文脈的アナリティクス対ダッシュボード：違いは何か？
スタンドアローンのダッシュボードから、即時的でガイド付きの動的なインサイトに至るまで、文脈的アナリティクスは、従来のビジネスインテリジェンスの最後のギャップや課題を解決します。しかし、これらは何が異なるのでしょうか。
Eckerson グループによると、この20年間で、スタンドアローン型BIツールは、平均的な組織の25%以上に浸透することができず、大部分の従業員が週に1回程度使用するのみに留まっています。
最新のダッシュボードの多くが洗練され、ユーザーフレンドリーである一方で、既存のBIツールは、基幹業務アプリケーションの外部からスタンドアローンツールとしてアクセスされることも少なくありません。この分離は、ユーザーがBIを使用したり、データからインサイトを得たりすることが保証されていないことを意味します。
組み込みアナリティクスは、ダッシュボードやグラフ、レポート作成機能や認証環境を、ホストアプリケーション内に専用モジュールとして直接挿入することで、この問題を解消します。これにより、アナリティクスは、外部からアクセスするツールではなく、既存のアプリケーションのように見え、機能することになります。
現在、文脈的アナリティクスは、アナリティクスとトランザクションをより深く統合することで、いくつかの重要な改善をもたらし、この均衡をさらに劇的に変えつつあります。そこで今回は、ダッシュボードと文脈的アナリティクスの3つの大きな違いについて紹介します。
1. 柔軟性対摩擦
文脈的アナリティクスは、最新のセルフサービス型BIツール（ダッシュボードおよびレポート作成）と、アナリティクス機能（拡張アナリティクスおよび自動ビジネスモニタリング）を、アプリケーションのインターフェースやコアワークフローに直接組み込みます。アラート、グラフ、表、ビジュアライゼーションは、ソフトウェアの中心的な機能と並んで画面上に表示され、ユーザーの次のアクションをサポートするために必要な関連データを提供します。
文脈的アナリティクスを使用することで、ユーザーは同じユーザーインターフェースから関連する情報に瞬時にアクセスすることができるため、さらなる文脈を求めて、既存のトランザクション環境から切り替える（例：他のアプリケーションやタブへ）必要がなくなります。BIソリューション自体が、ユーザーを次のアクションへ積極的に誘導することで、アナリティクスを日常のワークフローのシームレスな一部にすることができます。例えば、ユーザーが顧客のアカウントレコードを閲覧すると、購入履歴がグラフ形式で動的に表示され、さらなるセールスインセンティブの決定を即座に下すことができます。
一方、従来のスタンドアローン型ダッシュボードでは、アプリケーションのトランザクション環境がアナリティクスから分離されてしまいます。ユーザーは、意思決定内容の検証や、インサイトを引き出すためにさらなる文脈が必要な場合は、作業を中断し、アプリケーションからダッシュボードに切り替えてデータを取得しなくてはいけません。これは、ユーザーの思考プロセスを中断させ、ワークフローの効率と効果に摩擦を生じさせます。
より詳細な情報はこちら：文脈的アナリティクスを導入すべき5つの理由
2. ガイダンス対憶測
人工知能（AI）、自動アナリティクス、データストーリーテリング、機械学習は、文脈的アナリティクスの重要なコンポーネントです。これらを組み合わせることで、利用可能なアナリティクスツールの最適な使用方法や、データから答えを見つける方法を積極的にガイドする洗練されたBIツールの構築をサポートします。文脈的アナリティクスは、これまでアナリストやデータサイエンティストしか利用できなかった多くの強力なアナリティクス機能を、一般的なビジネスユーザーにも使いやすく、既存のシステムやプロセスにシームレスに溶け込む形式で提供します。
例えば、Yellowfin 自動インサイトやシグナルなどの機能を備えた文脈的アナリティクスプラットフォームは、ユーザーがダッシュボード上で目にするデータの意味を（自然言語を使用して）積極的に説明し、どのような変化が起きたかだけでなく、より幅広い文脈で何を意味するかをユーザーに通知します（自動アラート）。これらのツールを備えるポイントは、データの背後にある意味を説明する直感的なシステムがワークフローに組み込まれていることで、ユーザーが憶測に基づいて意思決定をしなくなるということです。
これに対して、スタンドアローン型ダッシュボードは、特定のビジネス領域の最も重要な情報の概要を表示するための優れた方法であり、必要に応じて、様々な方法で詳細を掘り下げることができます。しかし、ユーザーが既にBIソリューションに精通していない限り、彼らは提供されたデータを探索、または使用する最善の方法を把握していない可能性があります。ダッシュボードは一般的に運用プロセスから切り離されているため、人々の利用可能なBIツールの使用における不要な障害が増えるかもしれません。これにより、ユーザーはデータではなく直感に基づいて意思決定を行うことになり、その結果、信頼性が低く、本来であれば完全に回避可能な憶測を行うことになります。
3. 繋がり（エンゲージメント）対切断
主要なエクスペリエンスとは区別できない方法で基幹業務アプリケーションに統合されているため、文脈的アナリティクスは、より多くのユーザーがBIから価値を得られるようにします。アナリティクスはもはやスタンドアローンツールではなく、製品自体が独立したタブでもなく、コア機能と統合しているため、合理化されたシームレスな方法で作業をしているユーザーの目の前にアナリティクスを配置することで、彼らはダッシュボードやその他のBI機能を一貫して使用することができます。
スタンドアローン型ダッシュボードツールは、依然としてセルフサービスアナリティクスに非常に有用です。しかし、BIに対するエンゲージメントは、個々のユーザーと、さらなる情報が必要なときに、主要な業務アプリケーションからダッシュボードに一貫して切り替えるために、特別な努力をするかどうかに完全に依存しています。これは、ユーザーのワークフローから切り離され、ユーザーをアプリケーションに留めておくための障害になりますが、文脈的アナリティクスはこれを否定します。
文脈的アナリティクスはダッシュボードを置き換えるのか？
重要なのは、最新のダッシュボードベースのアナリティクスは、依然として非常に有用なセルフサービスBIツールであるということです。これは、重要な情報を一目で確認し、監視して、アクションを起こすことのできる優れた要約を提供します。しかし、現在多くの組織では、インサイトに対するニーズが高まっており、ビジネスユーザーが意思決定を行う際に、ダッシュボードが唯一の、または主要な情報源ではないという認識が高まっています。
これは、文脈的アナリティクスなどの最新のBI機能が果たす役割です。ダッシュボードは、依然としてBIの中で重要な役割を果たしていますが、その可能性を高める新しい機能もあります。
そしていま、変化が起きています。Ventana Researchによると、2022年までに、基幹業務担当者の半数以上が、彼らの業務やプロセスに組み込まれた部門横断的なアナリティクス機能に迅速にアクセスできるようになることで、業務上の意思決定をより効率的かつ効果的に実現できるようになります。そのため、いまが、なぜ文脈的アナリティクスに目を向ける必要があるのかを理解するに最適な時期なのです。
文脈的アナリティクスとは何か？組み込みBIの次なるレベル
組み込みアナリティクスは、エンタープライズアナリティクスにダッシュボードをもたらしますが、これらは依然として統合され、既存のコアソフトウェアとは独立したモジュールとして使用されます。もし、アナリティクスをアプリケーションユーザーに近づける、さらに優れた方法があるとしたら、どうでしょうか。