セルフサービス分析とは

リーダーや最前線のビジネス・ユーザーは、主要な社内データ・ソースをリアルタイムで利用することで、より正確な予測、実用的な洞察の獲得、ワークフローの合理化、より良いカスタマー・サービスの提供が可能になります。

セルフサービスBIツールは、効果的なデータ戦略の重要な側面です。信頼できるデータがあれば、意思決定者は予測を改善し、正確な主要業績評価指標（KPI）を設定し、データに基づいた重要な意思決定を行うことができます。効率的なセルフサービス分析プラットフォームにより、組織の効率を高め、あらゆるレベルのデータ・リテラシーを向上させることができます。

セルフサービス分析プラットフォームは、ITチームとデータ・エンジニアによって構築および管理されるデータ・パイプラインのネットワークを活用します。これらのデータ・パイプラインは、組織のデータをビジネス・ユーザーがデータにアクセスできるセルフサービス分析ツールに供給します。

組織のセルフサービス分析を支えるデータ・チームは、データ・セキュリティーと品質を維持するために、データ・ガバナンスとデータ・オブザーバビリティーという厳格なメトリクスを遵守しています。

• データ・パイプラインは、企業全体の組織データを収集、保存、転送します。それらはデータ・エンジニアのチームによって構築および保守されています。

• セルフサービス分析プラットフォームは、データ・パイプラインからデータを受け取り、エンドユーザーに伝えます。

データ・パイプラインとは、組織内でデータを保存し、移動させるネットワークです。これには、データ管理と処理の3つの主要なフェーズが含まれています。

• データ統合：データは、データウェアハウスやデータレイクハウスなどのさまざまなデータ・サイロやソースから、単一の統合データ・システムに転送されます。

• データ変換：データはデータの信頼性を向上させるためにサニタイズされ、すぐに使用できるデータ・セットにフォーマットされます。

• データ提供：セルフサービス分析ツールは、技術者でないユーザーにも理解しやすいデータを提供します。リアルタイム・データ・モデリングとデータの可視化は、エンドユーザーにとって複雑なデータを簡素化するデータ提供の2つの一般的な例です。

セルフサービス・データ・プラットフォームは、組織のデータ・パイプラインを集約します。重要なビジネス・データを理解する強力な分析機能を備えた直感的なインターフェースに、関連データを供給します。

Tableau、MicrosoftのPower BI、 IBM® Cognos Analyticsなどの多くの分析ソリューションは、これらの共通機能をいくつか提供しています。

• 拡張分析：AIによる自動データ分析。

• データ・モデリング：データ間の関係を特定します。

• データの可視化：データのグラフィカルな表現を作成します。

• データモニタリング：リアルタイムのデータ品質確保。

拡張分析は、AI分析の専門的な開発であり、大規模なデータ・セットから洞察を抽出するプロセスを合理化します。これは、通常データサイエンティストやアナリストが行うビッグデータ分析を自動化する、高度な分析の一種です。

強力な機械学習（ML）アルゴリズムと自然言語処理（NLP）モデルを活用した拡張分析は、複雑なデータ・セットを理解しやすく実用的な洞察に変換します。

データ・モデリングは、データ・ポイント間の関係に基づいてリレーショナル・データベースを構造化するプロセスです。データの表現と保存とともに、正確なリレーションシップ・マッピングを確実に行うために、データベースの内容の概要を必要します。データウェアハウスやレイクハウスのスキーマを作成する際に、データ・モデリングは非常に重要です。

正確なデータ表現により、BIツールがデータベースを検索する際に、自然言語クエリーを構造化クエリー言語（SQL）に変換することが容易になります。

データの可視化とは、データのグラフィカルな表現を作成することで、アドホック分析やデータ探索をより直感的なものにする手法です。表、グラフ、チャートは、データ・セットの傾向やパターンを明らかにする、一般的に使用される3つのデータの可視化手法です。

複雑なデータ・セットをビジネス・ユーザーが理解しやすいものにする機能は、セルフサービス・ビジネス・インテリジェンス・プラットフォームの主なメリットの1つです。ドラッグ・アンド・ドロップによるデータ読み込みにより、必要に応じたカスタム・データの可視化の作成が合理化されます。

データ・モニタリングとは、組織のデータの信頼性、正確性、一貫性を継続的に評価することです。強力なデータ・モニタリングは、正確な予測やより優れたトレンド検知につながります。データ・ガバナンス（データ・セキュリティーの実践）は、組織のデータを不要なアクセスや変更から保護するため、同じように重要です。

セルフサービス分析は、より多くの情報に基づいた意思決定、より効率的なワークフロー、および変化する市場に対応するための機敏性の向上をもたらします。セルフサービス分析を正しく行うことには、以下のメリットがあります。

