組み込みアナリティクスの落とし穴5つとそれを避ける方法
ビジネスの世界が情報経済に移行するにつれて、アナリティクスのためにビジネスインテリジェンス (BI) を備える利点に気付く企業が増えてきました。
組み込みアナリティクスソフトウェアは、BIツールやアナリティクス機能を、個別のサードパーティ製アプリケーションではなく、既存のソフトウェアアプリケーションに直接統合することで、企業の主要な機能を強化します。ダッシュボードやレポートを同じソフトウェア内で使用できるため、運用効率やコストの最適化、イノベーションを向上させることができます。
しかし、どのような企業であっても、自社の製品にアナリティクスソリューションを導入するには、それなりの課題が伴います。組み込みアナリティクスソフトウェアは、統合対象のビジネスや製品、対象とするユーザー、ユースケース、目的に応じて、重要な考慮を必要とします。これらの考慮事項は、それぞれのビジネスによって異なります。
アナリティクスを導入する前に注意が必要な項目としては、明確な戦略的目標の設定、社内チームのデータに関する専門知識の徹底的な評価、アナリティクスを採用するための社内アプリケーションの成熟度、価格設定などがあります。
組み込みアナリティクスの落とし穴5つとその解決策
ビッグデータに関連する普遍的な課題は、アナリティクスソリューションプロバイダーの慎重な選択を必要とします。購入者にとっては、アナリティクスソリューションプロバイダーと同様に、基準と要件を認識することが重要になります。Yellowfinは、組み込みアナリティクスソリューションの統合において何が期待できるのかを顧客に教育することに大きな関心を寄せています。
本ブログでは、組み込みアナリティクスで最も一般的な5つの落とし穴と、それらを回避するための推奨事項について紹介します。
- 予測不可能な価格設定
- ベンダーによるオンボーディング対応が不十分
- 柔軟なデータアーキテクチャーの欠如
- ホワイトラベルのカスタマイズが限定的
- 自動化や拡張機能を無視
1. 予測不可能な価格設定
どのようなビジネスでも、最も価値のある組み込みアナリティクスソリューションを見つけることが最重要です。しかし、それがどの程度使用されるのかを予測できなければ、価格設定は難しくなります。ユーザーごと、クエリーごとのモデルでは、価格設定は予測できず、ファイナンス部門の頭を悩ませる可能性があります。そのため、企業は自社のBIソフトウェアとして最適な選択をするための要件について、社内およびパートナー候補と明確にする必要があります。
(プロジェクト全体に占める割合は小さいですが) 測定可能であることから、ソフトウェアライセンスの即時取得費用に最も重点が置かれます。しかし、初期購入費用に何が含まれているのか、そして何が含まれていないのかを明確に確認することが重要です。必要な標準モジュールの他に初期費用の見積に含まれていないオプションのモジュールはあるでしょうか。
組み込みアナリティクスソリューションの選択において、他に重要な要素は統合です。統合のレベルに応じて、その価格は異なります。フロントエンドだけの統合なのか、それとも完全統合が必要なのかを明確にしましょう。
結局のところ、企業はそれぞれに異なります。そのため、Yellowfinのような価格モデルのカスタマイズが可能な組み込みアナリティクスソリューションを選択することが理にかなっています。そしてこれはメンテナンス、人的資本、スケーラビリティなどの要因にも対処可能であることが重要です。
2. ベンダーによるオンボーディング対応が不十分
サポート提供のある組み込みアナリティクスプロバイダーとの連携は、ソリューションのリリースという多大な負荷を軽減させることになります。プロジェクトのニーズや社内チームの技術的専門性に応じて、企業は様々な程度のベンダーサポートやコンサルティングを必要とします。選択したアナリティクスソリューションプロバイダーが提供する技術的およびビジネスサポートの範囲について、慎重に検討しましょう。サポートに対する期待やニーズは、適切なタイミングで明確に伝えられる必要があります。
このテクノロジーには、企業が使い慣れていない領域があり、最適なユーティリティを実現するために、社内チームをトレーニングするためのサポートが必要になる場合があります。アナリティクスソリューションプロバイダーに、ツールを活用するためのオンボーディングプログラムやリソースの提供をお願いしましょう。
