は、意思決定者がより生産的になり、常に適切なタイミングで正しい決定を下すのに役立ちます。
ガイド付き分析のユースケース
金融業界におけるガイド付き分析
データ分析は銀行業界に大きな影響を与え、内部および外部の顧客データを統合し、各銀行顧客の予測プロファイルを作成するのに役立ちます。これにより、銀行は信用スコアが低い顧客への融資に関連する潜在的なリスクを特定できます。銀行はまた、顧客が口座をどのように使用しているかを理解し、銀行エンジニアがより使いやすいサービスを作成および維持するのに役立つ傾向を特定するために分析を使用しています。
IT業界におけるガイド付き分析
金融セクターでは、分析は企業が競合他社と比較してどのようにパフォーマンスしているかを伝えることができ、システムが分析するために設定された膨大な数のシナリオに基づいて財務状況を予測することができ、その他多くのことができます。しかし、データ分析はIT業界でどのように役立つのでしょうか？
IT分析は、データ、インサイト、アクションのギャップを埋め、IT企業が今日の現代のテクノロジー世界で私たち一人ひとりに奉仕するために改善できるようにします。リアルタイムのデータインサイトにアクセスすることで、IT部門は運用に関する傾向を理解し、サービスと提供を最適化し、競争力を維持するためのより良い、データ駆動型の意思決定を行うことができます。
製造業におけるガイド付き分析
製造およびビジネスプロセスからのデータは、計り知れないビジネス開発の可能性を秘めています。機械学習アルゴリズム、高度な分析、およびその他のデータ分析手法とツールを含む製造業分析を活用することは、製造業者に多くの機会をもたらします。これには、機器のメンテナンス費用を削減するための予防保全、機器の有効性の最大化、顧客サービスのためのロジスティクスの強化、機械の運用自動化によるダウンタイムの最小化、および販売およびマーケティング機能における精度の向上などが含まれますが、これらに限定されません。
ガイド付き分析 vs セルフサービスBI
一般的に、BIシステムには、ガイド付き分析とセルフサービス分析の2種類があります。この2つの主な違いは、ガイド付き分析を使用する場合、エンドユーザーはIT部門やデータアナリストに依存するのに対し、セルフサービス分析を使用する場合、ユーザーは自分でデータと作業し、ダッシュボードやレポートを作成できる点です。
ガイド付き分析またはセルフサービス分析のどちらについてもよく理解していない方のために、この違いをより詳しく説明します。
ガイド付き分析は、開発者の助けを借りて、ユーザーの探索とフィードバックに基づいて更新されるダッシュボードとチャートを特徴とするビジネスアプリケーションを企業にセットアップすることを可能にします。エンドユーザーは、独自のデータビジュアライゼーションを作成したり、独自のデータソースを取り込んだり、ダッシュボードやレポートを構築したりする能力を持っていません。ガイド付き分析のBI運用は、ITチームまたは専任のビジネスインテリジェンス専門家が完全に所有します。
これは、ユーザーが特定のレポートやダッシュボードの作成を必要とする場合、専任の専門家にリクエストし、ITまたはBIの専門家がレポート/ダッシュボードを納品するのを待つ必要があり、数分から数日かかる可能性があることを意味します。これは、意思決定に必要な情報が入手できないことによるフラストレーションと遅延を引き起こします。
対照的に、セルフサービス分析は、エンドユーザーがアクセスできるすべてのデータを探索し、必要に応じて自分でレポートやダッシュボードを簡単に作成できるように力を与えます。セルフサービスBIツールは、直感的なドラッグ＆ドロップUIを提供し、技術的および分析的な知識を持たない人にとって、データとのやり取りをより簡単でアクセスしやすくします。
組み込み分析ソリューションのようなモダンな分析アプリケーションは、セルフサービスおよびモダンなアーキテクチャ機能を提供することで、すべてのアプリケーションユーザーが自分でデータにアクセスし、分析できるようにします。ユーザーが必要なときに実行可能なインサイトを見つけるのに役立つセルフサービス分析アプローチを使用することで、誰もが適切な瞬間に行動し、機会を逃すことがなくなります。
なぜセルフサービス分析を選ぶべきですか？
今日、すべてのビジネスユーザーは、行動を推進するためにデータで作業し、分析できる必要があります。適切なBIアプローチでこの機会を活用できない企業は、データ駆動型の意思決定という巨大な可能性を逃しています。
Revealは、あなたの従業員、顧客、パートナー、サプライヤーの手の中にデータの力を届けるセルフサービス組み込み分析ソリューションです。その核となるのはデータ駆動型の意思決定であり、ユーザーがどこでもどのデバイスからでも、インタラクティブなダッシュボードとデータビジュアライゼーション、ホワイトラベル機能、機械学習を含む高度な予測分析、統計関数などをアプリに簡単に統合できるように設計されています。
Revealについて、およびそれがどのように機能するかについては、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、さらに学ぶことができます。
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安全なデータ環境で完全なデータセットを探索し、より賢明なビジネス上の意思決定を推進します。
