自動ビジネスモニタリングとは？
今日の組織では、どのようなデータがあり、それが何を意味していて、いつ変化し、どのようにしてこれまで以上に迅速に価値を提供するのかを把握しなくてはいけません。
しかし、現代のビジネスは問題を抱えています。継続的に増加する膨大なデータは、多くの運用プロセスや目標値で構成されています。ユーザーはビジネス目標が達成されているか、インサイト（洞察）が確かに引き出されているかを確認するために、日々データをモニタリングしなくてはいけません。
組み込みのダッシュボードは、アプリケーションの使用中にユーザーが重要な情報をトラッキングするためのひとつの方法です。しかし結局、データを作成し、探索して、モニタリングするのは手作業なので、すべてを明らかにするには膨大な時間と労力が必要です。
このような手作業でのモニタリングにだけ頼ることは、ユーザーがレポートの潜在的な変化や傾向を見逃す可能性につながり、機会損失や、高額なコストの消費、製品に対する顧客不満足に直面するかもしれません。
幸いなことに、ここ数年は、数多くのBIソリューションが、情報の分析（データディスカバリー）を大規模かつ超高速で自動化できる、自動ビジネスモニタリング（ABM：Automated Business Monitoring）を搭載してきています。これにより、重要な指標をモニタリングし、解析して、関連するインサイトを発見するユーザーの時間と労力を軽減しています。
通常のダッシュボードが実現できることと、現在の自動ビジネスモニタリングシステムが提供できることの違いには多くの議論があります。そこで、今回はABMについて把握しておくべき重要なポイントを整理したので、そこから得られる利点についてご確認ください。
自動ビジネスモニタリング（ABM）とは何か
自動分析や、自動レポート作成とも呼ばれる自動ビジネスモニタリングは、アナリティクスプラットフォームが異常値や傾向、パターンなどの関連するインサイトを自動検出し、ユーザーが必要な答えを見つけ出すために手作業での探索をすることなく、リアルタイムに提供できる機能のことです。
自動ビジネスモニタリングを備えた組み込み分析プラットフォームは、アルゴリズムを使用してデータセットを自動的に分析し、データの著しい変化を検索します。次に、一定の間隔、またはトリガー（閾値）によりアラートを生成し、発見した内容をユーザーに配信します。これらのプロセスは、従来のBIツール（ダッシュボードやレポート）の機能を拡張するものであり、置き換えるものではありません。エンドユーザーには最初から最後まで、よりリッチでパーソナライズされた分析エクスペリエンスが提供されます。
自動ビジネスモニタリング機能を備えたBIソリューションは、すべてのアラートの背後にある正確な詳細をユーザーに通知するために非常に多くの手段を提供します。
- データに何が起きたのか（これは偏差か、パターンか、トリガーか、傾向か）
- どこで起きたのか（どのデータセットか、どの部門、国、地域か）
- いつ起きたのか（正確な時間や日付）
- パフォーマンスにどのように影響するのか（これは機会なのか、それとも対処が必要な緊急自体なのか）
最も重要なことは、モニタリングや分析を自動化できる機能を持つことで、なぜ物事が発生したのかをユーザーが発見するさらなるガイドとし、人間が手作業で解読するよりも遥かに迅速な対応ができることです。
自動モニタリングや分析機能を備えた最高のBIソリューションは、発見したインサイトを提供するためにアラートを通知するだけでなく、自動的に準備されたデータやビジュアライゼーション、ナラティブを新しいコンテキスト分析のために準備し、さらなるデータディスカバリーに活用できます。
自動ビジネスモニタリングはどのように機能するのか
BI業界では自動化について様々な話題が挙げられていますが、これはモニタリングとどのように機能するのでしょうか。
ABMは、機械学習（ML：Machine Learning）アルゴリズムや、自然言語生成（NLG：Natural Language Generation）、特殊な統計機能などの最新技術を使用して実現されます。これら強力な機能を組み合わせることで、アナリティクスプラットフォームは、運用データの継続的なモニタリングや、求めるビジネス成果に合致する要因を分析できます。
このようなタイプの高度な分析は、時系列分析を行うことが多く、外れ値（急増や急減）や変動性、ステップの変化、平均や合計、傾向の方向などのカテゴリーにおける重要な変化を発見することに焦点を置いています。
