データ ウェアハウジングがどのようにビジネス上の意思決定を加速するか

今日のデータ主導の世界では、多くの組織にとってデータにアクセスして分析することが依然として遠い目標であるとは信じがたいことです。

市場で生き残りたい組織は、競争上の優位性を強化し、ROI を最大化できるように、分析分野の新しいテクノロジーやトレンドに遅れを取らないようにする必要があります。

組み込みの分析およびデータ ウェアハウスのツールとプロセスは、組織がすべてのデータを一元管理して簡単にアクセス、分析できるようにするとともに、チームや役割に関係なく、ユーザーがリアルタイムでより賢明なビジネス上の意思決定を行えるように支援します。

この記事では、データ ウェアハウジングのトピックと、データ ウェアハウジングが組織のビジネス上の意思決定と成果の迅速化と改善にどのように役立つかについて詳しく説明します。

データ ウェアハウスとは何ですか?

データ ウェアハウスは、ビジネス情報 (データベース、データ レイク、またはデータ カタログと混同しないでください) の中央リポジトリとして機能し、ビジネス インテリジェンス(BI) アクティビティ、特にデータをサポートするように設計されたデータ管理システムの一種です。分析。通常、データはトランザクション システム、リレーショナル データベース、アプリケーション ログ ファイルなどの複数のソースからデータ ウェアハウスに定期的に流れます。

通常、ユーザーは分析アプリケーション、SQL クライアント、または BI ツールを通じてデータ ウェアハウス内のデータにアクセスします。

データ ウェアハウジングとは何ですか?

データ ウェアハウジング (DW) は、データ ウェアハウスの構築と使用を支援するプロセスとテクノロジーを組み合わせたものです。データ ウェアハウス プロセスはクエリと分析の実行のみを目的としており、多くの場合履歴データが含まれるため、ユーザーは特定の期間のデータを分析したり、機械学習アルゴリズムや予測分析手法を適用して将来を予測したりすることが容易になります。 。データ ウェアハウジングには、データ統合、データ統合、データ クリーニングが含まれます。

言い換えれば、データ ウェアハウジングは、データを洞察に変換し、ユーザーが迅速に意思決定できるようにタイムリーに利用できるようにするプロセスです。

実際のRevealを参照

データ ウェアハウジングはどのように機能しますか?

データ ウェアハウジング プロセスは、分析のみを目的として、リレーショナル データおよびその他のデータ ソースを多次元スキーマに変換します。この変換プロセス中に、クエリと検索を高速化するためにメタデータが作成されます。この層の上には、複雑なデータを整理して「顧客」や「製品」などのわかりやすいビジネス言語にマップするセマンティック層があるため、アナリストはデータベースの知識がなくても包括的なデータ分析を迅速に構築できます。テーブル名。そして最後に、アナリスト層がセマンティック層の上に位置し、承認されたユーザーにデータへのアクセスを提供し、データの視覚化と解釈を支援します。

データ ウェアハウジングとデータ分析

データ ウェアハウジングとデータ分析は同じもののように見えるかもしれません。これらは非常に似ており、相互に関連していますが、両方の概念は異なるプロセスです。データ ウェアハウジングは、すべての組織データを 1 つの共通データベースに統合することに重点を置いたプロセスですが、データ分析は生データを分析し、得られた洞察から結論を導き出すことを目的としています。データ分析プロセスは、データ ウェアハウジング プロセスが完了した後にのみ開始できます。

データ ウェアハウスはなぜ重要ですか?

十分に確立されたデータ ウェアハウジング プロセスは、成功する分析ソフトウェアの基盤です。その主な機能は、ダッシュボードやレポートなどのすべての分析ツールを強化して、データ ユーザーにより良いサービスを提供することです。データ ウェアハウジングはユーザーに実用的な洞察を提供し、マーケティング戦略や製品開発から人事や予算編成に至るまで、1 つの組織内の全員が適切な判断を下せるように支援します。

データ ウェアハウジングの利点

データ ウェアハウスには数多くの利点がありますが、そのうちのいくつかを以下に挙げます。

意思決定プロセスの高速化- データ ウェアハウジングにより、データ ユーザーがさまざまなデータ セットにアクセスできる速度が向上し、その結果、誰もが実用的な洞察をより迅速に導き出すことが容易になります。データを目的のある情報に変換することで、ビジネス ユーザーはより正確で信頼性の高い分析を実行し、より有用なレポートを簡単に作成できます。

