エンタープライズ向けデータビジュアライゼーションソフトウェアの9つの主要な機能
複雑なデータセットを抱える企業では、データのアクセスしやすさや使いやすさを向上させる方法を見つけていかなくてはいけません。その方法のひとつとして、データビジュアライゼーションがあります。これにより、レポートのデータをより理解しやすく、実用的なものにすることができます。
データビジュアライゼーションBIソフトウェアの最低限の要件は優れたデータビジュアライゼーション機能ですが、多くの場合、さらに具体的な機能が必要とされます。これが適切に実行されることで、データビジュアライゼーションツールは、情報理解を向上させ、意思決定を迅速化し、貴重なインサイトの取得に必要とされる時間を短縮するのに役立ちます。
今回はエンタープライズ向けデータビジュアライゼーションソフトウェアの9つの主要な機能を紹介し、これらがどのように企業をサポートするのかを確認していきます。
目次
エンタープライズ向けデータビジュアライゼーションが対処する問題は何か?
データディスカバリー、データマイニング、データの理解は、優れたデータビジュアライゼーションツールが達成を目指す主な目標です。これは、ユーザーが大規模なデータセットから素早くインサイトを取得し、複雑な関係性を理解するのに役立ちます。
問題は社内のデータサイエンティストやアナリストが、「データビジュアライゼーションとは何か?」という繰り返される質問に対して、それぞれに異なる目標や要件、答えを持っていることです。
概念と独自のビジネス要件に関する個々の理解に基づいて、理解しやすいレポートを求めるチームもあれば、データセットをより詳細に探索できるインタラクティブなダッシュボードを必要とするチームもあります。
ただし、既存のツールでは様々なユーザーのニーズに対応できないことが多く、異なる要件に合わせて調整できる適切なツールを見つけるのが困難な場合があります。これは、ストレスや無駄に費やされる時間を生み出し、セルフサービスBIの使用率低下につながる可能性があります。
それでは、エンタープライズ向けデータビジュアライゼーションソリューションに必要なものは何でしょうか。
ビジュアライゼーション機能を備えたBIソフトウェアは、まず使用しているデータソースや構造を理解できなくてはいけません。データソースにはテキスト、表、グラフ、イメージを含む、様々なタイプのデータを使用できます。構造には個々のレコード、レコードのグループ、データベース全体を含めることができます。また、優れたデータビジュアライゼーションツールは使いやすく、幅広いカスタマイズオプションをグラフに提供できなくてはいけません。
Power BI レポートでは、顧客が製品とどのように対話しているか、製品デザインの変更が顧客行動にどのように影響を与えているかを示すことができますが、多くの場合、一般的なユーザーに対するカスタマイズしやすさや、アクセスのしやすさが不足しています。
ドラッグアンドドロップのインターフェースや、表形式データのグラフ表示など、ビジュアライゼーションを使いやすくするために必要なその他の機能により、パターンや傾向を簡単に確認できます。例えば、インタラクティブなビジュアライゼーションは、アナリストがより詳細にデータセットを探索するのに役立ちますが、専門家ではないユーザーにとってグラフの使用が難しい場合、すべてのユーザーが使用できる可能性は低くなります。
データビジュアライゼーションツールは、今まで気付かなかったかもしれないレポートのパターンやインサイトを見つけるのにも役立ちます。理解しやすい方法で運用指標を可視化することで、直感だけでなく、数値に基づいてより優れた意思決定を行うことができます。
Yellowfinのような優れたデータビジュアライゼーションツールには、探している情報を見つけ、必要なインサイトを得るための多くの機能が組み込まれています。
データソースにフィルターを適用したり、並べかえたりできるため、探している情報を素早く見つけることができます。データビジュアライゼーションはウェブサイトやアプリケーションに組み込むこともできるため、ユーザーはどこからでもアクセスできます。Yellowfinのドラッグアンドドロップ機能を使用することで、ニーズに合わせてカスタマイズされたレポートを素早く作成することもできます。詳細は、以下をご確認ください。
より詳細な情報はこちら: Yellowfin インタラクティブデータビジュアライゼーションおよびダッシュボードギャラリー
エンタープライズ向けデータビジュアライゼーションソリューションの9つの主要な機能とは何か?
