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Perplexity
今日の絶え間なく変化するデータの世界では、従来のBIアプローチとビジネスマネージャーは、ペースに追いつき、効率を向上させ、ROIを創出し、ビジネス価値を高め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、およびその中間で作業を行うマシンとの間のギャップを埋める必要があります。
ガイデッドアナリティクスは、データサイエンティストが適切なツール、スキル、および好みを備えて、共同でダッシュボードを構築、維持、および継続的に改善できるようにする分析プロセスです。これにより、ビジネスユーザーは適切なレベルのユーザーインタラクションを得て、全員が協力してより有用な分析を生成できます。
この記事を読んで、ガイデッドアナリティクス、その利点と原則、およびガイデッドアナリティクスとセルフサービスアナリティクスの長所と短所について学びます。
ガイデッドアナリティクスとは？
ガイデッドアナリティクスは、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、予測および視覚分析へのアプローチです。これにより、データアナリストまたはビジネスユーザーが必要なときに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できます。ガイデッドアナリティクスは、直接使用することも、独自のカスタムアプリケーションを最初から構築するための青写真として使用することもできます。
ガイデッドアナリティクスの利点
最終的に、ガイデッドアナリティクスの手法により、エンドユーザーはダッシュボードで提示される洞察と情報をすばやく理解できるようになります。アナリストの目標は、情報に精通しておらず、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にとっても、理解しやすいユーザーフレンドリーなダッシュボードを作成することです。データを切り分けたり、分析したりするためのさまざまなオプションを提供することで、ユーザーはより深い洞察を得ることができます。
ガイデッドアナリティクスのもう1つの利点は、すべてのビジネスデータが集中した場所に保存され、すべての人が必要なデータを見つけることができるため、チームが同じ目標に向かって取り組むのに役立つことです。
ガイデッドアナリティクスの手法は、スタンドアロンアプリケーション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。 埋め込み分析 製品は、リアルタイムのレポート、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AIや機械学習を含む高度な分析を、アプリケーションのユーザーインターフェイスに直接提供します。
利点があり、主なものとしては、データに基づいた意思決定の促進、シームレスなユーザーエクスペリエンスの提供、生産性の向上、そして最終的には収益の増加があります。 アプリに分析を組み込むことの利点, その中でも最も重要なことの1つは、開発者の貴重な時間と労力を節約し、すべてのアプリに対して最初から分析を開発する必要がないことです。
最後に、ガイデッドアナリティクスを使用すると、ユーザーは安全なデータ環境で完全なデータセットを探索できるため、ユーザーは必要なアクションを実行するための洞察を抽出する自信を高めることができます。 意思決定プロセス.
ガイデッドアナリティクスの原則
ガイデッドアナリティクスの原則は多数ありますが、データ分析の探求に役立つ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、データ分析の前提です。データが生成および使用されているコンテキスト（ビジネスプロセスなど）を理解する必要があります。ビジネスについてより多くのことを知り、問題をより深く理解すればするほど、データをより効果的に使用し、分析またはモデリングの結果を解釈できます。
2. パフォーマンス指標を確立する
2番目に重要なデータ分析の原則は、ビジネス目標をアクション可能な結果に変換するために、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、組織は測定する内容、測定方法、および成功指標を決定する必要があります。
追跡する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、インテリジェントな意思決定を促し、パフォーマンスを正確に測定する必要があります。パフォーマンス指標を慎重に選択し、ビジネスユーザーに不要なノイズを与え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ます。
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を理解したので、必要なデータを取得する場所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ついて豊富なデータを収集しているため、必要なデータをどこから取得するかを特定するのは難しくないはずです。たとえば、小売業で、今後のホリデーシーズンに備えて将来の販売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からデータを取得し、さまざまな傾向とパターンを調査する必要があります。
4. データのストーリーを伝える
すべての企業は、正しい意思決定を行いたいと考えています。正しい意思決定は、意味があり、理解しやすい洞察に変換された優れた情報に基づいています。聴衆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意欲はほとんどありません。 これに加えて、使いやすく、すぐに始められるSDKエクスペリエンスを提供します。つまり、シンプルで美しいエクスペリエンスを実現し、適切なレベルの機能を提供することで、お客様と関係者にとって圧倒的な価値を提供します。 ここで
が役立ちます。
データストーリーを自然に伝えることができない場合は、心配しないでください。組織が行動を起こすように促す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くありません。優れたデータストーリーは、データ分析、ビジュアル、およびナレーションという3つのコンポーネントで構成されています。これら3つのコンポーネントを組み合わせることで、データを文脈に配置し、組織の意思決定者が最も価値のある情報を把握できるようにします。
5. データビジュアライゼーションツールを賢く選択する データビジュアライゼーション
ツールは、すべてのユーザーがデータを理解し、洞察を得ることを容易にするために使用されるさまざまな視覚要素です。人々がデータを理解できない場合、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にとっても、洞察を理解しやすい形式で提示するダッシュボードを作成することが重要です。
ガイデッドアナリティクスの重要な原則の1つは、柔軟性です。つまり、ユーザーが解釈するデータ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択する必要があります。
6. 共有を容易にする