自動ビジネスモニタリングを組み込み機能として備えたアプリケーションを持つ場合、これら高度なアルゴリズムを構成して、標準的なダッシュボードよりもはるかに多くのメトリック（数値）を、より多くのディメンション（次元）にわたり同時にモニタリングし、トラッキングすることができます。
これらの機能の有効化は、利用可能な場面で合理化されます。一般的には、既存のデータソースに接続するだけで、動作のベースラインが自動的に生成されます。システムはその後、モニタリングおよびトラッキング機能を確立します。最高のABMソリューションは、パラメーターをより詳細に設定およびカスタマイズして、ユーザーのニーズに合わせて、より目的に絞った結果を得られるようにします。
自動分析は、シグナルからノイズを分離する点において動的でもあります。例えば、Yellowfin シグナルは、バックグラウンドで複雑なランキングアルゴリズムを使用し、ベースラインから最も適切な偏差を検出します。それから、ユーザーの過去のシステム使用率や、探索習慣に基づき、個別のユーザーに向けてデータをランク付けします。
シグナルが重要な変化を発見すると、これらをアラートとしてユーザーに配信します。アラートが表示される順序は、各ユーザーがこれらのタイプのシグナルとどのように対話し、探索しているかに影響されます。ある地域の売上に関するアラートを確認している場合、シグナルはこれを学習することで、その地域に関連するインサイトを最初に表示するようになります。
このように強力な機械学習機能を活用することで、ユーザーは最も関連性が高く、パーソナライズされたインサイトをアラートとして得ることができます。
自動ビジネスモニタリングは何に使用されているのか
顧客から聞いた悩みのひとつに、ダッシュボードやレポートを利用できるようにし、基幹業務アプリケーションに組み込む一方で、エンドユーザーは、データの変化や潜在的なインサイトを事前に通知するアナリティクスを望んでいることが挙げられます。
これは、Eckerson グループが発表した2020年のレポート「ビジネス指標の解析に機械学習を使用（Using Machine Learning to Analyze Business Metrics）」など、数多くの外部研究で正確であることが分かってきている感覚があります。同レポートでEckersonは、今日より多くの企業が、以下のような事例のために、自動化機能を備えたビジネスモニタリングシステムを採用し、使用し始めていると述べています。
- 不正パターンの検出
- 継続的なクラウドコンピューティングや、デジタルトランスフォーメーションのコスト管理
- ペイメントゲートウェイ、パートナーAPI、チャネルパートナーのパフォーマンス監視
- ユーザーがアプリケーション内で技術的問題に遭遇した場合に自動通知を送信
- 製品セグメントやチャネルにわたり顧客行動の変化をトラッキング
自動アラート機能を備えることで、ビジネスユーザーは、継続的に手作業で変化をトラッキングすることがなくなり、より難易度の高い別のタスクや、データ探索により多くの時間を費やすことができるようになります。
アナリティクスに機械学習やリアルタイムモニタリング、アラートを使用することで、組織の業界やABMが組み込まれている製品エクスペリエンスに依存することもありますが、インサイトを高める機会を自然にもたらすことができます。
ひとつ確かなことは、これは非常に有用であり、既存のBIをさらに強化することしかできないということです。
自動ビジネスモニタリング：そこから得られる利点トップ5
自動モニタリング・レポート作成機能を備えることは、今日のビジネスをどのようにサポートするでしょうか。
こちらでは、自動化が組み込みアナリティクスやBIプラットフォームの向上をサポートする主な事例を紹介します。
1. コストを削減して、ROIを改善：ダッシュボードによる定期的なパフォーマンスのトラッキングに加えて、自動ビジネスモニタリングは積極的に問題を検出することで、ユーザーはこれらが顕在化する前に防止し、解決することが可能になり、リスクの軽減や、不要な支出の抑制につなげることができます。例えば、化粧品や健康食品を取り扱うYellowfinの日本の顧客は、各商品の最小在庫数や発注のタイミングを見誤ることが原因で、欠品の頻出に悩まされていました。彼らは、自動ビジネスモニタリング機能であるYellowfin シグナルを活用することで、事前に各商品の在庫不足を検出し、欠品により発生していた機会損失を、今年度はほぼゼロにすることができそうです。このように問題の解決が必要なときに、ユーザーに迅速に通知できるようにすることで、顧客満足度を向上させ、ビジネス機会を自然に増大させることができます。
