NLQを採用する前に考慮すべき3つのビジネス上の課題

しかし、NLQツールがクエリの構築方法をガイドしたり（よく使われる検索候補を提供するように予めプログラムされているなど）、基本的なクエリと複雑なクエリの両方をサポートしていれば、信頼性の高いインサイトを得るベストな選択肢となります。これはガイド付きNLQと呼ばれるもので、私たちが推奨する新しいアプローチです。

Yellowfinの自然言語クエリソリューションであるガイド付きNLQは、このアプローチに従い、「比較」「数える」「一覧」などの一般的な質問から複雑な質問まで、関連する選択肢のリストを直感的に提供します。クエリに答えに適したレベルのデータへと積極的にガイドし、あらゆるタイプのBIユーザーとクエリのタイプに対応します。

詳しくみる：Yellowfin ガイド付きNLQの紹介：ガイド付きNLQとは？

2.　NLQは分析プラットフォーム全体に統合されているか？

NLQツールがユーザーに活用され、役立つ回答を効果的に提供できるかどうかは、分析プラットフォームと他の部分との統合レベルに大きく左右されます。

多くのNLQベンダーは、ダッシュボードのユーザーインターフェースの隅に検索ボックスを設定していますが、ユーザーが通常の分析ワークフローの中でこの機能を利用するとは限りません。理想的なのは、NLQは単一のUI、データセット、ダッシュボードに縛られないスタンドアローンのモジュールとして、プラットフォームのどこからでも起動できるのがベストです。

すぐ目に付くところにあってアクセスできれば、ワークフローの中で使用することが容易になります。

同様に、NLQツールが自動ビジネスモニタリング（ABM）や自然言語生成（NLG）などの他の主要技術と統合されていれば、データセットの中に隠れた外れ値やトレンドを素早く発見したり、質問に正確に答える説明やビジュアライゼーションを生成する能力がより高くなります。

詳しくみる：自然言語クエリ：ガイド付きアナリティクスの5つのメリット

3. 　NLQはビジネスアプリケーションに組み込みやすいか？

NLQは、アナリティクスを組織全体に浸透させる方法の一つですが、 この目標を達成するには、ツールがアナリティクスのコンポーネントだけに限定されていないことが重要です。

一番良いNLQツールは、CMS（Content Management Systems）、CRM（Customer Relationship Management）、人事の給与計算、財務システムなど、他のビジネスアプリケーションにNLQを組み込むことができるものです。これにより、これらのアプリケーションで得られた結果をアナリティクスデータに結びつけることができ、より多くの人が通常の仕事をしながらツールやアナリティクススイートを使えるようになります。

Yellowfin ガイド付きNLQは、ビジネスアプリケーションにスムーズに組み込むことができるように設計されています。NLQアナリティクスソリューションを探しているISVの場合、この機能をホワイトラベル化して製品の価値を迅速に高めることができ、企業はアナリティクスコンポーネントに関わっているユーザー以外に対して、セルフサービスによるインサイトを素早く提供することができます。

簡単に難しい質問をする方法

ビジネスリーダーは、意思決定を促進するデータドリブンのカルチャーを育てるにはどうしたらいいでしょうか？Yellowfin ガイド付きNLQ（自然言語クエリ）が答えです。

最新記事一覧