拡張分析ガイド: 定義、例、使用例

企業が引き続き分析と BI を投資の最優先事項にしている一方で、新しい技術やトレンドが出現し、データ分析がより速く、より簡単に、さらに強力になっています。

世界的な IT 調査会社 Gartner によると、拡張分析今後注目すべきデータ分析トレンドの 1 つです。 AI と ML が私たちの日常生活でより深く絡み合うようになるにつれて、拡張分析アプローチはすぐに成長するでしょう。

しかし、拡張分析の定義は何なのか、誰のためのものなのか、埋め込み分析とどのように連携するのかといった疑問は、多くの人がまだ答えを知りません。

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拡張分析とは何ですか?

本質的に、拡張分析、ユーザーがコンテキスト レベルでのデータの準備、分析、視覚化、操作を容易にするために人工知能 (AI) と機械学習を使用することを指します。

調査会社Gartner Inc.は、拡張分析が具体的にどのようなものかを非常にうまく説明している。''拡張アナリティクスとは、機械学習やAIなどの実現技術を使用して、データ準備、インサイト生成、インサイト探索を支援し、アナリティクスやBIプラットフォームで人々がデータを探索・分析する方法を補強することである。また、データサイエンス、機械学習、AIモデルの開発、管理、展開の多くの側面を自動化することで、専門家や市民データサイエンティストを補強する。

2 つの優れた分析テクノロジーを活用した拡張分析により、ユーザーは質問をし、会話言語を使用してデータを探索することで洞察を自動的に生成できます。

拡張分析は誰のためのものですか?

拡張アナリティクスは、あらゆる業種と規模の企業が、日々のワークフローにデータの力を導入し、意思決定と結果を強化することを可能にします。拡張分析、技術的なスキルやデータ分析スキルを必要とすることなく、複数のデータソースから意味のある洞察を迅速に抽出することができます。

また、拡張分析分析の経験や知識がない人でも利用できるようになりますが、同時に、プロのデータ アナリストや高度なビジネス ユーザーが、より優れたスマートな分析とデータ準備をより迅速に実行できるようになります。

拡張分析の利点

AI 技術は、これまでのところ現実世界に最も大きな影響を与えており、拡張分析ユーザーにもたらす力と利点により、組織がビジネスで使用する可能性が最も高いものです。ただし、拡張分析分析プロセスのすべての段階でどのように役立つかを正確に理解することが重要です。

拡張分析の主な利点の一部を次に示します。

洞察を得るまでの時間を短縮する

拡張分析使用すると、検索スペースをトリミングし、適切なタイミングで適切なユーザーに関連データを表示することで、インサイトの検索を加速できます。プロのアナリストがデータ内の変数のさまざまな組み合わせを手動でテストする代わりに、拡張分析では、ML および AI アルゴリズムが相関関係、データのセグメント、クラスター、異常値を検出し、自動的に適用できます。

より迅速なデータ準備

​データ サイエンティストは時間の 45% を手動のデータ準備に費やしていることをご存知ですか?拡張データ準備では AI/ML 自動化を使用して、複数のソースからのデータをより迅速に結合します。アルゴリズムは手動プロセスを置き換え、データ準備プロセスをほんのわずかな時間で自動化し、専門家の時間とエネルギーを 45% 節約し、同時に生産性と効率を向上させます。

データリテラシーの向上

企業が大量のデータを収集し続けるにつれ、スキルに関係なく、組織内の全員がデータから価値を得る機会を得ることが不可欠です。拡張分析を使用して洞察を明らかにし、推奨事項を得ることで、ユーザーはデータ リテラシーを向上させ、自信を持ってデータに対してアクションを起こすことができます。これは、長期的には組織全体に利益をもたらすデータドリブンな文化の構築に役立ちます。

ユーザーがデータに基づいてより適切な意思決定を行えるようにする

​ソフトウェア開発と分析のトレンド レポートでは、41% の企業でデータと分析へのアクセス要求が増加していることがわかりました。主な理由の 1 つは?ユーザーがデータに基づいた意思決定を行えるようにするため。

拡張分析によってもたらされる業績は、企業の収益に劇的な影響を与える可能性があります。たとえば、AI および ML アルゴリズムがデータに基づいて意思決定を行う能力は、競合他社に追いつくか、さらに後れを取るかの間に大きな違いをもたらします。ビジネス上の重要な質問にインテリジェントに答え、ユーザーが尋ねる必要があることを知らなかった新しい質問を発見するのに役立ちます。

より正確な分析

拡張分析背後にある AI および ML テクノロジーは、複雑なデータを効果的に分析できるため、ユーザーはより深く正確な分析に基づいて、最も情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、ユーザーは状況をより完全に把握できるようになり、最終的に確証バイアスを回避するのに役立ちます。また、ユーザーが必要だと思っていなかった洞察を明らかにする、状況に応じた提案も提供します。

拡張分析の例と業界の使用例

あらゆる種類の業界の企業は、そこから得られるメリットを理由に、AI と ML を BI およびデータ分析プラットフォームに組み込んでいます。ここでは、6 つの異なる業界が拡張分析どのように使用し、データを最大限に活用できるかを示す実際の例をいくつか示します。

財務: 将来の戦略を策定し、意思決定プロセスをリアルタイムで改善します。

最新のフィンテック ソリューション、政府の規制、より優れたサービスとよりパーソナライズされたサービスを求める顧客の需要の高まりにより、金融機関はトレンドに遅れずに顧客のニーズを満たすために革新を余儀なくされています。拡張分析は、金融サービス プロバイダーが顧客獲得コスト、ローン要求、粗利益などの主要データを処理および分析するのに役立ちます。