以下では、ビジネスまたはアプリケーションのエクスペリエンスに新しいアナリティクスソリューションを導入する際に必要となる、エンタープライズ向けデータビジュアライゼーションの9つの主要な機能について紹介します。
1. 組み込みのしやすさ
社内構築のデータビジュアライゼーションは、理解や意思決定の向上において強力なツールになりますが、適切なツールがなければ運用を開始するのが難しくなる場合があります。
優れたエンタープライズ向けデータビジュアライゼーションアナリティクスソリューションは、組み込み可能でなくてはいけません。これはつまり、他のアプリケーションやウェブサイトに組み込むことができることを意味し、組み込みデータビジュアライゼーションツールとして知られています。これにより、可視化された情報 (グラフやマップ) を他のチームメンバーと共有し、より大規模な分析作業の一部として使用することできます。
2. パフォーマンス
強力なBIやアナリティクスツールは、レポートやダッシュボードを生成してグラフィカルに表現するのに時間がかかりすぎる場合、役に立ちません。優れたアナリティクスツールは、迅速で応答性が高く、ユーザーが分析を素早く実行できる必要があります。
3. グラフのカスタマイズ
データセットの多様性が複雑な場合、グラフから傾向やパターンを見つけるのは困難です。導入するエンタープライズソリューションでは、ユーザーがインタラクティブなビジュアライゼーションを作成し、グラフやマップをカスタマイズして、重要なビジネス情報をより効果的に伝えられるようにする必要があります。
これにより、エンドユーザーは、特定のニーズや対象ユーザーのニーズに合わせてカスタマイズされたインタラクティブなグラフを作成できるだけでなく、様々なタイプのグラフ (棒グラフ、円グラフ、散布図など) を利用して主要な指標を可視化することができます。
4. インタラクティブな探索
インタラクティブなグラフは強力な視覚機能ですが、これに圧倒される場合もあります。
優れたエンタープライズ向けビジュアライゼーションアナリティクス製品は、ユーザーが有益かつ直感的な方法でグラフィカルに表示された情報を簡単に探索できるようにする必要があります。これにより、多くの情報を確認することなく、探している答えを素早く見つけることができます。
5. AI、機械学習、NLQ統合
データビジュアライゼーション機能は、使用しているビジネスインテリジェンスソリューションに応じて、他の多数のビッグデータおよびアナリティクス機能により強化されます。一般的な統合としてAIや機械学習アルゴリズムの使用があります。これにより、情報をより理解しやすく便利にすることができ、指標から自動的に学習して、時間経過とともに結果の精度を向上させることができます。
自然言語クエリー (NLQ) は、ビジュアライゼーションツールを強化する重要なアナリティクス機能のひとつです。NLQは使用されている文脈を理解し、データビジュアライゼーションのベストプラクティスをデータセットにクエリーを実行するエンドユーザーに提供することで、BIレポートをよりアクセスしやすく、使いやすくするのに役立ちます。これにより、指標をより実用的にし、ユーザーが生成された様々なビジュアライゼーションを最大限に活用するサポートをします。
6. メタデータ管理
エンタープライズ向けビジネスインテリジェンスソリューションのよく見落とされがちなコア機能のひとつに、メタデータ管理があります。これにはデータソース、データ形式、データに関する他の情報を管理する機能が含まれます。
これにより、データがダッシュボードに正しく表示され、見つけやすく、使用しやすくなります。メタデータ管理を備えたソリューションの例としては、Yellowfin、Microsoft Power BI、Tableauなどがあります。
7. セルフサービス機能
データアナリティクスは時間のかかるプロセスであり、複数のチームメンバーからのインプットを必要とします。データビジュアライゼーションツールは、IT部門やアナリストに依頼することなく、ユーザーが独自のレポートを簡単に作成できなくてはいけません。
組織のニーズに特化したビジュアライゼーションやグラフのタイプ、組み込みグラフを作成したり、他のチームメンバーと共有したりすることができます。このセルフサービス機能は、ユーザー個人が他のユーザーの作業完了を待つことなく、自分の時間にアナリティクスを実行できるため重要です。
8. 地理的タグ付けとロケーションインテリジェンス
グラフ上でデータをグラフィカルに表現できることは強力なツールになりますが、数値に適切なタグ付けがされていないと使用が難しくなります。地理的にタグ付けられたデータにより、ユーザーは世界の様々な地域がどのように関連しているかを確認し、より適切な意思決定を行うことができます。
ロケーションインテリジェンスは、ユーザーが特定のデータポイントを見つけたり、異なる地域がそれぞれにどのようなパフォーマンスを上げているのかを理解したりするのに役立ちます。この情報を使用してビジネス運用を改善したり、どこにリソースを投資するのかをより適切に決定したりすることができます。
9. データディスカバリー
データを可視化することは、これまでの方法では見落としていたかもしれないインサイトを見つけるのに役立ちます。データディスカバリーは、今まで見つけることができなかったかもしれないデータのパターンや関係性を明らかにするプロセスです。
データディスカバリーは、フィルターの適用や並べかえ、データのグループ化など、様々な方法で実行することができます。また、インタラクティブなビジュアライゼーションツールを使用することで、より直感的な方法でデータを探索することもできます。
拡張やカスタマイズが可能なデータビジュアライゼーションソリューションが必要ですか?
市場には非常に多くのビジュアライゼーションツールがあるため、自社に適したツールの決定は困難です。最適なデータビジュアライゼーションツールは、必要な機能と特定のニーズを満たす柔軟性を提供します。
優れたデータビジュアライゼーションツールは、使いやすく、高度なカスタマイズも可能です。設定の調整に何時間も費やすことなく、必要なレポートやダッシュボードを作成することができます。
インタラクティブなレポートやグラフ、ダッシュボードは、Yellowfinのエンタープライズ向けデータビジュアライゼーションツールで利用できるほんの一部の機能にすぎません。Yellowfinのアナリティクスプラットフォームは、強力なデータビジュアライゼーションを迅速かつ簡単に作成する機能を提供し、情報に基づいた意思決定に必要なインサイトを提供します。