セルフサービスアナリティクスとは何か？アクセス可能なBIの役割を解説

セルフサービスアナリティクス (セルフサービスビジネスインテリジェンス、またはセルフサービスBIとも呼ばれる) は、BIを導入しているアナリティクスベンダーや企業の間で一般的に使用されている用語であり、多くの場合、より多くの人々がデータを使用してインサイトを見つけられるようになるための次の大きな課題であるという文脈で使われます。

しかし、そもそもセルフサービスアナリティクスとは何でしょうか。

これは、どのように機能するのでしょうか。

そして、なぜ重要なのでしょうか。

本ブログでは、ビジネスインテリジェンスソリューションの文脈で定義された「セルフサービス」の意味を説明し、その違いや目的、メリットについて紹介します。

 

セルフサービスアナリティクスの意味とは？

セルフサービスアナリティクスとは、すべてのアナリティクスユーザーが、データやアナリティクスの専門知識やスキルを必要とすることなく、データにアクセスし、分析して、共有し、機会を発見して、実用的なインサイトを引き出せるようにするビジネスインテリジェンス (BI) のアプローチです。

現在、ビジネス戦略におけるデータとアナリティクスへの依存は益々高まっており、データレポーティングに対する要件は急速に変化し、流動的になっています。これにより、従来のIT部門中心によるレポート作成から、分散型のセルフサービスツールへの重要なシフトが進んでいます。

セルフサービスアナリティクスの役割は、データレポーティングに詳しいユーザーだけでなく、組織全体におけるデータへのアクセスを民主化することです。そして、一般的なユーザーがアナリティクスプロセスに参加し、大きな影響を与えられるようにすることで、ビジネス成果を向上させ、データに基づいた意思決定を定期的に行えるようにすることが目的です。

 

アナリティクスソリューションを「セルフサービス」にしているのは何か？

従来のビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスソリューションと、セルフサービスアナリティクスを売り物とするBIソリューションの主な違いは、後者はユーザーの既存のデータおよびアナリティクスに関するスキルレベルに関係なく、迅速かつ簡単にデータを探索し、可視化して、共有するために使用できるアナリティクスツールを提供する点です。

セルフサービスアナリティクスツールは、一般的に次のような特徴を備えています。

• (自動化やAIにより) 分析を効率化する拡張アナリティクス機能
• (豊富なAPIやコネクターのサポートによる) 柔軟で分かりやすいデータ接続性
• ローコードインターフェースによるドラッグ&ドロップUI (とより上級者向けのコードモード)
• (機械学習や自然言語技術を使用した) 簡素化されたデータクエリー
• (ドラッグ&ドロップデザインキャンバスを使用した) 直感的なダッシュボードおよびレポートの構築

 

ダッシュボードの構築、レポートの閲覧、データのグラフやチャートへの可視化、他のユーザーへのインサイトの共有など、セルフサービスアナリティクスツールは、経験を積んだアナリストが行うのと同様に、一般的なユーザーでも、基本的なデータ分析のプロセスを利用できる強力なツールです。

 

 

 

 

セルフサービスアナリティクスのメリットは何か？

セルフサービスアナリティクスは、意思決定にデータ分析を必要とするより多くの人々がこの利点を利用できるようにすることで、現在多くの組織が直面している経験を積んだアナリストの不足により引き起こされるギャップを埋めています。Yellowfin BIのガイド付きNLQ機能のように、真に「セルフサービス」であるツールを備えたBIソリューションを導入することで、ビジネスやソフトウェアのユーザーエクスペリエンスに以下のようなメリットをもたらします。

より優れた意思決定: セルフサービスアナリティクスを提供することで、対象の分野や部門の専門家であり、当該データをより深く理解しているビジネスユーザーに直接分析作業を任せることができるため、意思決定の精度や俊敏性、効率性が向上します。また、一般的なユーザーと技術者との間のコミュニケーションやコラボレーションの向上を促進します。