2. 機敏性の向上：自動モニタリングや自動生成されたインサイトにより、ビジネスデータの変化や偏差、傾向や相関に迅速に対応できる価値は過小評価できません。例えば、ある酒類販売業者は、Yellowfin シグナルの自動分析機能を使用することで、ウィスキーの売上が移動平均の300%を上回る異常値を検出しました。これにより、エンドユーザーは、特にJohnnie Walker Premiumの売上急増など、他に関連する変化とこの異常値を関連付けることができました。そこから、このプレミアムウィスキーのためのテレビ向けキャンペーンと、売上急増との間に相関関係があることを発見しました。このようなインサイトは、通常のダッシュボードやレポートから手動で発見することもできるかもしれませんが、Yellowfin シグナルによる自動分析を使用することで、迅速な対応や検出を実現できます。
3. 他の優先事項へ注力：自動ビジネスモニタリング機能を備えることで、時間を節約できるため、（ビジネスユーザーか、データアナリストかに関わらず）ABMはBIユーザーの機能を強化し、その有効性や生産性を向上させます。
4. 関連性の高い、パーソナライズされたインサイト：自動分析は、既存のアプリケーションの組み込み分析から、よりタイムリーで正確な関連アラートを生成できます。事実が提供された後にデータ変化のアラート通知を受けることに何の価値もありませんが、リアルタイム通知を使用することで、この問題は解消されます。機械学習アルゴリズムにモニタリングを実行させることで提供されるインテリジェントなデザインは、最も重要なメトリック（数値）の動作ベースラインを作成し、時間経過とともに精度を向上させ、ユーザーが関連性が高いと考慮するものに合わせてアラートを作成し、そのインサイトのみを提供することで、データディスカバリーにかかる時間や労力を節約できます。
5. 迅速で、簡単なデータ分析：ビジュアライゼーションを作成したり、ロジックや時系列データベースを事前に構成することは、組み込み分析が使用できる状況にあったとしても、すべてのタイプのユーザーに可能なわけではありません。ABMを使用することで、これは必要ではなくなります。システムは、無数のメトリック（数値）の組み合わせに対する動作ベースラインを自動的に生成し、時間経過とともに検出された重要な変化を識別して、ユーザーに通知します。人間の手を借りることなく、変化や相関、分析のリアルタイム通知を自動的にユーザーに提供できるようになることで、最終的には、新しいインサイトを素早く学習して行動する機会が増大します。ABMはクラウドベースのサービスや機能と連動しているため、従来のモニタリングソリューションよりも高速で、拡張可能です。
自動モニタリングや自動分析を始めるべき理由
最終的に、自動ビジネスモニタリングは、アナリストから一般ユーザーを強化することに焦点を変更することで、ユーザーがアナリティクスと対話する方法や場所、その理由を変化させました。
技術は未だ進歩していますが、自動ビジネスモニタリングは、わたしたちの選択と最新のアナリティクスプラットフォーム使用の両方で、ますます重要な役割を果たす準備ができていることは明らかです。
組み込みBIプラットフォームの一部として自動分析を備えることは、タイムリーかつ効果的な方法でデータを自動的にトラッキングして分析し、チームの時間とコストを節約するため、データアナリストはより優先度の高いタスクに集中できるようになります。最も重要なことは、ビジネスユーザーが問題として提起する前に迅速にこれに対処し、以前は発見することのできなかった新しいインサイトを発見するサポートができることです。
自動化は先進的なテーマであると考えられているため、組織が最新の組み込み分析プラットフォームを検討する際に、最初に考慮される要素ではありません。ただ、既存のアプリケーションのBI機能を向上させる方法を検討する際に、すべての製品責任者が最初に着手できることのひとつは、いかに合理化された自動ビジネスモニタリングが実現されつつあるか、そしてそれが、業界をリードするYellowfinのようなアナリティクスソリューションによりいかに簡単に利用できるかを把握することです。