7 embedded analytics features you need

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能

原文:Bilyana Petrova/翻訳:インフラジスティックス・ジャパン)

企業では、データ分析とBI(ビジネスインテリジェンス)を最優先の投資対象としています。しかし、今日のデータ主導で競争の激しいビジネス環境では、自社のビジネスに最適な 組込み型データ分析ソリューションを選択することが非常に困難です。この重要な決定を支援するために、組込み型データ分析ソリューションを探す際の指針となるチェックリストをまとめました。

組込み型データ分析の定義

組込み型データ分析とは、BI機能を既存のソフトウェアアプリケーションのUIに直結することにより、 リアルタイムなレポートティング、インタラクティブなデータの可視化、 機械学習などの高度な分析を行うことです。 データに対する分析結果を適切に可視化することにより、利用者が瞬時にアクションを起こすことができ、業務や意思決定を改善する機会を逃さないようにします。

医療金融製造小売などの業界では 製品やサービスの向上、顧客の付加価値向上、ユーザーエクスペリエンスの向上、新たな収益源の創出、不正行為の防止など、 さまざまな目的で大量のビジネスデータを収集・分析するために、組込み型データ分析機能を利用しています。 組込み型データ分析は、お客様に多くのメリットをもたらしますが、その中でも、データに関する知識や経験がない人でも理解できるように、 最新の分析結果をシンプルに可視化できることが大きなメリットです。

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能

優れた組込み型データ分析ソリューションは、データの可視化だけでなく、多くの機能を提供します。 組込み型データ分析のベンダーを選ぶ際に注目すべき7つの組込み型データ分析機能を選んでみました。

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能

1. セルフサービス

エンドユーザーはそれぞれ独自の業界でビジネスを行っています。通信業界銀行業界保険業界など、それぞれが独自のシーンでデータ分析を利用しています。また、データ分析に関しては、それぞれのエンドユーザーが異なるレベルの知識を持っています。

その点を考慮して、組込み型のデータ分析機能の中で最も重要な機能がセルフサービスです。セルフサービスBIとは、エンドユーザーが自分で大量のデータを分析したり、カスタムダッシュボードを構築したり、レポートを作成したりする際に、自社のIT専門家やデータアナリストに依頼せずに、自分たちで行えるプロセスやツールのことを指します。

ここでは、セルフサービス機能について、主に以下のような点に注目してみましょう。

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能
  • データコネクタ ー – Azure Synapse、Google BigQuery、Microsoft Analysis Services、Microsoft SQL Serverなど、組込み型データ分析プロバイダーは、多数の異なるデータソースにシームレスに接続し、データを1つにまとめて包括的な分析を行うことができなければなりません。
  • 直感的なインターフェース – セルフサービスのBI機能を提供する優れた組込み型データ分析ソリューションでは、ユーザーがデータソース内のテーブルからデータフィールドを簡単に選択し、別々のセクションにドラッグ&ドロップするだけで、美しいデータビジュアライゼーションを即座に構築できるようになっている必要があります。
  • 事前に用意されたダッシュボードテンプレート – あらゆるタイプのユーザーにとって使いやすいダッシュボードとビジュアライゼーションを提供します。セルフサービスダッシュボードの主な機能には、ドラッグ&ドロップ機能、データブレンド機能、データベースプラグインなどがあります。

2. ホワイトラベル

ユーザーに提供される分析結果が、アプリケーションに適したものでない場合、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスは劇的に低下します。企業の経営者や管理者は、ビジネスユーザーや顧客に満足してもらい、両者の間に忠実な関係を築いてもらいたいと考えています。そのために役立つのがホワイトラベリングです。

ホワイトラベリングとは、 独自のアプリケーションのフォント、カラー、全体的なブランドテーマに合わせて、レポート、ダッシュボード、ビジュアルを埋め込む機能のことです。これにより、すべてのUX要素(テーマとスタイリング、丸みと四角み、ダイアログなど)をカスタマイズして、ブランドに完全にマッチさせることができます。そのおかげで、ユーザーはアプリケーションの違いに気を取られることなく、データの価値に集中することができます。

embedded analytics white label feature

3. API-Driven VS URL Parameters

ペースの速い今日のビジネス環境では、企業はこれまで以上にデータやサービスを交換するようになりました。このようなつながりやパートナーシップは素晴らしく、企業とユーザーの両方に利益をもたらします。企業は、機能開発に時間と労力を割くことなく、自社のサービスにさらなる価値を加えることができます。一方、ユーザーは、必要なものがすべて揃った、より洗練された製品やサービスを利用することができます。

そこで、組込み型のデータ分析ソリューションに投資する際には、開発者向けに作られたSDKを使用できるプロバイダーを探してみてください。このSDKを使えば、単にアプリケーションにiFrameを埋め込んだり、パラメータ化されたURLでダッシュボードを構成したりする必要はありません。逆に、API-Drivenのアプローチでは、実際のコード、実際のオブジェクト、実際のプロパティを使用してダッシュボードを構成することができます。 API-Drivenの開発アプローチは、開発者を楽にし、アプリ開発のプロセスをシンプルにします。

4. モダンアーキテクチャ

CA Technologies社が発表し、Frost & Sullivan社が実施した、ITおよびビジネスエグゼクティブを対象としたグローバル調査の結果によると、モダンアプリケーションアーキテクチャの採用は、ビジネスの成功に不可欠であり、利益成長の重要な原動力となっています。