得られた洞察をもとに、金融機関は適切なサービスを適切な顧客に宣伝し、顧客とビジネス関係にさらなる価値を加えることができます。拡張分析は、金融サービスが将来のビジネス目標、短期および長期戦略の形成、業務効率の最適化などに関して、より賢明でより多くの情報に基づいた意思決定を行うのにも役立ちます。

マーケティング: キャンペーンを強化し、顧客をより深く理解する

マーケティング担当者がより少ないリソースでより多くの成果を達成する必要がある世界では、拡張分析マーケティング データから賢明な洞察をマーケティング担当者に提供し、他の方法では見逃したり、取得に時間がかかりすぎたりする可能性のある貴重な情報を明らかにします。マーケティング担当者は、現在および将来のキャンペーンをより迅速かつ正確に最適化し、マーケティング活動の ROI を最大化できます。

大量のさまざまな種類の情報を調査および分析し、複数の顧客のマイクロセグメントに対してアルゴリズムを実行することにより、拡張分析を使用して顧客の行動を予測し、顧客生涯価値を計算できます。また、さまざまなプラットフォームやソーシャル メディア ネットワークにわたるキャンペーンを強化および調整するための強力なツールでもあります。

製造: 混沌とした製造現場に効率をもたらします

サプライチェーンの流通から原材料の不足に至るまで、メーカーが需要を満たし、市場で生き残るためには、データの力に頼らなければならない。リアルタイムのコンテクスチュアル・データが指先にあれば、製造業の混乱を容易に効率化することができる。倉庫管理から需要予測に至るまで、次のような利点がある。製造業における拡張アナリティクスはとてつもなく大きい。拡張分析を活用することで、メーカーは出荷のタイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの空き状況などを見積もることができる。

小売: 将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するための効率的な在庫ポリシーを計算します。

拡張されたインテリジェンスと分析の力を通じて、小売業者は意思決定プロセスを改善するための単一の真実の情報源を獲得し、販売、運営、マーケティングに関する意思決定をより適切かつスマートに、そして何よりもデータ主導で行うことができます。

​小売業の拡張分析の助けを借りて、小売業者は在庫がどの程度空か満杯かを追跡し、それに応じて必要な製品数を確実に提供することができます。小売マーケティングでも、マーケティング担当者が視聴者をターゲットにした将来のキャンペーンをより正確に計画できるようになるため、分析の恩恵を受けることができます。

電気通信: 取引をパーソナライズし、顧客の問題を解決し、より多くの販売を行います

通信会社はデータの宝庫にいます。これにより、通信会社が競争のせいで顧客に最高のプランやサービスを提供することがより困難になるという側面もあります。しかしその一方で、市場をセグメント化し、さまざまな顧客が望む正確にパーソナライズされた取引を提供することも容易になります。

拡張分析は、通信会社がサービスの使用状況、サービス設定、請求および位置データ、購入履歴などを確認することで、顧客をより深く理解するのに役立ちます。これは、企業が顧客エクスペリエンスに影響を与えるものを特定し、それに応じて最適化するのに役立ちます。通信分析では、セキュリティの脅威や異常を特定し、収集した洞察を利用してネットワーク セキュリティを強化し、損害を引き起こす前にサイバー攻撃を防ぐこともできます。

ヘルスケア: 適切な医療を適切なタイミングで患者に提供する

ヘルスケアにおける拡張分析の最大の利点は、患者ケアを改善し、正確な診断を提供できることです。これにより、医療機関、病院、医師は患者データにアクセス、分析、処理して、個別化されたより効果的な治療を提供できるようになります。現在および過去の医療データを分析することで、医療専門家は病気の流行の蔓延を予測し、管理することもできます。

ビジネス レベルでは、ヘルスケアの分析を活用することで、組織は内部業務を簡素化し、リソースの活用を磨き、ケア チームの調整と効率を向上させることができます。

組み込み型分析ツール

​組み込み分析ソフトウェアでは、拡張分析によりデータ分析プロセスの効率が向上し、ビジネス ユーザーに数秒で質問に回答できるツールを提供し、企業がビジネス データを 360 度ビューで把握できるように支援します。

拡張アナリティクスは、Revealのエンドツーエンドの組み込みアナリティクス・プラットフォームの不可欠な部分であり、データ統合とデータ可視化機能の堅牢な機能セットと同時に動作し、Azure MLとGoogle BigQueryの機械学習モデルを利用します。Revealのエンジンは、拡張分析を活用して、データのリアルタイムで文脈に沿ったビューを積極的に提供し、貴重な洞察を明らかにして意思決定を導きます。

Reveal、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、あらゆるデバイスでのドラッグ アンド ドロップ ダッシュボード作成エクスペリエンスによる真のセルフサービスも提供し、誰でもアプリ内に美しいダッシュボードを構築できます。さらに、予測、データ ブレンディング、データ モデリング、メモリ内データなどのRevealの高度な分析機能は、競争上の優位性を強化し、収益を増やすのに役立ちます。

拡張分析の利点のいずれかが貴社で活用できると思われる場合は、デモをリクエストして、Reveal使用して洞察を得るまでの時間を短縮する方法について詳しく学ぶことをお勧めします。