エンタープライズにおけるセルフサービスアナリティクスの準備に向けた5つのステップ

現代の企業において、セルフサービスアナリティクスは贅沢品ではなく、急速に必需品になりつつあります。

より多くの企業が、IT部門のヘルプや技術的知識なしに、誰もが使用できるセルフサービスBIツールを従業員に提供したいと考えています。これにより、組織全体でデータドリブンな文化が促進され、より多くの人々がデータにアクセスできるようになり、実用的なインサイトを得ることができるようになります。

アクセス可能なアナリティクスがなければ、意思決定に有用なデータを活用するユーザーの能力が制限され、データの価値が伝わらず、競合に遅れをとる危険性があります。

それでは、企業がセルフサービスアナリティクスを導入し、ユーザーに受け入れてもらうためには具体的にどのようにすればよいのでしょうか。本ブログでは、新しいアナリティクスソフトウェアソリューションを選択する前に考慮すべき重要な点を紹介し、セルフサービスBIの導入に向けた準備をサポートします。

 

1.　既存のアナリティクスの成熟度を評価

まず始めに、既存のアナリティクスの成熟度を確認し、理解する時間をとりましょう。

優れたアナリティクスサービスを提供するには、既存のビジネスを評価し、現在の社内能力を明確に把握することが必要です。例えば、どのようなデータがあり、それはどのように管理されているでしょうか。そのデータにアクセスは可能でしょうか。分析における信頼性はあるでしょうか。どのような形式が利用できるでしょうか。このように現状を把握することは、新しいセルフサービスアナリティクスソリューションが役立つかもしれない課題や改善点を特定するために不可欠な出発点です。

そのためには、自社のアプリケーションやソフトウェアが、アナリティクス成熟度曲線のどのあたりに位置するのかを把握する必要があります。これはBIの成熟度モデルで、顧客にとってアナリティクスの価値を強調し、5つの段階を通して必要な開発努力を理解するのに役立ちます。ここでは、自分がどの段階にいるのか、目的を定義し、課題に対処して、ユーザーにより優れたBI機能を提供するために、どのようなセルフサービスアナリティクスソリューションが理想的なのかを知ることができます。

例えば、Yellowfinがお話しする多くのお客様は、基礎的なレポート作成を含むステージ3にいることが多いようです。彼らは既存のアプリケーション内でパラメータードリブンなダッシュボードを提供する自社開発のアナリティクスソリューションを既に備えているかもしれませんが、それは限定的なものです。

ユーザーや顧客のために、より専門的なセルフサービスアナリティクスソリューションを新たに導入しようとしている場合、成熟度曲線モデルを使用して、ユーザーがダッシュボードに求める新しい機能は何か、彼らが使用するデータソースは何か、彼らが新しいツールを使いこなせるようになるために必要なドキュメントは何かなどの、重要な考慮事項を定義することができます。

アナリティクス成熟度曲線に従って、または時間をかけて独自のBI成熟度モデルを構築することで、新しいセルフサービスアナリティクスソリューションの実装に向けて、より小さく組織的な段階を経た構築をすることができ、新しいツールセットに投資する前に、自社のビジネスニーズを確実に理解することができます。

ホワイトペーパー: 組み込みアナリティクスの成熟度曲線

 

2.　明確なコミュニケーションと目的の確認

新しいアナリティクスソフトウェアを最大限に活用し、その価値を認識して、目標を達成するために、セルフサービスBIソリューションの導入は、ビジネス全体のすべての主要な関係者に通知し、その背景にある理由を理解してもらうプロセスでなくてはいけません。

そのようなソリューションを利用可能にするだけで、ローコード・ノーコードのダッシュボードや、自動化、拡張アナリティクスが、既存のワークフローをポジティブに変えるわけではありませんし、部門やチーム間で広範な説明やコミュニケーションがなければ、すべての人々が意図したビジネス固有の目的 (アナリティクス利用の拡大やデータへのアクセスの改善など) を推進できるわけでもないでしょう。

すべての新しいソフトウェアには導入が必要です。各関係者の懸念や知識のギャップを早期に解決し、セルフサービスBIツールを購入する理由や、導入による効果、導入後の数ヶ月から数年後の企業のあるべき姿について全員が認識することを優先させましょう。そうすることで、導入プロセスが効率的になり、新しいソリューションの目的がオープンエンドではなく、明確に確立されます。