モダンアプリケーションアーキテクチャは、デジタル・ビジネスの拡張性、接続性、セキュリティ・レベルを向上させると同時に、顧客、パートナー、サプライヤ、従業員に、より価値のある体験を提供するという点で、企業経営者は同意しています。また、強力な洞察力を生み出し、市場投入までの時間を短縮すると同時に、ソフトウェア開発を容易にするという点でも一致しています。

開発者の経験は、組込み型データ分析の実装を左右するため、BIベンダーは最新のテクノロジーに対応し、このプロセスを簡素化できる必要があります。いくつかの例を挙げましょう。

  • 各プラットフォームの固有の機能を活用し、優れたユーザーエクスペリエンスを提供するSDK
  • ダッシュボードの作成、ダッシュボードのレンダリング、ダッシュボード内のディープリンク、データソース取得のためのカスタムUIのための堅牢なAPI
  • マルチチャネル配信機能を備えたモダンなAPIデザイン

5. ダッシュボードのリンク

ダッシュボードのリンクにより、ダッシュボード内のビジュアライゼーションやダッシュボード全体を他のダッシュボードやURLに直接接続することができます。 ダッシュボードリンクでは、ダッシュボード間でパラメータやフィルタを渡すことができ、追加のインサイトへのドリルダウンが容易になります。例えば、ビジュアライゼーションに表示された情報の詳細を提供したい場合は、その目的のために全く新しいダッシュボードを使用することができます。これは、企業の360度ダッシュボードでは、 トップダウンの分析パスを確立することができ、ビジネスの現実のハイレベルな概要から、より詳細な詳細情報へと進むことができるので、非常に便利です。

6. 統計機能とデータ分析機能

その他の組込み型データ分析ツールの機能として、統計機能とデータ分析機能があります。これらは、データをより深く洞察し、顧客の行動をよりよく理解・予測したり、市場に関する特定の疑問に答えたりするのに役立ちます。

データ分析の観点から言うと、統計関数は数学を使ってデータの技術的な分析を行うものです。例えば、ツリーマップのような基本的なデータの可視化は、ハイレベルな洞察を与えてくれますが、統計機能を使えば、よりデータに基づいた、対象を絞った方法でデータを操作することができます。

主な統計機能は以下のとおりです。

  • 外れ値の検出 – データの中で、多くのデータセットとは異なる異常な点を検出するのに役立ちます。

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能

  • 時系列予測 – 過去のデータやトレンドに基づいて、将来の値を予測することができます。

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能

  • 線形回帰 – 2つの変数間の関係を見つけることで、データの傾向を視覚的に確認することができます。

あなたに必要な7つの組込み型データ分析機能

その他の組込み型データ分析機能として注目すべきは、AI機能とドリルダウンです。AIはデータを自動的に分析し、パターンや傾向、洞察を明らかにして、ユーザーがデータに基づいたより良い意思決定を行うために利用することができます。ドリルダウンは、ユーザーがワンクリックで全体的な概要からより詳細な分析へと導きます。

7. 柔軟性と拡張性

柔軟性は、見落としてはならない組み込み型の分析機能です。アプリケーションに余分な機能を追加するものではありませんが、間違いなくアプリケーションに大きな価値をもたらします。ユーザーに柔軟性を持たせるということは、複数のプラットフォームやデバイス、特にモバイルデバイスでアプリケーションにアクセスして使用できる機能を提供することを意味します。

モバイルは、私たちの仕事のやり方や情報の消費の仕方を変えつつあります。ですから、モバイル版のネイティブ機能を備えた組み込み型分析ベンダーを選ぶことは非常に重要です。このような柔軟性は、モバイルBIとも呼ばれ、ユーザーはどこにいても仕事にアクセスでき、外出先でも生産性を維持することができます。

一方、拡張性があると、必要に応じてIT要件を簡単にアップスケールまたはダウンスケールすることができます。つまり、優れた組込み型データ分析ベンダーであれば、ビジネスニーズの増加や変化に対応するために、既存のリソースを増やすことができるのです。

Reveal Embedded データ分析ソリューションのご紹介

Revealは、データの力を従業員、顧客、パートナー、サプライヤーの手に届けます。これにより、追加の要件なしに、データ分析をアプリケーションに簡単に統合することができます。Revealの柔軟なアーキテクチャと豊富なAPIにより、ユーザーはアプリケーション内の機能をコントロールすることができ、ユーザーエクスペリエンスのシームレスな一部となります。

Revealは、インタラクティブなダッシュボード、ドリルダウン、コラボレーション、共有、そして真のセルフサービスを提供します。また、あらゆるデバイス上でドラッグ&ドロップ式のダッシュボード作成機能を備えており、誰でも自分のアプリケーションに美しいダッシュボードを構築することができます。

データの力を利用すれば、あなた自身や、従業員、顧客、パートナー、サプライヤーは、スプレッドシートの分析に無駄な時間を費やす必要がなくなり、代わりに収集されたインサイトに集中し、事実に基づいた選択をするための時間が増えます。リアルタイムのデータにアクセスすることで、適切なタイミングで行動することができ、機会を逃すことがなくなります。

Revealがどのような機能を提供しているかについては、SDKをダウンロードいただくか、簡単なデモをご予約いただくことで、詳細をご説明させていただけます。

Categories: 組み込み型データ分析, データ可視化