拡張分析とは?

ビジネスユーザーが拡張分析のインテリジェントで直観的なツールを利用して、データの準備、分析、視覚化を行うことで、企業はデータに深く基づいた意思決定をより迅速に下せます。

拡張分析を理解する

これまで、複雑なデータ分析はデータプロフェッショナルの担当でした。彼らは、データ分析ライフサイクルの重要なプロセスを実行するために必要なノウハウ、専門知識、ソフトウェアを持っていました。これには、データの探索と準備、モデルの設計と開発、分析情報の生成と普及が含まれます。多くの場合、こうした作業は手動で面倒なものであり、数日、数週間、またはそれ以上かかることもあります。ビジネスチームは、意思決定とアクションにつながる情報をじっと待っていました。

しかし、現在の競争の激しいデジタル環境ではビジネスを行う企業にスピードが求められるため、意思決定者はただ待っているということはできません。彼らは、より深い分析情報を、これまで以上に迅速に必要としています。しかし、ほとんどのデータサイエンスチームは、データ分析の要求に応じて運用を迅速にスケーリングすることができません。この課題は、ビッグデータなどの大規模で複雑なデータストアによってさらに困難になっています。

拡張分析は、人工知能 (AI) と関連するテクノロジを活用することで、企業がビジネスインテリジェンス (BI) とビジネス分析 (BA) を生成、利用、共有する方法を変革します。

拡張分析は 3 つの主要コンポーネントで構成されています。

機械学習 (ML). AI の一種である ML は、アルゴリズムを使用して、過去のデータを迅速に検索し、パターンを特定し、逸脱を見つけ、分析情報と推奨事項を生成します。ML モデルはビッグデータを活用して成長し、人間の介入なしに、新しい構造化データと非構造化データから継続的に学習します。ML モデルは、ほとんどの拡張分析機能の基盤となっています。
自然言語テクノロジ。コンピューターに合わせて人間の言語を解釈する自然言語処理 (NLP) と、コンピューターコードを人間の言語に翻訳する自然言語生成 (NLG) を利用すると、人間とコンピューターのやり取りが容易になります。そのため、普段のナレッジや業界用語を使用した質疑応答セッションで、ビジネスユーザーとコンピューターが対話できます。
自動化。ML を活用したテクノロジは、データ分析ライフサイクル全体でルーチンの手動タスクを自動化します。これにより、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに必要な時間が大幅に短縮されます。たとえば、自動生成されたプロンプトからの支援により、技術者と非技術者は生データをより迅速に発見し、準備することができます。ライフサイクルの終わり近くでは、ユーザーが指定した頻度で自動的に作成され配布されるテキストベースのレポートにより、分析情報の共有が迅速化します。

その名の通り、拡張分析は人間の知性、直感、好奇心を代替するのではなく、むしろ強化します。ML モデルは、コンテキストと行動の手がかりを長期間にわたりユーザーから収集して、人間の意図と好みを評価し、自然言語による的確な分析情報、ガイダンス、推奨事項を提供します。そして実際の意思決定は人間に委ねられます。

拡張分析と拡張分析ツールのメリット

貴社が拡張分析の取り組みを始めたばかりでも、それは価値ある前進です。拡張 BI ツールを導入するメリットをご検討ください。

より優れた意思決定。拡張分析は、ビジネスユーザーがデータ分析のより大きな所有権を取得し、実用的な分析情報を生成するのに役立ちます。特定のメトリック、主要業績評価指標 (KPI)、およびその他の情報を、カスタマイズされたデータダッシュボードおよびレポートに統合することで、複雑なデータがより理解しやすくなります。さらに、データストーリーテリングを使用すると、グラフやチャートを使用してデータをさらにコンテキスト化する自然言語のナラティブが可能になります。
データの民主化。さまざまな部門から多くの人々がデータ分析に関与することで、データリテラシーが向上します。時間の経過と共に、組織の文化は変化します。より多くのチームがデータの操作と共同作業に慣れていき、それによってビジネス価値を生み出します。
データ準備を加速する。ML モデルの構築、テスト、トレーニングに必要なデータセットを作成するプロセスは、拡張データ準備で合理化できます。ユーザーはプロジェクトの要件に合わせて調整した推奨事項に従って、データセットを選択して統合し、クリーニング、形式設定、エンリッチメントを行い、ML モデルの最適化に必要な新しいデータセットを発見できます。
分析の偏りを軽減する。不完全なデータセット、誤った仮定、文脈の欠如によって引き起こされるバイアスは、不正確で信頼できない結果につながります。大量のデータを分析する ML アルゴリズムと手動エラーを減らす自動化されたワークフローにより、バイアスが最小限に抑えられます。
時間とコストの節約。データサイエンスチームの手動プロセスを削減すると、生産性を高めて、より高度なレベルの分析イニシアチブにより多くのリソースを投入できます。さらに、データリテラシーの向上に合わせて、ビジネスチームがシンプルな分析プロジェクトを担当可能になり、データサイエンティストはより複雑なタスクに専念できます。

拡張分析ツールが抱える課題

拡張分析ツールは、多くのエンタープライズ BI と BA ソリューションに不可欠であり、人間の知性を尊重しながら AI テクノロジを活用します。

そのため企業は、導入を遅延させる一般的な困難に対し、準備を整える必要があります。潜在的な課題を次に示します。

AI にまつわる誤解。一部の従業員は、AI テクノロジによって自分たちが不要になることを恐れるかもしれません。オープンにコミュニケーションを取り、AI には限界があることを理解するようにサポートしてください。拡張分析は、価値を提供するために人間のイニシアチブと専門知識に依存しています。
データリテラシーが低い。ワークショップを開催し、メンターを用意して、ビジネスチームが自信を持って分析に取り組む手助けをします。ユーザーに重要なデータの概念やフレーズを教え、チームやビジネスに役立つ方法でデータを考える方法を伝えます。成功した拡張分析プロジェクトを強調します。
データとモデルの非効率的な管理。誤りやバイアスのない包括的で最新のデータを使用して ML モデルをトレーニングし、進化するデータ資産に対応するためにアルゴリズムを定期的に更新します。高品質のデータと堅牢なモデルにより、ユーザーはツールを信頼して、タイムリーで正確な分析情報を生成できます。
関連性の低い結果。自分の役割と担当業務に対して効果的な情報を生成する方法をユーザーに示します。適切な方法を周知しない場合は、不満の原因となり、関連性の低い結果の除外に無駄な時間がかかります。
演算能力とスケーラビリティが不足している。IT 性能によっては、情報量と処理要件の増加が応答時間に影響を与える可能性があります。

拡張分析の統合でビジネスを成功に導く

「分析情報までの時間」を迅速化することは、企業が競争上の優位性を確立して維持するために重要です。「効果的な分析情報までの時間」を迅速化することはさらに重要です。拡張分析ツールは、適切なユーザーが適切な情報を生成できるようにします。それにより、必要なときに準備が整っているようにします。

ビジネスユーザーが拡張 BI のパーソナライズした会話型操作でデータを利用すると、新しい角度からデータを検討して、自分の担当業務に関連した分析情報を導き出せます。さらにビジネス分析ツールの拡張分析機能を使用して、イベントや傾向についてより明確な分析情報を取得すると、ただ結果に反応するのではなく、事前に計画を立てられます。

データの迅速かつ正確な分析は、組織のより適切なビジネス上の意思決定と、より効果的な戦略を実現させます。そして長期的には、より大きな成長とより高い収益を促進します。

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