データドリブンな文化: 真のセルフサービスデータビジュアライゼーション、ダッシュボード、その他の分析ツールを提供するアナリティクスソリューションでは、専門家にレポートの作成や説明を頼ることなく、より多くの人々がデータを閲覧し、操作し、共有して、評価できるようになります。シンプルさと合理化されたツールを重視することで、一般的なアナリティクスユーザーは、従来のソリューションよりも迅速にデータを探索して意思決定に活用し、分析麻痺を回避して、データリテラシーとアナリティクススキルを向上させることで、より優れたデータドリブンなワークフローを実現することができます。

専門家や直感への依存を低減: ユーザーまたは顧客がセルフサービスダッシュボードやレポーティングにアクセスできるようにすることで、レポートの作成やデータに関する回答が必要になるたびに、アナリストやIT部門に依頼をする必要がなくなります。データ分析のプロセスを可能な限りシンプルでアクセス可能なものにすることは、意思決定で直感に頼ることがなくなるため、ユーザーが提供されたアナリティクスソリューションを一貫して使用し続ける可能性が高くなることを意味します。

アナリストの分析とレポート作成の迅速化: セルフサービスアナリティクスにより、上級者や技術者 (アナリスト、IT部門、開発者など) は、データの説明やレポート作成から解放されるため、データセキュリティやデータガバナンスの強化、ビジネスやソフトウェア製品のライフサイクルにおけるイノベーションの推進など、より重要な戦略目標に注力することができます。さらに、新しいセルフサービスアナリティクススイートを使用することで、その合理化された機能を最大限に活用して、通常のデータクレンジング、レポート作成、分析プロセスをスピードアップすることができます。

より詳細な情報はこちら: セルフサービスアナリティクス: 5つの主要なメリットと改善点

 

 

 

 

セルフサービスアナリティクスの課題は何か？

Gartnerによると、これらのツールをセルフサービスとして提供し、より多くの人々が利用できるようにする拡張アナリティクスソリューションにより、2024年までにアナリティクス全体の普及率は35%から50%に増加すると言われています。

しかし、セルフサービスアナリティクスソリューションは、BIプラットフォームとデータ分析の価値をこれまで以上に多くの人々にもたらしていますが、そのすべてのメリットを実現するには、組織や製品チームがいくつかの考慮事項を満たす必要があります。

データのクレンジング: 一般的なエンドユーザーがセルフサービスBIツールで実用的なインサイトを見つけることができるのは、探索した結果が正確で意思決定に信頼性がある場合のみであるため、分析に備えたデータのクレンジングやキュレーションは不可欠なプロセスになります。通常これには、一般的なビジネスユーザーが簡単に探索できるように、複雑な生のデータセットを識別しやすいカテゴリーにマッピングするためのデータカタログまたはセマンティックレイヤーの準備が必要になります。

データセキュリティ: データクレンジングの延長として、IT部門または開発チームは、データセットに対するデータガバナンスを維持する必要があります。これにより、適切なロールベースのアクセス制御、ユーザー権限および保護が、レポート作成に使用するデータに対して適用されます。これには、レポート作成に使用するデータに対して、適切なデータガバナンスやセキュリティを確立するというメリットもあります。Gartnerによると、セルフサービスアナリティクスコンテンツを管理する管理および制御フレームワークを持たずに様々なセルフサービス機能を維持することは、セルフサービスアナリティクスが失敗する最大の理由のひとつだそうです。

コラボレーションおよびコミュニケーション: 提供したBIソリューションがセルフサービスアナリティクスを売りにしているからといって、ユーザーがすぐにそのツールを使えるようになるわけではありません。エンドユーザーにアナリティクスソリューションの各側面やこれが提供する価値、負荷を簡素化する方法を伝え、ユーザーがツールを使用してデータを共有し、従来のIT集中型BIのデータサイロを壊すことができるようにすることが、チームの責任です。
データ文化やデータリテラシーの低さ: 既存のデータ文化が変化に対して抵抗を受けやすい場合や、ユーザーの一般的なデータ知識が低い場合は、従来のBIからセルフサービスアナリティクスへの移行を慎重にガイドすることが重要です。これは、意図したユーザーベースでの使用を保証するためには、導入した新しいテクノロジーソリューションの価値を明確にし、すべての人に理解してもらう必要があるからです。

