組み込み分析とは？
組み込み分析の定義
組み込み分析とは何か？
組み込み分析とは、リアルタイムレポートや、ダッシュボードなど、各種分析機能やビジュアライゼーションを、別のソフトウェアアプリケーションに統合することです。
これにより、エンドユーザーは、分析プラットフォームが組み込まれているソフトウェアアプリケーションに保存されているデータを分析することができます。また、問題を特定して、リスクを軽減することで、機会の最大化にもつながります。
例えば、Kodakは、既存の印刷プレスソフトウェアに分析機能を組み込みました。Kodakの顧客は、Prinergy（ワークフローシステム）を購入することで、デジタル印刷システムの一元管理に役立てることができます。
Prinergyへの分析の組み込みにより、ひとつのアプリケーションを使用するだけで、インクの使用量や、印刷パスの数、生産傾向や、生産量などを監視できます。これにより、リソースのニーズを正確に予測し、別の分析プラットフォームを使用することなく、インクの使用効率を向上させることができます。
組み込み分析は、エンドユーザーが、特定のソフトウェアアプリケーションに保存されたデータにアクセスするための窓口です。
エンドユーザーは、ソフトウェアに組み込まれた分析機能が、別のソフトウェアであることに気が付かないでしょう。これは、ホワイトラベル化と呼ばれ、分析プラットフォームを、既存のアプリケーションのルックアンドフィールに合わせて、完全にリブランドすることです。これにより、独自の分析機能を市場に投入できます。また、分分析の組込みにはグレーラベル化を言う方法もあります。これは、プラットフォームプロバイダーのブランド名を残す方法で、例えば、分析モジュールのフッターに、「Powered by Yellowfin」と明記する場合が、これに該当します。
既存のソフトウェアアプリケーションにアナリティクスを組み込む5つの利点
既存のエンタープライズソフトウェアへの分析機能の組み込みは、製品に大きなメリットをもたらします。ユーザー使用率の向上や、新規レベニューチャネルの創出、解約数の削減など、様々なビジネス機会を提供します。今回は、アプリケーションに分析を組み込むことで、ソフトウェアOEMとして得ることのできる、5つの最大の利点を紹介します。
１. 競合に対する持続可能な競争優位性
実用的な洞察を提供する最新の分析機能がアプリケーションに組み込まれていないと、競合他社に後れを取ってしまいます。顧客は、あらゆるものに分析機能を期待するようになってきました。これまでにないほど多くのデータが生成されており、企業はアナリティクスを通じて購入したソフトウェアアプリケーションの豊富なインサイト（洞察）を活用したいと考えています。
適切に最新の分析プラットフォームを組み込むことで、エンドユーザーは、データの核心であるインサイトを素早く引き出す新しいテクノロジーを利用できます。また、Yellowfinのように、イノベーションに注力する分析プラットフォームを組み込みことで、常に最新のテクノロジーを利用できます。これにより、競合に対する持続的な優位性を獲得できます。
２. 顧客のために、一線を画すアナリティクスエクスペリエンス（分析体験）を生み出す能力
最新のBIプラットフォームを組み込むことで、顧客のアプリケーション利用スタイルを変革する、新たな機能を提供できます。例えば、ダッシュボードに独自の機能をコーディングしたり、手作業の分析実行ではなく自動的なインサイトの導出などです。また、管理されたプラットフォーム内でデータを共有し、インサイトも共有することができます。最新の組み込み分析機能では、改善されたUIと柔軟なデザインオプションにより、UXも向上しています。
３. アップセル機会からレベニューストリームを獲得
最新の組み込み分析を通じて、顧客に大きな価値をもたらすことで、レベニューストリームを獲得し、アップセルの機会を得ることができます。分析モジュール自体が、新たな収入源になり得ます。また、例えば、ダッシュボードや組み込みレポートをアプリケーションに標準搭載し、自動インサイトを追加オプションとすることで、セールスチームは顧客へのアップセルが可能になります。Yellowfin ストーリーや、プレゼントのような、ストーリーテリング機能でも、同じようなことを実行できます。
４. 最速で市場に参入する能力
独自の分析機能を構築した場合、必ず構築や導入に関する問題や、リリース遅延などに出くわします。市場参入に遅れを取れば、それだけ分析組込みからレベニューを創出するのが遅くなります。しかし、適切な組み込み分析パートナー（注意：他社の分析ソフトウェアを自社のソフトウェアに組み込む際には、その分析プロバイダーとビジネスパートナーシップを結ぶことになるので、賢明な選択をすることをおすすめします。）と連携することで、素早く市場に参入できます。
例えば、Yellowfinでは、OEMパートナー向けにYellowfin プラットフォームのインテグレーション方法や、ダッシュボードやレポートについてのベストプラクティスなどを説明をするクイックスタートパッケージというサービスを提供しています。さらに、アプリケーションのマーケティング方法の説明や、組み込みによるメリットの説明などといった、セールスチームが営業活動に必要なコンテンツもサポートします。
５. コア製品の向上にリソースの集中が可能
BI（分析機能）を独自に構築するのではなく、これを組み込むことで、開発者のリソースをコア製品に集中させることができます。分析機能の提供は、最終目的ではありません。
アナリティクス（分析機能）はわたしたちの専門です。わたしたちはYellowfinを継続的に改善し、新しい機能を追加し、最新技術を導入して、あなたとあなたの顧客が今までにない、最高の製品と体験を得られるように努めています。このレベルのアナリティクスを自社のリソースのみで、コア製品に悪影響を及ぼすことなく導入することは非常に難しいでしょう。