より詳細な情報はこちら: セルフサービスアナリティクスとは何か？アクセス可能なBIの役割を解説

3.　セルフサービスBIチャンピオンの特定

セルフサービスアナリティクスソリューションが可能な限り迅速かつシームレスに社内ユーザーに受け入れられるようにすることは重要ですが、それが困難な場合もあります。この目的を実現する効果的な方法のひとつは、ソフトウェアをビジネスに導入し、一般ユーザーの日々のワークフローに組み込むために、組織内でこれを積極的にリードできる人物を特定することに重点を置くことです。

セルフサービスBIチャンピオンとは、理想的には、データドリブンで、基本的なレポートやダッシュボードの作成に知識があり、新しく使いやすいアナリティクスツールを初日から最大限に活用してくれそうなエンタープライズユーザーを指します。当然ながら、このようなパワーユーザーは、ビジネス全体におけるBIの使用や、BIの価値を伝えるのに最適な支持者になります。そのため、計画や導入プロセスに将来のBI支持者を含めることが重要です。

もちろん、セルフサービスアナリティクスチャンピオンは、既に技術志向の高い人 (アナリスト、レポート作成、開発者など) だけであってはいけません。データからインサイトを取得するためのより優れた、より簡単な方法を積極的に探し求めている非技術系のビジネスリーダーや、新しいアナリティクスツールを既存のワークフローに取り入れることですぐに利益を得られる可能性がある部門の従業員 (セールス、マーケティング、カスタマーエクスペリエンスなど) も必ず参加させるようにしましょう。

より詳細な情報はこちら: セルフサービスアナリティクス – 5つの主要なメリットと改善点

4.　最高のセルフサービスBI機能の評価を開始

セルフサービスアナリティクスソリューションの評価と購入のプロセスには、当然ながらある程度の時間がかかります。そのため、この段階では焦らずに、できるだけ包括的にビジネス要件を確立し、製品デモや無料評価版を活用して、候補としているセルフサービスBIベンダーに多くの質問をしましょう。

最新のBIベンダーは幅広い機能を提供しますが、セルフサービスBIに特化すると、候補のアナリティクスベンダーが以下の機能を提供しているかどうかを評価することを推奨します。

• 拡張アナリティクス (自動ビジネスモニタリング、自動インサイトなど)
• 文脈的アナリティクス (文脈的インサイトとも呼ばれます)
• データストーリーテリング (これはレポートの共有や文脈化の民主化をサポートします)
• 自然言語クエリ (これはユーザーがデータの質問に対する答えを見つけるのに役立ちます)
• セルフサービスダッシュボードおよびレポート作成

また、Gartnerのような、独立系データアドバイザリーエキスパートからの調査やアドバイスを求めることを推奨します。毎年公開されるGartner アナリティクスとビジネスインテリジェンスプラットフォームのマジッククアドラントは、現在の市場における最高のセルフサービスBIに関する第三者レポートであり、Yellowfinは3年連続 (2020年 – 2022年) でビジョナリー (概念先行型) カテゴリーに位置付けられています。

5.　一般ユーザーのトレーニングと教育

現在のデータ状況を評価し、目的を定義して、計画を伝え、チャンピオンを見つけて、セルフサービスBIベンダーの選定を完了したところで、一般ユーザーはツールを効果的に使用するために必要なトレーニングや教育を確実に受けなくてはいけません。

セルフサービスBIの定義は、一般的なユーザーが幅広い知識やスキルを必要とせずにデータを探索し、共有して、分析できる合理的なアナリティクスですが、新しいツールセットをユーザーが使用できるようになるためには、ある程度の導入とガイダンスが必要です。

優れたベンダーは、アクセスしやすい、ユーザーフレンドリーなアナリティクス機能を提供するとともに、広範なドキュメントや (コース、ビデオ、ウェビナーなどの形式で) トレーニングガイドも提供しています。例えば、Yellowfinでは、ガイド付きNLQ機能でどんなユーザーでもデータの探索を始められる非常に初心者向けの方法を提供し、一般ユーザーには、基本を理解するための詳細な選定ガイドを、より技術的なユーザーには詳細情報を掲載したWikiを、無料のトレーニングコースであるYellowfin Univeristyと合わせて提供しています。

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