より詳細な情報はこちら: アナリティクスを組み込む前に：重要項目チェックリスト

 

セルフサービスアナリティクスが重要な理由

誰もがデータを探索し、使用し、共有して、そこから価値を得ることができなくてはいけません。

エンタープライズの場合、このニーズは、アナリストや開発者のような技術者だけでなく、ビジネスユーザーや経営層などの非技術者を含めたすべての人々に適用されます。

製品所有者の場合、セルフサービスアナリティクスを備えることは、顧客にとっても重要です。もし顧客が既存のソフトウェアアプリケーションに組み込まれたアナリティクスを実際に使用することができないのであれば、どのようにしてそれから価値を得ることができるでしょうか。

セルフサービスアナリティクスのポイントは、データ分析を実行し、実用的なインサイトを得る能力を、経験を積んだアナリスト以外のより多くの人々に開放し、非技術者であるユーザーが、レポート作成や説明のためにIT部門やアナリストに頼るのを低減させることにあります。

現実には、データは複雑さと量の両方において急速に増加しています。セルフサービスアナリティクスは、あらゆるタイプのユーザーが重要なデータをより簡単に利用できるようにすることを意味します。

 

セルフサービスアナリティクスを導入する方法

セルフサービスアナリティクスを適切に導入するために最も重要なことは、ツールの種類を想定しているユーザーベースの能力に合わせることです。例えば、技術力の低いユーザーのアナリティクスに対する能力は様々であるため、企業や製品チームは、ユーザーのタイプに合わせて提供する能力、サポート、権限、アクセス権を適切なレベルで定義する必要があります。

アナリティクスを構築するか、または購入するかは、セルフサービスアナリティクスに対する議論にも関連しています。アナリティクスツールを社内構築するには多大な投資と専門知識が必要であり、その上で誰もが使用できるツールを構築するのは大変な作業です。そのため、あらゆる市場に向けて既製のセルフサービスツールを提供しているアナリティクス専門のベンダーを評価することをお勧めします。

セルフサービスアナリティクスソリューションを導入する際には、一般的に次の3つのアナリティクスペルソナに対応する必要があります。

1.　初級者: 彼らは、技術者ではない一般的なビジネスユーザーで、自分たちのために作成されたアナリティクスコンテンツ (ダッシュボード、レポート、ビジュアライゼーションなど) を閲覧し、ドリルダウンし、並べかえて、フィルターを適用し、共有することができます。彼らは通常レポートを作成できないか、作成しないため、事前に構築されたデータの利用や、同じデータをさらに分析してインサイトを得ることができる合理化されたBIツールのみを必要とし、正式なコンテンツ作成権限を必要としません。

2.　中級者: 彼らは、アナリティクスツールやレポート作成に中級程度の実践経験を持つビジネスユーザーです。彼らは初級者と同様にあらかじめ構築されたデータモデルを使用しますが、データを視覚的に探索し、ダッシュボードやビジュアライゼーションを作成して、自らデータを共有できます。

3.　上級者: 彼らは、アナリティクスツール内のサンドボックス環境を使用して新しいデータセットをプロトタイプ化し、データモデルを構築して、まだアクセスできない、または確立されていない他のユーザーのためのレポートを作成する上級ユーザーまたはデータの専門家です。このグループにとってセルフサービスアナリティクスツールは、データモデルやレポートの作成に費やす時間を削減し、インサイトの共有や、データドリブンな結果を利用してイノベーションを起こすサポートをするため、依然として重要です。

セルフサービスアナリティクスソリューションを導入する場合、IT部門とビジネス部門が協力をして、ペルソナのタイプごとに最も適切なアナリティクスツールセットとデータガバナンスを割り当てることが重要です。例えば、初級者には他のグループほど複雑な拡張ツールやデータセットへの権限は必要ありません。一方で上級者は、当該のグループに所属しているからといって、機密情報を含むコンテンツに自動的にアクセスできる必要はないでしょう。