一貫性の確保– データ ウェアハウスは、収集されたすべてのデータに統一された形式を適用するようにプログラムされているため、組織は多数のソース システムから一貫性のある関連性の高いデータを収集できます。また、すべての部門とソースからのデータが標準化されているため、すべてのビジネス ユーザーが他のすべての部門と一致する結果を生み出すことができます。標準化されたデータは、尋問におけるエラーのリスクを軽減し、全体的な精度も向上します。

データ セキュリティの向上–フォーブスによるデータの課題に関する調査では、データに関連する複雑さによって企業に毎年 500 万ドル以上のコストがかかっていることがわかりました。データ ウェアハウジング ソリューションを使用し、悪意のある SQL コードをブロックする「スレーブ読み取り専用」設定や暗号化された列などの高度なセキュリティ技術を活用することで、すべてのデータ ソースを統合して保護し続けることができます。これによりデータ侵害の脅威が大幅に軽減されるため、ユーザーは顧客のデータが適切に管理され、安全に保たれていることを安心できます。

履歴インテリジェンス– 通常、履歴データはトランザクション データベースに保存したり、トランザクション システムからレポートを生成するために使用したりすることはできませんが、データ ウェアハウスには履歴情報が保存されるため、意思決定者がさまざまな期間や傾向を分析して将来の予測を立て、推進することが容易になります。継続的なビジネス改善。

時間を節約– ユーザーは同じプラットフォームから多数のソースから重要なビジネス情報に迅速にアクセスできるため、データの取得に時間を無駄にすることなく、その価値に集中できます。ビジネス ユーザーの時間を節約できるもう 1 つの点は、データを自分でクエリできること、または IT サポートをほとんど必要とせずにクエリできることです。これは双方にとって有利な状況です。ユーザーは IT 部門がレポートを作成するのを待つ必要がありません。一方、IT 部門はこのタスクから解放され、最も重要な分野に専門知識を集中させることができます。

より高い ROI を生み出す– データ ウェアハウス プロセスの実装に成功した組織は、データの理解と使用を促進するための組み込み分析ソリューションにまだ投資していない組織よりも高い割合でコストを節約しながら、より多くの収益を生み出します。

データ ウェアハウジングはどのようにビジネス上の意思決定を加速するのでしょうか?

まず、前述したように、効率的なデータ ウェアハウジングにより、データの準備と分析の読み込み時間を短縮できます。ビジネス インテリジェンスと分析の世界では、データ ウェアハウジングはデータ ストレージのバックボーンとして機能し、複雑なクエリを提供および実行し、複数のデータ セットを比較して、日常の運用上の決定から組織全体のビジネス拡大に至るまであらゆる情報を提供します。

これを促進するために、組み込み分析/BI ソリューションには、データ ラングリング (通常、抽出、変換、読み込み (ETL) テクノロジーによって促進される)、データ ストレージ、およびデータ分析という 3 つの包括的なアクティビティが含まれています。データ ウェアハウジングは、これらすべてをまとめてデータを統合、要約、変換して、調査と分析を容易にするプロセスです。

さらに、データをクエリして傾向、パターン、洞察を分析し、埋め込みダッシュボードや埋め込みレポートを通じてデータを視覚化して共有する簡単な方法を提供します。

データ ウェアハウジングと分析の両方をシームレスに連携させると、データ分析のメリットを最大限に引き出し、ビジネス上の意思決定を迅速化できます。データ ウェアハウジング ツールと分析ツールを組み合わせると、大量の構造化データと非構造化データを同期して保存できるようになり、データ ユーザーがクエリを実行してオンザフライでデータを変換できるため、毎回最善の決定を下すことができます。

Reveal組み込み型分析ツールの導入

Revealは、エンドツーエンドのセルフサービス組み込み分析ソリューションであり、チームと顧客が組み込みインテリジェンスを使用してデータの洞察を推進し、市場投入までの時間を短縮し、アプリのユーザー エクスペリエンスを変革できるようにします。Revealの強力な API は、今日の最新のアーキテクチャ上で組み込みを第一に考えて構築されており、分析をアプリケーションに組み込む複雑さを取り除き、あらゆる SQL データベースやデータ ウェアハウス (Microsoft Azure SQL Data Warehouse など) からのデータをシームレスに統合できるようにします。 、Google BigQuery、Amazon Redshiftなど。

Revealの組み込み分析プラットフォームは、インタラクティブなデータ視覚化、ホワイトラベル機能、機械学習や AI を含む高度な分析、ドリルダウン、コラボレーション、共有、ドラッグ アンド ドロップ ダッシュボード作成者エクスペリエンスを提供します。ユーザーはいつでも、どのデバイスからでも、影響力の高いダッシュボードに簡単にアクセスして作成できます。

​Reveal SDK をダウンロードするか、簡単な製品デモをスケジュールすることで、Revealについてさらに詳しく知ることができます。