組み込み分析プラットフォームに共通の機能
プラットフォームの良し悪しに関わらず、ほぼすべてのプラットフォームに標準搭載されている機能があります。しかし、業界をリードするプラットフォームには、自動オプションやAI機能など、さらに優れた機能が搭載されています。分析ツールを購入する前に確認すべき重要な項目は5つほどありますが、基本的に、組み込み分析プラットフォームに共通の機能は、以下の通りです。
データ準備
データ分析のプロジェクトを成功させるためには、組織がデータを分析できる状態に準備しておく必要があります。データ準備機能は、複数のデータソースに接続してデータを抽出するために必要な機能が提供されると同時に、エンドユーザーが正確なデータを使用して、容易にデータ出力ができるようにします。組み込み分析の場合、この機能は通常、ソフトウェアプロバイダー側で利用し、顧客が正確で、クリーンなデータを処理できるようにします。
ダッシュボード
ダッシュボードの活用は、複数のレポートを一か所で可視化し、アクション実行を促進する最高の手段です。ダッシュボードは、同じトピックに基づき、複数のレポートをグループにまとめることができるので、エンドユーザーは、ビジネスパフォーマンスの概要を掴むことができます。Yellowfinの最新ダッシュボード機能では、発注ボタンなどの次のアクションにつながるボタンなどをダッシュボード上にコーディングできるため、ユーザーはダッシュボードを離れずともワークフローを完了することができます。組み込み分析プラットフォームでは、独自のダッシュボード構築が可能であり、既存のブランドにマッチするようにルックアンドフィールをカスタマイズできます。
データディスカバリー
ビジネスをより良く理解するために、顧客はデータを探索し、パターンや外れ値を発見して、他のユーザーと共有しなくてはいけません。組み込み分析のデータディスカバリー機能では、アプリケーションに保存されたデータから洞察を引き出し、統制された方法で共有・配信することが可能です。拡張アナリティクスの台頭は、データディスカバリーに自動化をもたらしました。機械学習アルゴリズムは、データのパターンを継続的に検索し、統計的に重要な変化が発生した際に、関連するユーザーに自動的にアラートを通知します。
インタラクティブレポート
レポートは、簡単に構築できて、インタラクティブでなくてはいけません。組み込み分析のエンドユーザーは、独自のレポート構築を求めていますが、そうではないとしても、詳細を掘り下げ、データを表やグラフに可視化して、クエリーを発行し、他のデータポイントと比較したいと考えるでしょう。また、機械学習機能では、データポイントをクリックすることで、関連するデータや自然言語による説明を通して、自動的に説明する機能など、より強力なインタラクティブ機能を提供します。これにより、データの明確性が向上し、迅速なアクションに繋げることができます。
モバイルレポート
一部の業界では、モバイル端末でダッシュボードやレポートを提供できることが重要です。例えば、タブレットを使用して、工場のどこからでも、機械のパフォーマンスやダウンタイム、生産率を確認できることは、非常に価値があります。また、データディスカバリーのアラートをモバイルで自動受信できることは、非常にペースの早い業界において、明暗を分けるカギになるでしょう。
コラボレーション
データインサイトに関連する統制されたコラボレーションや、組み込み分析プラットフォーム内でのレポート作成は、顧客の時間を大幅に節約し、アプリケーションの定着率を向上させます。データが存在する場所でコラボレーション（共同作業）ができれば、メールや、SNSプラットフォームにスクリーンショットをコピー＆ペーストする必要はなくなり、プラットフォームの滞在時間が向上し、データのライブ表示が可能になり、迅速にアクションを実行できます。
組み込みで拡張機能を活用
アナリティクスで機械学習アルゴリズムとAIを使用する、拡張アナリティクスの台頭を受けて、手動による分析（BI/アナリティクス）は、ますます自動化の方向に進んでいくことでしょう。
既存のソフトウェアアプリケーションに分析機能を組み込んでいる場合、この自動化が、非常に大きな利点をもたらします。拡張アナリティクスは、市場にAI対応製品を投入し、今までよりも素早く、顧客にデータインサイトを提供できます。
Yellowfin シグナルのような、自動データディスカバリーは、データをスキャンして傾向やパターンを引き出し、関連するユーザーに統計的に重要な変化を通知します。それは、急減や急増、傾向方向やステップの変化など、多岐にわたります。アラート通知により、ユーザーは課題を修正し、成功を最大化するためのアクションを、即座に実行することができます。手動のデータディスカバリーは必要ありません。（つまり、社内アナリストのリソースも、それほど必要としないことを意味するため、彼らの給与と時間を節約することができます。）
機械学習は、エンドユーザーがクエリーを発行し、インサイトを明らかにするサポートもします。Yellowfin 自動インサイトのような機能では、データポイントをクリックし、「説明」または「比較」を選択することで、アルゴリズムが、関連する分析や箇条書きの自然言語による説明を通して、説明や比較を作成し、理解できるコンテキストや説明により、データを最大限に活用できます。
自動化が従来のアナリティクス機能にまで拡大し、アナリストやエンドユーザーがインサイトや説明を必要とする際のサポートになれば、拡張アナリティクスの傾向は、さらに強まっていくことでしょう。
既存のアプリケーションを最新化するために、最高の組み込み分析ソリューションを選択する方法
比較ガイドをダウンロードして、アナリティクスベンダーのタイプや、それぞれの利点の違いを比較し、アナリティクスパートナーシップで確認すべきことを把握しましょう。