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

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(分析)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て分析・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、データレポート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、データレポート作成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知識や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。

  • (自動化と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と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)
  • (機械学習と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、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
レポート作成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。

 

 

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、2023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: 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: 自動インサイトクイックグラフ

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Yellowfin シグナル

 

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、データやインサイトへのアクセスをすべてのユーザーに民主化したいと考えている組織にとって重要な要素です。
製品や組織のデータドリブンな意思決定や価値を高めることが目的の場合は、セルフサービスアナリティクスがどのように役立つのかを調査することが鍵となります。

 

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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