• データ主導の意思決定：データは強力な意思決定のための有益なコンテキストを提供します。

• 効率性の向上：すべての担当者が必要に応じてデータにアクセスできます。

• チームを超えたコラボレーション：チームは同じプラットフォームで一緒に働くことができます。

• 正確性の向上：自動化されたデータ提供により、担当者はデータを手作業で入力する必要がなくなります。

• 柔軟性の向上：組織は状況の変化に迅速に対応できます。

• カスタマイズの強化：作業者は独自のカスタム・データ・ワークスペースを作成できます。

データ主導の意思決定は、おそらくセルフサービス分析の中で最も強力なユースケースです。信頼性の高いデータに誰でもアクセスでき、わかりやすい視覚形式で提供されれば、ビジネス・ユーザーは、十分な情報に基づいた意思決定を行い、最適な結果を得ることができます。

セルフサービス型BIツールは、社内データを組織にとって最大の資産の1つに変換します。あらゆるレベルにわたるすべてのビジネス上の意思決定を、手元にある関連情報を用いて行うことができます。

セルフサービスBIツールは、すべての担当者が、誰かが必要なデータを提供してくれるのを待つことなく作業できるようにします。ビジネス・ユーザーは、レポートの作成、アドホック分析の実行、適切なアクションの実行、および独立した意思決定を行うことができます。

セルフサービス分析が導入される前は、データ・チームがデータの準備と提供を担当していたため、組織のボトルネックとなっていましたが、現在は解消されています。セルフサービスのデータ分析が実現する効率の向上により、組織は拡張性とレジリエンスの高いデータ・ワークフローを作成できるようになります。

組織全体が単一のセルフサービス分析プラットフォームの下で作業するため、多様なチームが同じ環境の中で一緒に働くことができます。一元化されたデータ・ワークスペースにより、すべての担当者が同じ認識を持ち、優先順位を一致させ、効果的なコラボレーションの障壁となるデータのサイロ化を解消できます。

直感的なデータ・ツールにより、ビジネス・ユーザーとデータ・アナリストが協力し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことで、全体としてより強力な成果を実現できます。

組織全体へのデータ配信により、担当者が作業中にデータを手入力する必要がなくなり、精度が向上します。自動データ・サービスは、ビジネス・ユーザーが誤って間違ったデータを入力し、さらに下流に不正確さが引き継がれるのを防ぎます。

優れたデータが常に利用可能であれば、ビジネス・リーダーや従業員はアドホック分析を行い、状況の変化に迅速に対応できます。正確な予測の恩恵を受けながら、過去の傾向やパターンに基づいて行動し、決断します。一方、チームは自由にwhat-ifシナリオに取り組み、仮説の未来に向けたアクション・プランを作成できます。

セルフサービス分析ツールにより、ユーザーは必要な情報に基づいてカスタム・データ・ワークスペースを作成できます。ドラッグ・アンド・ドロップのインターフェースと自動化されたデータの可視化により、ユーザーのダッシュボードには各自の役割に関連するすべてのデータが表示され、不要な情報に気を散らされることがなくなります。

データ分析の分野は、大きく4つのカテゴリーに分けることができます。セルフサービス・データ分析を使用することで、それぞれがよりシンプルになります。データ分析の主な種類は次のとおりです。

• 記述的分析:過去に何が起きたのか。

• 診断分析：なぜこれらのイベントや傾向が起きたのか。

• 予測分析：次は何が起きるか。

• 処方的分析：次に行うべきことは何か。

記述的分析は、過去の傾向や出来事を特定し、「何が起きたのか」という問いに答えようとするものです。この情報は、将来の決定に役立てることができます。例えば、大手レストラン・チェーンでは、人気のある食品を特定したり、季節のトレンドを明らかにしたり、顧客が一緒に購入する可能性が高いアイテムを発見したりすることができます。セルフサービス分析プラットフォームは、このデータを視覚的なダッシュボードに供給し、自動化によってより直感的なデータ分析を実現します。

診断的分析とは、複雑なデータ・セット内の原因と相関関係を研究し、イベントや傾向の背後にある「理由」に答えることです。利害関係者は、記述的分析を通じて明らかになったイベントを掘り下げ、そのイベントが発生した原因を知ることができます。これらの洞察は、過去の成功を改善し、間違いから学ぶために応用できます。

予測分析は、過去のパターンを識別して、未来について知識に基づいた推測を行い、傾向や結果を予測することです。一部のセルフサービス分析プラットフォームでは、AIを活用した予測モデリングを内蔵しているものもあり、ビジネス・リーダーに戦略的な意思決定に役立つ信頼性の高い予測を提供しています。

処方的分析は、ビジネス・リーダーが特定の状況下でどのように対応すべきかを提案します。ビジネス・チームは、現在のシナリオまたは理論的なシナリオに基づいてアクション・プランを策定する際に、これらの処方箋を考慮することができます。