分析に注目する 2 人

拡張分析とは

チームが今まで以上に継続的な成長軌道に乗っている場合、 IT チームのメンバーは、その目的が測定であれ、収益化であれ、拡張分析ツールについて調査を開始するでしょう。これはユーザーの求めているもの、その価値、さらに関連データを把握し、ビジネスの成長に活用する方法を見つけ出す手段です。一度 ”次世代のデータ分析” を導入すれば、拡張分析によって、急速に絶えず変化するデジタル業界に不可欠な回答、解釈、行動が手に入ります。

拡張分析を理解する

チームが拡張分析を利用すると、統計や言語のテクノロジによって、大きなデータ セットをより小さく理解しやすい情報に変換できます。機械学習、人工知能 (AI)、データ インサイト、強化を組み合わせることで、分析を構築し、ユーザーが利用できるように共有する方法をご覧ください。

2017 年に開発された拡張分析には、企業が理解すべき重要なコンポーネントが 3 つあります。

  1. アルゴリズムに基づいた機械学習を利用すると、ルールベースのプログラミングを必要とせずに、データについて理解できます。
  2. 自然言語生成 (NLG) は、機械が発見した内容を、人間が理解しやすい語句やフレーズに変換します。つまり、人間に近い方法でデータを表現します。
  3. 自動化インサイト、データに基づくインサイトは、ビジネス戦略の決定に役立ちます。

これら 3 つのコンポーネントを組み合わせて隠れたパターンを深く掘り下げると、生データとインサイトがユーザーにもたらす効果、さらにビジネスが取るべき次の行動をチームが把握する方法について、まとまったイメージを取得できます。

拡張分析がもたらすメリット

拡張分析は、優れたユーザー エクスペリエンスの重要な要素であり、機械によるインテリジェンスと人間の好奇心が持つ最高の特徴を最も効果的に組み合わせます。この一番大きなメリットを次に示します。

  • データの準備を加速します。 拡張データの準備は、より迅速に複数のデータソースを統合するため、反復的な作業、参加、促進したインサイト、生産性の改善点をすばやく見つけ出し、データによって完全に自動化した精度の高い推奨を作成して、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズできます。

  • 分析の偏りを軽減します。 偏りが発生する原因は不完全なデータであり、コンテキストの欠如はユーザーの成果を損います。通常は データ分析ツール のために保存する分析をコンピューターが実行可能にすることで、統計的に影響が強い要因のみに焦点を絞って幅広いデータを処理し、拡張分析の潜在的な偏りを軽減できます。

  • 信頼性をさらに高めます。 ユーザーがデータを操作するたびに、データが機械学習アルゴリズムに手がかりを提供するため、ユーザーに提供する推奨の関連性と精度が時間の経過とともに改善されます。提供されたデータから、ビジネスのコンテキストや意図など、より関連性の高い情報を導き出すため、こうした提案を活用してユーザーの信頼を獲得できます。つまり、ユーザーは関連性の高い選択肢を継続的に確認できるため、提供する戦略について信用を勝ち取り、ビジネスの信頼性を高めることができます。

  • データを解釈する能力を高めます。 データを継続的に収集することで、チームとユーザーが、そのデータから価値を生み出すチャンスが広がります。結果の自動分析を提供することで、ユーザーは最小限の作業でデータを解釈する能力を高め、簡単にインサイトを探索してビジュアル化できます。データの解釈能力を備えた従業員が増加すれば、もはやアクセシビリティは問題にならないため、この方法はユーザーと組織の両方にとって役立ちます。

  • チーム メンバーの負担を軽減します。 膨大なデータセットを収集して分析し、そこから実用的な情報を導き出す作業から IT チームのメンバーを解放して、重要性の高いビジネス戦略や特殊なプロジェクトに集中する時間を確保します。さらに、こうしたタスクをデータの専門家に任せずに、利用できるリソースがデータを重視して日常業務に活かせるようになるため、チームの能力を高めることにもなります。

拡張分析ツールが抱える課題

AI、機械学習、分析、ビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームを活用することで、組織の生産性と技術を最新レベルに向上できます。企業やアナリストが拡張分析を導入すると、ユーザーのニーズを絶えず変化させている要因について、より適切なインサイトを導き出せます。このように拡張分析には多くのメリットがありますが、このプロセスをビジネスに採用する際には、検討すべき課題がいくつか存在します。それについて注意すべき項目を次に示します。

  • トレーニング データの品質。 分析モデルが最新でなければ、そのインサイトには価値がありません。

  • 精度と信頼性。 エラーを含まない包括的なデータを使用してモデルを定期的に更新することで、データを最新の状態に保ち、さらに最新かつ正確な情報を提供してユーザーの信頼を獲得できます。

  • 高い関連性。 無関係なデータの除去には手間と時間がかかります。そこで定期的にデータをテストして、関連性が高い結果のみをユーザーのために使用します。

  • チームの業績とスケーラビリティ。 プラットフォームの機能とチームが備えるスキル レベルによっては、拡張分析を業務に導入し、それに付随する負担がもたらされると、一時的に生産性の低下を招く恐れがあります。

拡張分析の統合でビジネスを成功に導く

拡張分析を搭載するのは一部の種類の BI プラットフォームに限られますが、こうした情報をビジネスで活用するメリットの大きさを、企業は認識し始めています。ダッシュボード中心の戦略からよりダイナミックなエクスペリエンスに移行し、動的に生成したデータ ストーリーを中心に行動することで、事象への単純な反応に代わって、傾向の予測に基づいた計画を立てられます。ビジネス分析ツール を使用して拡張分析を掘り下げると、データを解釈する新しい方法が手に入ります。これは分析と対策を容易にするだけでなく、ビジネスに競争優位性をもたらし、意思決定の改善と収益増加を実現します。

Microsoft Power BI でユーザーのインサイトをシンプルに取得する

チームとまだ関わりのないユーザーについては、把握すべき多くの情報があります。そこで自動化を導入することで、データ インサイト、機械学習、自然言語生成 (NLG) を利用し、幅の広いエクスペリエンスをユーザーに提供して、顧客のニーズと需要について全体像を把握します。

IT や BI のチームが Power BI の拡張分析機能を活用すると、データの専門家に頼らずにデータをさらに使いこなし、必要な業務に専念できるようになります。インサイト生成を加速して、さまざまな角度からデータを観察し、生産性と意思決定を改善するチャンスを増やすことで、ビジネス プロセスを簡素化する方法を習得しましょう。