拡張分析とは

拡張分析を理解する

これまでデータ分析は複雑であったため、データの専門家に頼ってきました。つまり、データの準備と探索、モデルの設計と開発、インサイトの生成と配布を含む、データ分析ライフサイクルの主要なプロセスを実行するためには、ノウハウ、専門知識、ソフトウェアが必要でした。しかも多くの場合、これは反復的な手動作業であり、数日、数週間、またはそれ以上かかる場合があります。意思決定と行動の指針となる情報を、ビジネス チームは第三者として待つしかありません。

ところが、競争の激しいデジタル環境で企業がすばやい業務の遂行を求められる現在では、意思決定者に待っている余裕はありません。意思決定には、これまで以上に迅速に、より詳細なインサイトが求められます。その一方で、ほとんどのデータ サイエンス チームはデータ分析の需要に対応できるほど迅速に業務を拡大できず、これはビッグ データやその他の大規模で複雑なデータ ストアに起因する課題です。

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。

1. 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履歴データのすばやい検索、パターン特定、逸脱の特定を行い、インサイトとレコメンデーションを生成します。機械学習モデルはビッグ データを活用して、人間の介入を必要とせずに、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。ほとんどの拡張分析機能は基盤として機械学習モデルを利用します。
2. 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。
3. 自動化。 機械学習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反復的な手動タスクを自動化します。これは、機械学習モデルの構築、トレーニング、展開に必要な時間を大幅に短縮します。たとえば自動生成したプロンプトに従うことで、技術者であるかにかかわらず、すべてのユーザーが生データの準備と検出を迅速に行うことができます。また、ライフサイクルの終盤では、テキスト ベースのレポートをユーザーが指定した頻度で自動的に作成および配布して、インサイトの共有を加速します。

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。機械学習モデルは、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インサイト、ガイダンス、レコメンデーションを提供します。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。

• 強化された意思決定。 拡張分析を利用することで、ビジネス ユーザーはデータ分析を主体的に行う能力を手に入れ、実用的なインサイトを生成できます。さらに、特定の指標、重要業績評価指標 (KPI)、その他の情報を、カスタマイズした データ ダッシュボード やレポートに統合し、複雑なデータの理解を容易にします。そして データ ストーリーテリング で自然言語によるストーリーテリングを実現し、グラフやチャートでデータに文脈を与えます。
• データの民主化。 さまざまな部署に属する、より多くの人材がデータ分析に取り組むと、データ リテラシーが向上します。これは長期的に、企業文化を変化させます。つまり、より多くのチームがデータを難なく活用し、それによるコラボレーションでビジネス価値を生み出します。
• データ準備を加速する。 機械学習モデルの構築、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レコメンデーションに従って、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、機械学習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 セットや誤った仮定によって偏りが発生し、コンテキストの欠如は結果の正確性と信頼性を損ないます。膨大な量のデータを分析する ML アルゴリズムと、手作業によるエラーを軽減する自動ワークフローによって、この偏りを最小化できます。
• 時間とコストを節約する。 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 テクノロジに仕事を奪われることを恐れるかもしれません。率直に話し合うことで AI に存在する限界を理解してもらいます。拡張分析が価値を提供するためには、人間のイニシアチブと業界の専門知識が欠かせません。
• データ リテラシーが低い。 ビジネス チームが自信を持って分析に取り組めるように、ワークショップを開催してメンターを割り当てます。そして、データに関する重要な概念と用語、さらにチームとビジネスに効果的なデータについての考え方をユーザーに教え、 拡張分析プロジェクトの成功事例を紹介します。
• データとモデルの非効率的な管理。 エラーや偏りを含まない、包括的で最新のデータを使用して機械学習モデルをトレーニングし、定期的にアルゴリズムを更新して、データ資産の進化に対応します。高品質のデータと堅牢なモデルは、ユーザーに対してツールの信頼性を高め、タイムリーで正確なインサイトの生成に貢献します。
• 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

“インサイトの取得にかかる時間” を短縮することは、企業が競争優位性の確立と維持を実現する上でとても大切であり、 “実用的な インサイトの取得にかかる時間” の短縮は、さらに重要です。拡張分析ツールで、適切な人材が適切な情報を生成できれば、必要に応じて即座にそれを利用できます。

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インサイトを導き出せます。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インサイトを取得すると、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。