拡張ユーザーとは何か？AIアナリティクスのユーザーを理解する

今日のアナリティクスソリューションにおけるAI対応機能の台頭は、すべてのビジネスユーザーがデータを分析しやすくすることで、ダッシュボードへの依存を益々軽減しています。 

このパラダイムシフトの高まりとともに、新たなラベルが登場しました。それは、拡張ユーザーです。

表面的には「拡張」という言葉は様々な解釈を連想させるかもしれません。AIベースのダッシュボードアシスタント？自然言語主導のレポート作成？

しかし、この言葉が何よりも象徴しているのは、あらゆる知識やスキルレベルの情報使用者に以下のことを可能にすることを目的とした、アナリティクス業界における考え方の根本的な変化です。

• これまではアナリストや専門家のみが利用できた強力なアナリティクス機能の使用
• カスタマイズされた動的でパーソナライズされたインサイトをユーザーに直接、そして自動的に提供
• コアワークフロー内でより効率的かつ効果的なデータ主導アクションを実行

 

本ブログでは、拡張ユーザーの背景にある意味、それがアナリティクスおよびビジネスインテリジェンス (BI) にとって何を意味するのか、そしてなぜこれに注目すべきなのかについて紹介します。

 

拡張ユーザーとはどういう意味か？

拡張ユーザーとは、自動化され、文脈化された、AI対応アナリティクス機能をデータ分析ワークフローの一部として活用するビジネスユーザーのことです。

拡張ユーザーと一般的なアナリティクスユーザーとの違いは、彼らはデータを分析するための主な、または唯一の手段として、従来のダッシュボードに依存していないことです。

これまで事前に定義されたダッシュボードやレポートは、ビジネスにおいてアナリティクスユーザーがデータを監視し、探索して、分析するための主要な手段として考えられてきました。

その代わりに、現在ユーザーはデータを探索する際に、自動ビジネスモニタリングや自然言語クエリー (NLQ) などの高度な機能に簡単にアクセスできるようになりました。

これらのツールは、人工知能や機械学習を利用した他のツールと同様に、2010年代後半にアドバイザリー会社によって初めて作られた業界用語である拡張アナリティクスの傘下に入ります。一般的なアナリティクスユーザーの間では、これらの強力なツールを表す最も一般的な用語はAIアナリティクスです。

 

拡張ユーザーが重要な理由

ダッシュボードのみを提供して、ユーザーがインサイトを引き出す方法を正確に把握するか、画面上に膨大なデータが表示されている場合に、データが伝える内容を正確に理解することに期待するのは、彼らがそこから価値を得たり、提供されたBIソリューションを使用したりすることを保証するのに十分ではありません。

これは、AIアナリティクス機能が欠如した従来のダッシュボードの制限によるものです。

• ユーザーは何が起きたのかを表面化するために、ダッシュボードのデータを手作業で探索しなくてはいけません
• ユーザーは、それが適切であるかのガイダンスなしに、次に取るべきアクションを定義しなくてはいけません
• ユーザーには、表面的なレベルを超えたアナリティクスに関する一定レベルの知識が不足している可能性があります

ダッシュボードのみを使用するユーザーは、最終的にはアナリティクスを最大限に活用しないか、答えを見つけるのに膨大な時間をかけるか、正確なインサイトを引き出すためにアナリストの介入を必要としたり、誤った結論に至ったり、誤った判断を下したりする可能性があります。

しかし、BIおよびアナリティクスプラットフォームにおける新たな拡張ユーザーエクスペリエンスは、マシン支援型インサイトや自動アラートのようなツールを使用することで、ビジネスユーザーがどのインサイトが最も重要で、実用的であるかを見つけ出す方法を合理化しました。

これらのツールは、ダッシュボードを置き換えるのではなく、ダッシュボードの強力な拡張機能として機能するため、データの内容を簡単 (かつ迅速) に探索および理解することができます。

端的に言えば、日常的なビジネスインテリジェンスツールに拡張アナリティクステクノロジーが普及したおかげで、一般的な情報使用者は、急速に拡張ユーザーになり、これまで以上に簡単で直感的にアナリティクスを使用できるようになっています。

 

拡張ユーザーはどのような機能を使用するのか？

拡張アナリティクス: AIおよび機械学習、会話型インターフェース、自然言語クエリーが、定義済みダッシュボードの拡張機能として機能することで、一般ユーザーがデータの変化 (異常値、パターン、外れ値、傾向) や、ビジネスの主要業績評価指標 (KPI) を探索したり、新しい質問に対してアクションを起こす方法を自動化するのに役立ちます。Yellowfinは、自動インサイト機能の一部として、拡張アナリティクスを提供しています。

自動ビジネスモニタリング: データの自動モニタリングおよび分析により、重要な変化を即座にユーザーに通知することで、イベントへの対応を迅速化し、ユーザー自身でデータを手作業で探索することなく、より関連性の高いパターンや傾向を引き出すことができます。Yellowfinは、シグナルの機能として、自動ビジネスモニタリングを提供しています。

文脈的アナリティクス: 製品エクスペリエンスのシームレスな一部になるようアナリティクスを統合することで、アナリストに支援を求めたり、より多くの情報を見つけるためにアプリケーションの文脈を切り替えることなく、データを使用してアクションを起こす必要がある時点でビジネスユーザーに提供される、文脈化されたインサイトです。

データストーリーテリング: 同じアナリティクスプラットフォームでデータストーリーを作成して共有することで、ユーザーが事前定義されたダッシュボードで作業を開始し、インサイトを得るために (手作業と拡張の両方で) さらに調査する必要性を減らすことができます。これらのストーリーは、数字の背後にある文脈を説明し、ビジネスにおける最も意味のある変化を魅力的な方法で強調するのに役立ちます。Yellowfin ストーリーは、その一例です。

 

拡張ユーザーに備える方法

アナリストから使用者に焦点を当てたアナリティクスの思考およびデザインのシフトは、ユーザーがこれまで以上にデータを得ることを可能にしました。しかし、ユーザーが選択したBIソリューションでこれらのツールを最大限に活用できるようにするには、まだいくつかの重要な手順があります。

既存のBIツールを、ユーザーに拡張アナリティクスエクスペリエンスを提供しているマーケットリーダーと比較して評価し、現在提供している機能に埋められるギャップがあるかどうかを確認します。

これらのツールへの信頼と採用を促進するために、組織内でデータリテラシーを構築します。これらが使いやすいと言っても、ユーザーがそのメリットを理解していない限り、ビジネスインサイトを得るために従来のダッシュボードに頼ることになり、これは理想的ではありません。

最後に、これらのツールを活用して効果を高める方法について、時間をかけてユーザーに説明します。

 

Yellowfinの自動化機能でビジネスインテリジェンスを強化

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