状況に応じた適切な情報をリアルタイムで提供
Revealの強力なデータ分析機能でブランドを強化します。いつでも、どこでも、どんなデバイスからでも、自然なワークフローで実用的にインサイトを活用できます。
データを最大限に活用
正確なダッシュボード、インタラクティブなデータの可視化、セルフサービスとホワイトラベル機能、マシンラーニングを含む高度な分析をソフトウェアアプリケーションに送り、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供しながら競合他社に大きな差をつけます。
フルセルフサービス
エンドユーザーや顧客は、経験豊富なユーザーであっても初心者であっても、簡単にデータを分析し、ビジュアル化することができます。Revealのセルフサービス機能により、ユーザーはデータを分析し、美しいダッシュボードを作成して、より良くスマートな意思決定を行うことができるようになります。
フルカスタマイズ
ホワイトラベリング機能により、すべてのUX要素（テーマ＆スタンプ；スタイリング、丸みと四角み、ダイアログなど）をブランドアイデンティティに合わせてカスタマイズできるため、ユーザーは違和感なく、データに集中することができます。
ダッシュボード連携
ドリルダウンがまったく新しいレベルに！ ダッシュボードの連携を使用すると、データポイントやフィールドを他のダッシュボードやURLにリンクさせ、より明確なビジュアルを提供することができます。
機械学習
Azure ML と Google BigQuery の機械学習モデルを活用し、美しくも本質を捉えたダッシュボードを作成します。顧客の傾向や業務の運用パターンを把握し、ダッシュボードを構築して次の行動へとつなげます。
よくあるご質問
セルフサービス型分析プラットフォームを導入するメリットは何でしょうか？
セルフサービス分析プラットフォームの主な利点は、従業員のワークフローにデータの力をもたらすことです。セルフサーセルフサービス型分析プラットフォームの最大の利点は、あらゆる従業員のワークフローにデータの力をもたらすことができることです。セルフサービス型分析プラットフォームでは、データを扱う専門のITチームや分析チームを持つ代わりに、誰でも独立してデータを分析し、本質を捉えたダッシュボードを構築することができます。ビス分析プラットフォームでデータを処理する専任の IT チームまたは分析チームを置く代わりに、誰でもデータを分析し、洞察力に富んだダッシュボードを独自に構築できます。
Reveal でホワイトラベルの分析ダッシュボードを作成するにはどうすればよいですか？
Reveal Revealでダッシュボードを作成するには、単純にデータソースに接続し、ビジュアライゼーションを作成し、保存するだけです。そこから、この記事（英語）で説明した手順で、ダッシュボードをブランドのルック＆フィールに合うようにカスタマイズすることができます。。
Reveal 組み込み分析では、どの程度のカスタマイズが可能なのでしょうか？
Reveal の SDK は、独自のカスタムテーマを作成し、ダッシュボードのあらゆる側面をコントロールすることができます。
異なる製品/ブランドのホワイトレーベル・ダッシュボードを複数作成することはできますか？
可能です。ダッシュボードは必要な数だけ作成でき、それぞれを独自にカスタマイズすることができます。
Revealはマーケティングエージェンシーに適したホワイトレーベルの分析ツールですか？
はいそうです。Reveal は、マーケティング代理店を含むあらゆる業界のあらゆる種類のビジネスに適したホワイト ラベル分析ツールです。 これを使用して、全体的なマーケティング パフォーマンスの理解、ターゲットオーディエンスの特定、収益の増大、ROI向上など、さまざまなことが行えます。
ダッシュボード リンクとは？
ダッシュボード リンクとは、複数のダッシュボードを連携させて、関連するデータを素早く表示することです。Revealでは、ダッシュボードリンク機能により、ダッシュボード内のビジュアライゼーションを他のダッシュボード、またはURLと接続することができます。
機械学習とは何ですか?
機械学習とは、明確なプログラミングなしにシステムが学習し、結果を予測することを可能にするデータ解析の手法です。
機械学習で分析を強化する方法とは？
機械学習アルゴリズムの助けを借りて、Reveal の AI 機能は自動的にデータを分析し、パターン、トレンド、インサイトを明らかにして、ユーザーがより良いデータドリブン型の意思決定を行うことができます。
機械学習と予測分析はどう違うのですか？
予測分析は、機械学習モデルを用いてデータを分析することができますが、パターンや行動を特定するために過去のデータの分析に焦点を当てます。一方、機械学習はAI技術であり、アルゴリズムにデータを与え、あらかじめ決められたルールや規則なしに処理します。
