ガイド付き分析とは何ですか?

今日の絶え間なく変化するデータの世界で、従来の BI アプローチとビジネス マネージャーは、そのペースに追いつき、効率を高め、ROI を生み出し、ビジネス価値を高めることに苦労しています。データを最大限に活用し、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、そして中間で作業を行うマシンの間のギャップを埋める必要があります。

ガイド付き分析は、データ サイエンティストに適切なツール、スキル、環境設定を提供して、一連のダッシュボードを共同で構築、維持し、継続的に改善するための分析プロセスです。これらにより、ビジネス ユーザーは適切なレベルのユーザー インタラクションが可能になり、全員が協力してより有用な分析を生成できるようになります。

この記事を読んで、guided analytics（ガイド付き分析）、その利点と原則、guided analytics（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びましょう。

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分析および視覚分析へのアプローチです。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視覚化を構築する機能を提供します。ガイド付き分析は、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。

ガイド付き分析の利点

最終的に、guided analytics（ガイド付き分析）アプローチにより、エンドユーザーはダッシュボードに表示される洞察と情報を迅速に理解できるようになります。アナリストの目標は、誰もがストーリーをすぐに理解して理解できるように、有益で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。データを細分化するためのさまざま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。

guided analytics（ガイド付き分析）のもう 1 つの利点は、すべてのビジネス データを一元的に管理し、誰もが必要なデータを見つけることができるため、チームが同じ認識を保つのに役立つことです。

guided analytics（ガイド付き分析）アプローチは、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使用することもできます。組み込み分析製品は、リアルタイム レポート、インタラクティブなデータ視覚化、AI や機械学習を含む高度な分析をアプリケーション ユーザー インターフェイスに直接提供します。

​アプリに分析を組み込むことには多くの利点があります。その最大の利点の 1 つは、すべてのアプリに対して分析をゼロから開発する開発者の貴重な時間と労力を節約できることです。

最後に重要なことですが、guided analytics（ガイド付き分析）、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、意思決定プロセスを推進するために必要な実用的な洞察を抽出する自信が高まります。

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ガイド付き分析の原則

guided analytics（ガイド付き分析）の原則は数十ありますが、データ分析の探求に取り組むすべての人に役立つ 7 つを厳選しました。

1. ビジネスについてよく知る

この原則はデータ分析の前提です。ビジネス プロセスなど、データが生成および使用されるコンテキストを理解する必要があります。ビジネスについて発見できることが増え、問題の理解が深まるほど、データをより適切に使用し、分析やモデリングの出力を解釈できるようになります。

2. パフォーマンス指標を確立する

2 番目の非常に重要なデータ分析原則は、ビジネス目標を実用的な結果にうまく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のか、どのように測定するのかを決定し、成功指標を定義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ており、賢明な意思決定を提供し、パフォーマンスの正確な測定値を表すものである必要があります。パフォーマンス指標を慎重に選択し、不必要なノイズでビジネス ユーザーを圧倒しないようにしてください。特定のビジネス目標/問題に直接相関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

達成すべき具体的なビジネス目標や解決すべき問題がわかったので、必要なデータをどこで入手するかを考え始めます。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大量のデータを収集しているため、必要なデータをどこから入手すればよいかを特定するのは難しくありません。たとえば、小売業で、将来の売上と次のホリデー シーズンの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レイアウトする

どの企業も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、有意義で理解しやすい洞察に変換される優れた情報に依存します。聴衆が提示されている情報を理解していなければ、それに基づいて行動する動機はほとんどありません。ここでデータ ストーリーテリングが登場します。

ストーリーを語ることが分析的に自然に思い浮かばなくても、心配する必要はありません。組織の行動を鼓舞し、動機づける説得力のあるデータ ストーリーを作成するのは、それほど難しいことではありません。優れたデータ ストーリーは、データ分析、ビジュアル、ナラティブの 3 つの要素によって形成されます。これら 3 つのコンポーネントを組み合わせることで、データがコンテキストに組み込まれ、最も価値のある情報が組織の意思決定者に焦点を当てます。

5. データ視覚化ツールを賢く選択する

データ視覚化ツールは、すべてのユーザーが理解しやすく洞察を得やすい方法でデータを表示するために使用されるさまざまな視覚要素です。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、奇妙なグラフやスプレッドシートから情報を抽出できない人のために、わかりやすい形式で洞察を提示するダッシュボードを作成することが重要です。

guided analytics（ガイド付き分析）重要な原則の 1 つは柔軟性です。言い換えれば、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従って、ユーザーに提示するデータ ビジュアライゼーションを賢明に選択する必要があります。