データの誤解は、データをまったく使用しないのと同じくらい悪いことです。これを減らす唯一の方法は、すべての部門が協力してデータを翻訳および使用することです。同僚と積極的にデータインサイトを共有することで、エンゲージメントとコラボレーションが促進され、職場に透明性がもたらされ、組織内の他の人と協力して効率を向上させ、チームの結果を高めるための方法が提供されます。
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非常に重要です。モバイルBI
ガイデッドアナリティクスのユースケース
、または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に表示する機能により、意思決定者はより生産的になり、いつでも適切なタイミングで適切な意思決定を行うことができます。
銀行業界におけるガイデッドアナリティクス 銀行業界データ分析は
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て、各銀行の顧客の予測プロファイルを構築します。これにより、銀行は、信用スコアの低い顧客にお金を貸すことに関連する潜在的なリスクを特定できます。銀行はまた、分析を使用して、顧客がアカウントをどのように使用しているかを理解し、銀行の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しています。
IT業界におけるガイデッドアナリティクス
IT分析 金融セクターでは、分析により、企業は競合他社と比較して自社のパフォーマンスを把握したり、システムが分析する多数のシナリオに基づいて財務状況を予測したりできます。しかし、データ分析はIT業界にどのように役立つのでしょうか？
は、データ、インサイト、およびアクションの間のギャップを埋め、IT企業が改善し、今日の最新のテクノロジーの世界で私たち一人ひとりに最適なサービスを提供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企業は運用に関する傾向を理解し、よりデータに基づいた意思決定を行い、サービスと提供を最適化して競争力を維持できます。
製造およびビジネスプロセスから得られるデータには、非常に大きなビジネス開発の可能性が秘められています。活用することで、機械学習アルゴリズム、高度な分析、その他のデータ分析手法およびツールなど、多くの機会がメーカーにもたらされます。これには、設備のメンテナンス費用を削減するための予防保全、設備の有効性の最大化、顧客サービスの向上のためのロジスティクスの改善、機械操作の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の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。 製造分析一般的に、BIシステムには、ガイダンス付き分析と
ガイデッドアナリティクスとセルフサービスBI
の2つのタイプがあります。この2つの主な違いは、ガイダンス付き分析を使用する場合、エンドユーザーはIT部門と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は、ユーザーが自分でデータを使用し、ダッシュボードやレポートを作成できることです。 製品リーダーは、手動レポートへの依存を減らします。ガイダンス付き分析とセルフサービス分析のどちらにも精通していない方のために、その違いをさらに詳しく説明しましょう。
つまり、ユーザーが特定のレポートまたはダッシュボードを作成する必要がある場合、専用の専門家に依頼し、ITまたはBIの専門家がレポート/ダッシュボードを提供するまで待つ必要があります。これには数分から数日かかる場合があり、意思決定に必要な情報を得るまでに、不満や遅延が生じる可能性があります。
ガイデッドアナリティクスは、企業が開発者の支援を受けて、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備えたビジネスアプリケーションをセットアップできるようにする分析プロセスです。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作成したりすることはできません。ガイデッドアナリティクスのBI運用は、ITチームまたは専用のビジネスインテリジェンスの専門家によって完全に管理されます。
これとは対照的に、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任意のデータを自由に探索し、必要なときに自分で簡単にレポートやダッシュボードを作成できるようにします。セルフサービスBIツールは、
直感的でドラッグアンドドロップ操作が可能なUIを提供し、技術的および分析的な知識を持たないユーザーでも、データとのやり取りが容易になり、アクセスしやすくなります。 最新の分析アプリケーションは、 埋め込み分析ソリューションなどのように、すべてのアプリケーションユーザーが、セルフサービスおよび最新のアーキテクチャ機能を提供することで、自分でデータにアクセスして分析できるようにします。セルフサービス分析のアプローチを使用することで、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られるように支援し、誰もが適切なタイミングで行動し、機会を逃すことがなくなります。
今日、すべてのビジネスユーザーは、自分の行動を促進するために、データを使用して作業および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、データに基づいた意思決定の大きな可能性を逃していることになります。 Revealは、従業員、顧客、パートナー、サプライヤーにデータの力を提供します。本質的に、Revealはデータに基づいた意思決定を中心に設計されており、インタラクティブなダッシュボードやデータ視覚化を簡単に統合できるように設計されています。
セルフサービスアナリティクスを選択すべき理由
より深いデータインサイトを得る
セルフサービス型の組み込み分析ソリューションであり、 ユーザーは、あらゆるデバイスから簡単にデータ レポートとダッシュボードを作成し、ワークフローを中断することなく、より迅速にデータに基づいた意思決定を行うことができます。ただし、組織に適しているかどうかを確認するには、実際に試してみる必要があります。その仕組みと、ビジネスにどのように役立つかについて詳しく知るには、 安全なデータ環境で完全なデータセットを探索し、よりスマートなビジネス上の意思決定を促進します。 も提供します。ホワイトラベルを使用すると、分析ソリューションのすべての部分をカスタマイズして、ブランドテーマに合わせることができます。分析アプリケーションが自社のもののように感じられるようになると、ユーザーは気を散らされたり、アプリの違いに気づいたりすることなく、よりロイヤルで満足度の高い顧客になり、提供する付加価値を高く評価するようになります。Revealの最新情報 機械学習, 予測、統計関数など、アプリケーションに組み込むことができます。これにより、ユーザーはリアルタイムのインサイトにアクセスし、美しく有益なダッシュボードをどこでも、あらゆるデバイスで作成できます。
Revealとその仕組みについて詳しくは、 簡単なデモを予約してください。 組み込み分析における会話型分析 データに基づいた意思決定を行う.
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最終更新日：2019年11月11日