セルフサービスアナリティクスプラットフォームを選ぶポイントは何か？

セルフサービスアナリティクスプラットフォームを選ぶ際に考慮すべき主な点は、以下の通りです。

使いやすさ: セルフサービスアナリティクスプラットフォームは、データへの迅速なアクセスや分析を可能にする必要があります。また、シンプルで使いやすいインターフェースを備えていなくてはいけません。使いやすさは、ユーザーがいくつかのステップを踏むことなくデータを取得できるようにするために不可欠です。これにより、ユーザーはリアルタイムのデータに基づいて、十分に情報に基づく意思決定を迅速に行うことができるようになるため、生産性と効率が向上します。さらに、プラットフォームは様々なデータソースを促進し、すべてのユーザーが徹底したアナリティクス機能にアクセスできることを保証する必要があります。

拡張性: セルフサービスアナリティクスプラットフォームは、ビジネスとともに成長することが不可欠です。現代の企業には、絶えず変化するビジネスニーズに対応できる拡張可能なプラットフォームが必要です。これらのシステムは、スピードやユーザーエクスペリエンスを犠牲にすることなく、ユーザー数、複雑なアナリティクス、データ量の増加に対応できなくてはいけません。これにより、企業が拡大するにつれて、アナリティクス機能も向上します。

柔軟性: セルフサービスアナリティクス向けプラットフォームは、IT部門や他の部門の助けを借りることなく、ユーザーが高度にカスタマイズされたレポートを作成できるような柔軟性を備えていなければなりません。このような柔軟性は、データドリブンな意思決定を迅速に行うために必要です。このような独立性により、生産性が向上し、反応時間が短縮され、ユーザーはデータインサイトを戦略的選択に役立てることができます。組織は、データへのアクセスを民主化することで、あらゆるレベルで情報に基づいた意思決定を行う文化を促進することができます。

セキュリティ: データへの不正なアクセスを許してしまうような企業は、悲劇的なリスクを負うことになります。そのため、セルフサービスアナリティクスプラットフォームでは、強力なデータセキュリティ対策を講じることが重要です。セルフサービスアナリティクスソリューションは、少なくともGDPR、ISO 27001、SOC 2 Type II、プライバシーシールドフレームワークの認定が必要です。既存のプラットフォームがこれらの要件に準拠していることを確認することで、データ保護に貢献し、不要なアクセスを阻止することができます。

 

大部分のセルフサービスアナリティクスBIツールにはどのような機能が含まれているのか？

最新のセルフサービスアナリティクスツールには多くの機能が期待されていますが、考慮すべき重要な機能が3つあります。

1.　ビジネスチームがデータにアクセスするためのシンプルな方法を提供する: 会社の関係者にとって、アナリティクスツールを初めて使用するのは怖いことかもしれません。SQLが不要な場合でも、ユーザーはログインして探索し、次に何をすべきなのか分からなくなる可能性があります。優れたセルフサービスアナリティクスツールは、使いやすく、いつ、どこで、どのように始めるのかについて、非常に明確な指示を提供します。これを可能にするために、インターフェースは使いやすく、データ分析プロセスを段階的にユーザーに説明する必要があります。対話型のレッスンやツールチップは、最初の探索を読み解くのに非常に役立つでしょう。典型的なレポートやクエリのサンプルを提供することで、初心者は圧倒されることなくデータをさらに探求することができます。

2.　ビジネスチームがデータを調査できるようにする: 企業がセルフサービスをダッシュボードと混同すると、セルフサービスの本質的な側面である、データ探索や詳細への掘り下げ機能を見落とすことになります。データの急増や急減は、ダッシュボードの分析だけでは説明できません。ユーザーがデータをより詳細に精査できるようにするためには、グラフを分割し、いくつかの方法で再構成する必要があります。これを無視する組織は、戦略的選択に役立つ傾向、異常、インサイトを取得する能力をユーザーから奪うことになります。徹底的な調査には、並べかえ、フィルタリング、豊富なデータビジュアライゼーションなど、インタラクティブなツールが必要です。データを利用しやすくすることで、この戦略はユーザーエンゲージメントを高めるだけでなく、データをざっと見るのではなく、注意深く分析した上で選択を行うデータドリブンな文化を促進します。

