Return to Blog
ChatGPT
Perplexity
企業は、引き続き分析とBIを最優先の投資分野としています。しかし、今日のデータ駆動型で競争の激しいビジネス環境において、自社のビジネスに最適な組み込み分析ソリューションを選ぶことは、非常に圧倒的かもしれません。この重要な意思決定を支援するため、私たちは組み込み分析の機能チェックリストをまとめ、組み込みBIソフトウェアの検索をガイドします。
組み込み分析の定義
組み込み分析は、ビジネスインテリジェンス（BI）機能を既存のソフトウェアアプリケーションのユーザーインターフェース（UI）に直接統合し、リアルタイムレポート、インタラクティブなデータビジュアライゼーション、機械学習などの高度な分析を提供します。これは、インサイトをコンテキストに持ち込むことに焦点を当てており、ユーザーが影響の瞬間に行動し、業務の改善だけでなく意思決定の機会を逃さないようにします。
ヘルスケア、金融、製造業、小売など、より多くの業界が、製品やサービスの改善、顧客への付加価値の追加、ユーザーエクスペリエンスの向上、追加の収益源の創出、不正防止など、さまざまな目的のために大量のビジネスデータを収集・分析するために組み込み分析機能を利用しています。組み込み分析は、顧客に数多くのメリットをもたらし、その主なメリットの一つは、データに関する知識や経験がない人でも理解できる、最も簡単な方法で最新のインサイトを提供することです。
必要な7つの組み込み分析機能
最高の組み込み分析ソリューションは、単なるデータビジュアライゼーション以上のものを提供します。私たちは、組み込み分析ベンダーを選ぶ際に覚えておくべき7つの組み込み分析機能のリストをまとめました。それでは、早速ご紹介します。
1. セルフサービス
すべてのユーザーが異なるということを忘れてはなりません。電気通信、銀行、保険のいずれであっても、彼らはすべて分析に対して独自のユースケースを持っています。さらに、各ユーザーは分析に関する洗練度のレベルが異なります。
この点を踏まえると、セルフサービスはトップの組み込み分析機能の一つです。セルフサービスBIとは、エンドユーザーが、IT専門家やデータアナリストに頼ることなく、大量のデータを分析し、カスタムのダッシュボードを構築し、レポートを作成できるようにするプロセスとツールを指します。
セルフサービス機能に関して、注目すべき主なポイントがいくつかあります。
- データコネクタ – Azure Synapse、Google BigQuery、Microsoft Analysis Services、Microsoft SQL Serverなど、組み込み分析プロバイダーは、包括的な分析のためにデータを一箇所に統合できるよう、多数の異なるデータソースにシームレスに接続できる必要があります。
- 直感的なインターフェース – セルフサービスBIを提供する優れた組み込み分析ソリューションは、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、ドラッグ＆ドロップで個別のセクションに配置し、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する必要があります。
- 定義済みダッシュボードテンプレート – すべての種類のユーザーに対応する使いやすいダッシュボードとビジュアライゼーション。主要なセルフサービスダッシュボードの主要な機能には、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含まれます。
2. ホワイトラベル
分析ユーザーが、アプリケーションに属しているように見えたり感じられたりしない場合、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。すべてのビジネスオーナーやマネージャーは、ビジネスユーザーと顧客が幸せで満足し、両者間にロイヤルな関係を築くことを望んでいます。これがホワイトラベリングの役割です。
ホワイトラベリングとは、レポート、ダッシュボード、ビジュアルを、独自のアプリケーションのフォント、色、全体的なブランドテーマに合わせて組み込む能力です。これにより、すべてのUX要素（テーマとスタイリング、丸み vs 角さ、ダイアログなど）をブランドに合わせて完全にカスタマイズできます。その結果、ユーザーはアプリケーションの違いに気を取られたり、気づいたりすることなく、データが持つ価値に集中することができます。
3. API駆動型 vs URLパラメータ
今日のペースの速いビジネス環境では、企業はこれまで以上にデータとサービスを交換しています。これらの接続と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。一方では、企業は機能開発に時間と労力を費やす必要なく、提供する価値を増やすことができます。他方では、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できます。
したがって、組み込み分析ソリューションへの投資を決定する際は、開発者向けに作られたネイティブなSDKを使用できるプロバイダーを探してください。これを使用することで、単にiFrameをアプリケーションに組み込むことを強いられるわけではなく、パラメータ化されたURLでダッシュボードを設定することを強いられるわけではありません。それどころか、実際のコードと実際のオブジェクト、実際のプロパティを使用して、API駆動型のアプローチでダッシュボードを設定できます。API駆動型開発アプローチは、開発者の生活を容易にし、アプリケーション開発プロセスをシンプルにします。
4. モダンなアプリケーション
