拡張アナリティクスがスマートなアナリストを迅速に結論へ導く

結論を急ぐことは、ビジネスの経営（そして人生の大部分）において悪い方法であると見なされてきました。これは、事実やその決定事項に関連する様々な理解を深めることなく、早急に貧困な意思決定をしたと捉えられます。しかし、ここにすべてを変えるテクノロジーの新しい波があります。自動化とAIにより「拡張アナリティクス」がもたらされ、特定の拡張アナリティクスツールがインサイトへの近道を提供することで、アナリストやビジネスユーザーは即座に結論を導くことができるようになりました。

拡張アナリティクスとは何か

拡張アナリティクスとは、機械学習の使用とAIの形式であり、データからインサイトを引き出すプロセスを自動化し、強化します。

データの変化を説明可能にし、ビジネスの最適化をサポートするインサイトを引き出すプロセスは通常、数時間、数日、数週間、時には数ヶ月を要する非常に負荷のかかる手作業です。

そして、この速度で実施されるデータからのインサイトの引き出しは、現代のビジネスに流入するデータの氾濫速度に遠く及びません。

ビジネスデータの量や速度、多様性の増加により、アナリストは単純に分析に付いていくことができていません。そして、このように膨大な量のデータを前にすることで、どのデータをどのように分析すべきかという判断に、必ず人間のバイアス（偏見）が付いて回ります。何を分析すべきか決める際に、何も考慮することなく何時間もかけてデータにフィルターを適用したり、掘り下げることはできません。最終的には、以前に結果を出したことのあるデータセットに行き着くことでしょう。

バイアスや疲れは、現在の分析における大きな問題です。

しかし、新しい時代の拡張アナリティクスがもたらす自動化は、すべてを変化させることを約束します。事実、これはワークフローステップの大部分を自動化し、分析プロセスに費やす人々の時間を根本的に短縮します。

アナリティクスの進化

ビジネスアナリティクスはかつて、IT専門家の領域でした。

ツールは手作業で使用し、非常に複雑で、驚くほどに高額でした。アナリティクスは、データサイロから構築される当時の静的なダッシュボードから、セルフサービスアナリティクスを通して構築され、自然言語によるアドオンさえも搭載した、近年のインタラクティブなビジュアラーゼーションへと変化しました。

現在、すべてがまた変わろうとしています。ユーザーごとに調整された自動データディスカバリーの通知によりアクションを促されるインサイトドリブンなアナリティクスにより、市場に混乱が見られます。これが、自動化の新しい波です。そしてこれが、拡張アナリティクスです。

拡張アナリティクスとともに必要になるインサイト

ビジネスデータからインサイトを引き出すのに、どの程度の時間が必要でしょうか。

もちろんこれは、その時々に応じて異なります。しかし、ウェブサイトトラフィックの奇妙な急減というマーケティングからの依頼はどうでしょうか。もしくは、出張費の急増というファイナンスからの依頼はどうでしょうか。

場合によっては分析に終日かかるかもしれませんが、その依頼に辿り着く以前に、既に受領している依頼はどのくらいあるでしょうか。多くの場合、依頼への回答はそれを必要としていたときよりもずっと後に提供され、その過程には複数の作業が含まれます。

既存のBIとアナリティクスのワークフローから

自動アナリティクスとBIのワークフローであるYellowfin シグナルへ

アナリティクスワークフローには、複数のステップがあります。

もし、これらのプロセスを短縮できるとしたらどうでしょうか。データディスカバリーのすべての作業を機械に任せ、データ準備からアクション可能な結論へ近道できるとしたら。

もし、以下のようにシンプルなプロセスだとしたら：

1. データ準備
2. 変化のシグナルが通知されるのを待ち、その後それを共有し、アクションを起こす
   
   

これが、自動（または、拡張）分析の約束です。これは、結論を導く近道へのサポートをします。中間の分析はスキップされるのではなく、ユーザーに代わり実行されます。テクノロジーは、人間よりも膨大な量のデータを一瞬で処理できるため、このようなデータの氾濫への対応をテクノロジーに任せるのは当たり前のことです。

加えて、機械は常に稼働しているので、発生と同時に変化を通知することができます。急減や急増、傾向の変化や期間の比較などの通知を提供します。これはつまり、ビジネスに発生する重要な変化を見逃すことがないことを意味します。

自動分析の恩恵：

• インサイトへの最速のスピード
• ビジネスに重要な変化を常に把握
• ディスカバリープロセスへのバイアスや疲れがない
• 時間や人々に費やされる費用を削減

アナリストの仕事はなくなるのでしょうか

自動化のスピードや力、正確性に関する話を聞くと、アナリストの仕事はなくなるのではないかと思うかもしれません。しかし、答えはNoです。アナリストは未だ切実に必要とされています。

アナリストの新しい役割

機械のスピードで提供されるこれらのデータシグナルの自動化にともない、アナリストの役割は、インサイト解釈者へと進化する必要があります。彼らは、最も重要なインサイトを表面化し、アクションを起こすために正確な道のりを確認します。この新しい波を受け入れるために、今日のアナリストにはまったく異なる技術が要求されます。

新しい時代のアナリストは、根本的な原因分析の専門家でありながら、ビジネスにも精通している必要があります。重要なインサイトを引き出すうえで、アナリストは、それぞれのユーザーや部門に重要な事柄を把握していなくてはいけません。これには、ビジネスデータの理解も要求されます。その情報がマーケティングチームに与える影響を把握していなければ、特定の地域におけるウェブトラフィック急増を調査することはできないでしょう。アナリストは、影響を受ける領域に影響を与えるため、各ビジネス部門に有用なインサイトを提供できなくてはいけません。

未来のアナリティクスチームに備えるために、ビジネスは即座に準備に取り掛かる必要があります。

結論への近道

Yellowfin シグナルのような自動分析機能により、手作業によるプロセスの全体をどの程度短縮できるかを確認し、数日や数週間ではなく、数分でデータからインサイトを導くことができます。これにより、ビジネスをサポートする結論への近道を最速で導くことができるでしょう。