3.　データチームが高度なアナリティクスツールにアクセスできるようにする: 強力で、適応性があり、反復可能なアナリティクスプロセスは、視覚的な支援に加えて、セルフサービスアナリティクスプラットフォームによって提供されなくてはいけません。ビジュアライゼーションは、アナリストが必要に応じて生データを入力できるように、適応性があり、技術的な上限が高い必要があります。

また、これらのツールは、ユーザーがデータを操作したり変更したりするのが簡単で、そこから導き出された結論についてより深く理解できるような、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えている必要があります。さらに重要なのは、リアルタイムのデータ処理機能、機械学習の統合、自動ビジネスモニタリングといった高度な機能です。これらの機能により、ユーザーは過去の傾向を分析するだけでなく、将来のパターンを予測し、意思決定を改善することができます。

セルフサービスアナリティクスソリューションにはどのようなものがあるか？

これまで、大部分のBIソフトウェアは、データサイエンティストや技術者を中心にデザインされていました。現在Yellowfinのような最新のBIソリューションは、一般的なビジネスユーザーと経験を積んだ専門家の両方に特化した高度なアナリティクス機能やツールを提供しています。

Yellowfin プラットフォームは、高度なAIや機械学習、自然言語技術を活用した様々なタイプのツールを提供しており、経験豊富なデータの専門家から一般的な非技術者ユーザーまで、誰もがレポートを作成できるようにしています。Yellowfinの製品は、アナリティクスエクスペリエンスがまったくないユーザーでも使い始めることができ、より多くの人々にデータドリブンな分析と意思決定を提供するのに役立ちます。

1.　初級者向け (使用者): ガイド付き自然言語クエリー (ガイド付きNLQ)

2.　中級者向け (探求者): 自動インサイトとクイックグラフ

3.　上級者向け (データアナリスト): 高度なレポートビルダーとYellowfin シグナル

セルフサービスアナリティクスFAQ

セルフサービスアナリティクスの理想的なユーザーとは？

セルフサービスアナリティクスは、データの価値を理解しながらも、大量のデータを処理し、分類する技術的なノウハウがないユーザーに最適です。これは、サプライチェーン、製造、マーケティング、セールス、財務などのビジネスユーザーであることが多いです。このようなユーザーは、データが提供する可能性を認識しています。そのため、彼らに必要なのは、データを分析し、インサイトを生み出すための、よりシンプルな方法だけです。

 

セルフサービスアナリティクスは従来のアナリティクスと何が違うのか？

従来のアナリティクスアプローチでは、ビジネスユーザーは特定の目的を念頭に置いてデータの収集を依頼しなくてはいけません。その依頼は、IT部門への待ち行列に長時間滞留し、企業のコスト負担になるかもしれません。セルフサービスアナリティクスに切り替えることで、ユーザーはアプリケーションを実行し、データセットをロードして、パラメーターやディメンション (次元) を指定し、データを操作して、どのようなインサイト、レポート、ビジュアライゼーションが得られるかを確認することができます。

 

セルフサービスダッシュボードとは何か？

セルフサービスソリューションでは、ユーザーはダッシュボードやレポートを作成し、独自の分析を行うことができます。これにより、IT部門の時間が解放されるため、データガバナンスの維持、データの正確性や一貫性の確保、ミッションクリティカルなアプリケーション開発に最優先度を与えるなど、高付加価値のタスクに割り当てることができます。

 

セルフサービスアナリティクスを必須で備えなくてはいけない理由

セルフサービスアナリティクスを導入することで、ビジネスやソフトウェア製品の顧客は、簡単で直感的なBIツールを使用して、より迅速で優れた意思決定を行うことができます。これは、誰もがデータやインサイトにアクセスできるようにすることを望む今日の組織にとって重要な要素です。

データドリブンな意思決定を推進し、製品や組織の価値を高めることが目標であれば、セルフサービスアナリティクスがどのように役立つかを調査することが鍵になります。

 

セルフサービスアナリティクスを開始する方法

実際のユーザーが、Yellowfinにより高度に洗練され合理化されたセルフサービスアナリティクスをどのように利用しているのかを確認してみてください。または、無料評価版を依頼して、ご自身でお試しいただくこともできます。
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