CA Technologiesが発表し、Frost & Sullivanが実施したITおよびビジネスエグゼクティブのグローバル調査の結果によると、モダンな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、利益成長の重要な推進力となっています。
ビジネスエグゼクティブは、モダンなアプリケーションアーキテクチャが、顧客、パートナー、サプライヤー、従業員に対してより価値のある体験を提供しながら、あらゆるデジタルビジネスのスケーラビリティ、接続性、セキュリティレベルを向上させると同意しています。また、強力なインサイトを提供し、市場投入までの時間を加速させる一方で、ソフトウェア開発をより容易な道筋で提供することも同意しています。
開発者の体験は、組み込み分析の実装を成功させるか失敗させるかに関わるため、BIベンダーは最新の技術に追いつき、このプロセスを簡素化できる必要があります。いくつかの例を以下に示します。
- 各プラットフォームの特定の機能を活用し、優れたユーザーエクスペリエンスを提供するネイティブSDK
- ダッシュボード作成、ダッシュボードレンダリング、ダッシュボードでのディープリンク、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持つモダンなAPI設計
5. ダッシュボードのリンク
ダッシュボードのリンクを使用すると、ダッシュボード内のビジュアライゼーション、またはダッシュボード全体を、他のダッシュボードやURLに直接接続できます。ダッシュボードのリンクを使用すると、パラメータとフィルターをダッシュボード間で渡すことができ、追加のインサイトへの掘り下げを簡素化できます。たとえば、ビジュアライゼーションに表示されている情報についてより詳細を提供したい場合、その目的のために完全に新しいダッシュボードを使用できます。これは、トップダウンの分析パスを確立できるCompany 360ダッシュボードで非常に役立ちます。そこでは、ビジネスの現実のハイレベルな概要から、より詳細な具体的なビューへと移行できます。
6. 統計関数とリッチデータ分析
その他の重要な組み込み分析機能には、統計関数とリッチデータ分析が含まれます。これらは、より深いデータインサイトを得るのに役立ち、顧客の行動をよりよく理解し予測し、市場に関する特定の質問に答えるのに役立ちます。
データ分析の観点から見ると、統計関数とは、データに対して技術的な分析を行うための数学的な使用法です。たとえば、ツリーマップのような基本的なデータビジュアライゼーションはハイレベルなインサイトを提供できますが、統計を使用すると、よりデータ駆動型でターゲットを絞った方法でデータを操作できます。
主な統計関数には以下のようなものがあります。
- 外れ値検出 – データセットの大部分とは異なり、異常な点を見つけるのに役立ちます。
- 時系列予測 – 過去のデータと傾向に基づいて将来の値の予測を行うのに役立ちます。
- 線形回帰 – 2つの変数間の関係を見つけることで、データ内の傾向を視覚的に確認するのに役立ちます。
探すべきその他の組み込み分析機能は、AI機能とディープダイブです。AIは、データからパターン、傾向、インサイトを自動的に分析し、ユーザーがより良く、データ駆動型の意思決定を行うために使用できます。ディープダイブは、ユーザーを一般的な概要から、単一のクリックでより詳細な分析へと導きます。
7. 柔軟性とスケーラビリティ
柔軟性は、見過ごしてはならない組み込み分析機能です。これはアプリケーションに余分な機能を追加するのではなく、間違いなく多くの価値を追加します。ユーザーがより柔軟であることを可能にすることは、彼らが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、使用できることを意味します。
モバイルは、私たちが働き、情報を消費する方法を変えているため、ネイティブのモバイルバージョンを持つ組み込み分析ベンダーを選ぶことが非常に重要です。この柔軟性、または別名モバイルBIは、ユーザーがどこにいても作業にアクセスし、移動中でも生産性を維持できるようにします。
一方、スケーラビリティは、必要に応じてビジネスがIT要件を容易にアップスケールまたはダウンスケールできることを可能にします。これは、優れた組み込み分析ベンダーが、増加するビジネスニーズや変更に対応するために、既存のリソースを増やすことを可能にすることを意味します。
Reveal組み込み分析ソリューションの紹介
Revealは、データパワーを従業員、顧客、パートナー、サプライヤーの手元に届けます。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できます。Revealの柔軟なアーキテクチャと豊富なAPIは、アプリ内の機能に対するコントロールを提供し、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、ディープダイブ、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、あらゆるデバイスでドラッグ＆ドロップのダッシュボード作成体験を通じて、誰でも自分のアプリ内に美しいダッシュボードを構築できるようにします。
データパワーがあれば、あなた自身、従業員、顧客、パートナー、またはサプライヤーは、スプレッドシートを分析しようと時間を浪費する必要がなくなり、代わりに収集されたインサイトに焦点を当て、事実に基づいて選択をするためのより多くの時間を確保できます。リアルタイムデータにアクセスすることで、適切な瞬間に行動し、機会を逃すことがなくなります。
Revealがどのように機能するかについて、SDKをダウンロードするか、簡単なデモをスケジュールすることで、さらに詳しく学ぶことができます。
データ駆動型の意思決定を行う
ユーザーに、いつでも、どこからでも、あらゆるデバイスから実行可能なインサイトを提供します。