6. 共有を簡単にする

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。これを削減する唯一の方法は、すべての部門が協力して協力してデータを翻訳して使用することです。データの洞察を一緒に働く人々と積極的に共有することで、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、組織内の他の人々と協力して効率を向上させ、チームの成果を高める方法が提供されます。

7. モビリティは最優先事項です

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が重要です。モバイル BI、つまり携帯電話やタブレットに KPI、ビジネス指標、ダッシュボードを表示する機能は、意思決定者の生産性を高め、いつでも適切なタイミングで適切な意思決定を行うのに役立ちます。

ガイド付き分析の使用例

銀行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て各銀行利用者の予測プロファイルを構築するのに役立ちます。これにより、銀行は信用スコアの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るようになります。銀行はまた、分析を利用して消費者が自分の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ユーザーフレンドリーな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業界におけるガイド付き分析

金融分野では、分析により競合企業と比較して自社の業績を把握したり、システムが分析するために用意された膨大な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?

IT アナリティクスは、データ、洞察、アクションの間のギャップを埋めることで、IT 企業が今日の現代テクノロジーの世界で私たち一人ひとりにより良いサービスを提供できるように改善します。リアルタイムのデータ洞察にアクセスすることで、IT 部門は運用に関連する傾向を理解し、データに基づいたより適切な意思決定を行ってサービスや製品を最適化し、競争力を維持できます。

製造業におけるガイド付き分析

製造プロセスやビジネスプロセスから得られるデータには、ビジネス開発の大きな可能性が秘められています。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やツールを含む製造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。これらには、機器のメンテナンス費用を削減するための予防メンテナンス、機器の有効性の最大化、顧客サービスのための物流の強化、機械操作の自動化によるダウンタイムの最小化、販売およびマーケティング機能の精度の向上が含まれますが、これらに限定されません。

ガイド付き分析とセルフサービス BI

一般に、BI システムには、guided analytics（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。 2 つの主な違いは、guided analytics（ガイド付き分析）使用する場合、エンドユーザーは IT およびデータ 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、ユーザーはデータを操作して自分でダッシュボードとレポートを作成できることです。

guided analytics（ガイド付き分析）とセルフサービス分析のどちらもよく知らない人のために、その違いについて詳しく説明します。

ガイド付き分析を使用すると、企業は開発者の助けを借りて、ユーザーの調査やフィードバックに基づいて更新されるダッシュボードや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ます。エンドユーザーには、独自のデータ視覚化を作成したり、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機能はありません。ガイド付き分析 BI の運用は、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担当します。

つまり、ユーザーは特定のレポートやダッシュボードの作成が必要な場合、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やダッシュボードを提供するまで待つ必要があり、これには数分から数日かかる場合があります。これにより、意思決定に必要な情報を入手する際にフラストレーションが発生し、遅れが生じます。

逆に、セルフサービス分析では、エンドユーザーがアクセスできるデータを探索し、必要なときにレポートやダッシュボードを自分で簡単に作成できるようになります。セルフサービス BI ツールは、直観的なドラッグ アンド ドロップ UIを提供し、技術的および分析的な知識がない人でもデータを簡単に操作できるようにします。

組み込み分析ソリューションなどの最新の分析アプリケーションは、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、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て分析できるようになります。ユーザーが必要なときに実用的な洞察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、誰もが適切なタイミングで行動でき、機会を逃すことがなくなります。

セルフサービス分析を選択する理由は何ですか?

今日、すべてのビジネス ユーザーは、データを作業および分析して行動を推進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、データ主導の意思決定の大きな可能性を逃すことになります。

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もたらすセルフサービスの組み込み分析ソリューションです。Revealその中核としてデータ主導の意思決定を中心としており、インタラクティブなダッシュボードとデータの視覚化、ホワイトラベル機能、機械学習、予測、統計関数を含む高度な予測予測分析を簡単に統合できるように設計されています。などをアプリに組み込むことで、ユーザーはどこでも、どのデバイスでもリアルタイムの分析情報にアクセスし、美しく有益なダッシュボードを構築できます。

Revealとその仕組みについて詳しくは、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ご覧いただけます。