さらに、組み込みアナリティクスソフトウェアプロバイダーにプロジェクトの担当者がいることで、追加のサポートを備えていることになります。彼らは、ベストプラクティスやトレンドに関する最新情報を企業に提供することができます。時折発生する技術的な問合せに対応するために、ライブとセルフサービスを組み合わせたサポートが利用できなくてはいけません。また、アナリティクスソリューションプロバイダーが運営するコミュニティは、同業者の経験から学び、成長するうえで非常に貴重な存在です。
3. 柔軟なデータアーキテクチャの欠如
組み込みアナリティクスソリューションのスケーラビリティ、パフォーマンス、柔軟性は、そのデータアーキテクチャにより異なります。従来のデータアナリティクスを使用している企業は、機能性の欠如や時代遅れのテクノロジー、古い設定を維持するためのコストといった問題に直面しています。
さらに、柔軟なデータアーキテクチャの欠如は、長期的にみて、そのスケーラビリティの障害になり得ます。そのため、多くの企業が最新のデータアーキテクチャに移行してきて
います。これにより、企業はパフォーマンスを向上させ、急速な技術進歩の時代において、競争力を維持することができます。
最新のデータアーキテクチャは、変化するニーズと傾向に対応できるようにするため、関連性と有用性を維持しています。また、これはアナリティクスのセルフサービス機能を提供できます。最新のデータアーキテクチャに移行するには、最新の様々なインフラストラクチャー (クラウド、ハイブリッド、オンサイト) を提供することで、顧客それぞれに特有な要件をサポートするYellowfinなどのアナリティクスソリューションプロバイダーを見つけましょう。
4. ホワイトラベルのカスタマイズが限定的
使用時にアナリティクスを利用可能にすることで、ユーザーがアプリケーションを切り替えなくてはいけない従来のスタンドアローンのアナリティクスソフトウェアよりも多くのユーザーに使用してもらえるようになります。この組み込みアナリティクスソリューションの中心的な機能は、アナリティクスをコアアプリケーションとシームレスに統合することです。この機能をさらに発展させたのが、ホワイトラベルのカスタマイズをしたアナリティクスソリューションです。
ホワイトラベル化された組み込みアナリティクスソリューションは、広範なカスタマイズを提供します。これによりエンドユーザーは、それぞれのニーズに最適な方法でデータを可視化できます。組み込みアナリティクスソリューションを選択する際には、どの程度のカスタマイズや編集の機能が利用できるのかを確認しましょう。
選択したソリューションプロバイダーが、開発作業の必要なしにカスタマイズ可能なアナリティクスグラフィックを提供していることを明確にしましょう。
5. 自動化や拡張機能を無視
組み込みアナリティクスソリューションを導入する決断は投資に他ならず、そのように扱う必要があります。大部分の企業が先見の明がないことで、将来を考慮せずに、すぐに必要なニーズに対応できるアナリティクスソリューションを選択しています。
人工知能 (AI) や機械学習 (ML) は、既にわたしたちの身近なものになっています。今やアナリティクス機能を提供できる組み込みアナリティクスソリューションは不可欠です。アナリティクスソフトウェアの拡張機能は、ビジネスインテリジェンスプラットフォームにスピード、正確性、効率性をもたらします。拡張アナリティクスは、データの全体像と運用業務の自動化を提供します。
ビジネスにおける組み込みアナリティクスのユーザーのほとんどが、アナリティクスの専門家ではなく、それぞれの分野の専門家です。彼らは分析結果を容易に評価し、拡張機能を使用して迅速に意思決定に移行することができます。そのため、将来のニーズに関連するアナリティクス機能に対応できるアナリティクステクノロジーを選択することが重要です。
それぞれのニーズに合った組み込みアナリティクスソリューションを選択
企業は常に競争優位性を獲得し、生産性や収益を向上させる方法を模索しています。データドリブンな文化や意思決定を取り入れることは、これらのビジネス目標の達成につながります。
Yellowfinは、時間、コスト、労力を節約するアクティブなサポートとシームレスな移行を提供することで、エンタープライズおよび独立系ソフトウェアベンダーに円滑なアナリティクステクノロジーの導入を保証する、組み込みアナリティクスソフトウェアソリューションです。
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