データブレンディング:それは何であり、どのようにRevealでそれを行うのですか?

組織は、データからより多くの価値を引き出し、ビジネス上の意思決定を改善するための最良の方法を常に模索しており、その探求は革新的な手法の進化につながっています。ゲームチェンジャーとして登場した強力なデータ分析手法の 1 つが、データブレンディングです。

データ ブレンディング手法を使用すると、組織は、さまざまなソースからの複数のデータセットを 1 つのビジュアライゼーションに結合することで、データからより豊富な分析情報を導き出すことができます。複数のソースからの情報をシームレスにブレンドすることで、組織はより包括的に理解し、より戦略的な意思決定を行い、競争力を維持できるようになります。

データブレンディングの詳細については、以下をお読みください。何が違うのか、なぜ現代のビジネスに不可欠なのか、従来のデータ結合方法との違いについて説明します。

データブレンドとは

データブレンディングとは、さまざまなソースからの情報をシームレスに組み合わせて、ビジネス上の意思決定をより成功に導くための包括的なデータセットを作成するプロセスです。これにより、組織はさまざまなソースからより価値のある洞察を得て、より深い分析を作成できます。複雑な結合や大規模なデータ再構築を伴う従来の方法とは異なり、データブレンディングを使用すると、アナリストは元の形式を変更することなくデータをシームレスに統合できます。

なぜデータブレンディングが重要なのか?

データブレンディングは、情報の全体像を把握するために非常に貴重です。多様なデータタイプやソースを分析にシームレスに組み込むことで、データアナリスト(およびビジネスユーザー)を支援し、情報に基づいた意思決定のためのより迅速で深い洞察を得ることができます。孤立したデータセットでの作業とは異なり、データブレンディングは制限に対処し、アナリストは、データを単独で分析した場合に不明瞭になる可能性のある隠れたパターン、相関関係、傾向を明らかにすることができます。一方、2つ以上のデータセットを組み合わせると、利用可能なデータの範囲が広がり、より良いビジネス上の意思決定に貢献する新鮮な視点が提供されます。要するに、データブレンディングは触媒として機能し、サイロを打破し、分析の深さと精度を高め、それによって複数のデータセットの可能性を最大限に引き出すことができます。

データブレンディングの利点

ここまで、データブレンディングとは何か、なぜそれが重要なのかを説明してきましたが、次は、データブレンディングがデータ分析プロセスにもたらすその他のメリットと、データブレンディングを機能として備えた組み込み分析ツールを検討すべき理由を見ていきましょう。

• 分析の改善:データブレンディングを使用すると、CRMシステム、クラウドおよび非クラウドデータベース、Webサイトのユーザー生成データ、営業部門のデータ、Web分析など、任意の数のデータセットを1つにブレンドできます。さまざまなソースからのデータを活用し、それを 1 つのデータセットに結合することで、分析対象をより正確に理解できます。また、データブレンディングにはデータサイエンティストやエンジニアの専門知識を必要としないため、生データからインサイトを得るまでの時間がはるかに速くなります。これにより、より正確でタイムリーなビジネス上の意思決定を行う手段が提供されます。
• データサイロの削減:データブレンディングは、さまざまなソースからの情報をシームレスに組み合わせることで、データのサイロ化の解消に積極的に貢献します。これにより、データ分析への統一されたアプローチが促進され、孤立した情報ポケットが排除されます。
• 柔軟性：さまざまなデータ構造と形式を処理する能力は、複雑で多様なデータセットを処理する際に比類のない柔軟性を提供します。
• データサイエンティストに依存しない:タスクを実行するためにインサイトを必要とするユーザーは、データブレンディングツールを活用してデータ分析を独自に行うこともでき、データサイエンティストに頼る負担を軽減し、データドリブンな意思決定へのよりアジャイルなアプローチを促進することができます。
• 収益創出の増加:複数のデータセットからより深い洞察を抽出し、より多くの情報に基づいた意思決定を行う能力は、収益増加の可能性と直接相関しています。データブレンディングの力を活用することで、組織は新しい機会を特定し、プロセスを最適化し、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、最終的にビジネスの成長を促進し、収益を増やすことができます。

データブレンディングとデータ結合

データ ブレンディングとデータ結合は、この 2 つの概念は似ていますが、異なる機能で動作するため、区別することが不可欠です。データ結合では 1 つのソースからのデータのみを組み合わせることができますが、データ ブレンドでは複数のソースからのデータを組み合わせることができます。結合はデータセットのサイズによって制限されることが多く、特に重複データを扱う場合は、すべてのデータベースがこの方法をサポートしているわけではありません。

一方、データ ブレンドでは、構造、形式、サイズの異なるデータセットを効果的に組み合わせることができます。この汎用性により、データブレンディングは、特に、より包括的な理解と影響力のある意思決定のために、構造の異なる複数のデータセットを調和させる必要があるシナリオにおいて、強力なソリューションとして位置付けられます。

Revealでデータブレンディングを行う方法は?

Revealは、データのブレンドとテーブルの結合を非常に簡単にする組み込み分析ソリューションであり、貴重な洞察を引き出し、データ主導の意思決定を行うことができます。

チュートリアルをご覧になり、組み込み分析ソフトウェアの主要機能の1つであるデータブレンディングを使用して、複数のソースを1つのビジュアライゼーションに結合し、より深く並べて表示することがいかに簡単かをご覧ください。

Revealを使ってみる

Revealアプリケーションを容易に統合して強力なデータ分析機能を活用できるため、完成前に時代遅れになるリスクのあるカスタムソリューションを開発する場合と比較して、貴重な時間とリソースを節約できます。IoTデバイス、ヘルスケアアプリ、ビジネスチーム、データドリブンな企業のいずれと連携する場合でも、Revealは理想的な組み込み分析ソリューションです。このサブスクリプションにより、エンドユーザーは、iOS、Android、デスクトップ、Webにまたがるすべてのネイティブプラットフォームにアクセスできます。

RevealのネイティブSDKは、革新的なユーザーエクスペリエンスを強化し、アプリケーション内で直接ダッシュボードを作成および編集できるようにします。Revealは、データブレンディング機能に加えて、シンプルなダッシュボード作成エクスペリエンスのための直感的なドラッグアンドドロップ機能、予測分析、ダッシュボードのリンク、ホワイトラベル機能、計算フィールド、統計関数、ドリルダウン、インタラクティブなチャートフィルタリングなど、他の多数の埋め込み分析機能も提供します。また、ダッシュボードテンプレートと、わずか数行のコードで独自のカスタムデータビジュアライゼーションを作成するオプションも提供します。これらすべての機能により、チームとユーザーは、ビジネスの成長のために、より迅速で十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要な洞察を迅速に得ることができます。

​Revealの使いやすさと機能の詳細については、無料の製品ツアーをスケジュールするか、SDKをダウンロードして製品を自分でテストしてください。