ガイド付きNLQがすべてのユーザーに真のセルフサービスアナリティクスをもたらす方法
「セルフサービス」に対する認識は人それぞれに異なるため、セルフサービスアナリティクスツールをユーザーのニーズに合わせることは困難でした。本ブログでは、ガイド付きNLQがこの問題にどのように取り組んでいるのかを紹介します。
これまでベンダーは、セルフサービス型のビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションを、「誰でも使えるアナリティクス」として語ってきました。しかし、セルフサービスとは何を意味するのか、誰のためのサービスなのか、個々のユースケースはどのようになるのかなど、その微妙なニュアンスについての議論はほとんどされてきませんでした。
TableauやYellowfinの高度なレポートビルダーでさえ、過去にセルフサービスアナリティクス向けにつくられた製品は、既にデータを理解し、ドラッグ&ドロップのインターフェースを使うことができるアナリスト向けのものでした。通常アナリストたちは、難しい質問に答える必要があり、複雑な分析やレポートを作成したいと考えています。
その一方で、ドラッグ&ドロップ式のレポートビルダーを使用したことのない、非技術系のビジネスユーザーもいます。彼らはこれが複雑で、使用できるようにトレーニングしたとしても、すぐに価値が見い出せないか、理解できる答えを得るまでに時間がかかりすぎる、と感じているようです。
セルフサービスアナリティクスとは何か、が人それぞれに異なることは明らかで、この課題が新しい自然言語クエリーツールであるガイド付きNLQを開発する上での原動力になっています。
目次
ガイド付きNLQ: セルフサービスBIとは
Yellowfin 最新のセルフサービスBI機能であるガイド付きNLQは、アナリティクスのスキルや知識レベルに関わらず、すべてのユーザーが完全なガイド付きでデータに対して難しい質問を行い、関連する回答を瞬時に受け取ることができます。
通常データに対して複雑な質問をするには、複雑なSQLクエリーを記述したり、ドラッグ&ドロップツールを使用して複雑なレポートを作成する必要があります。これに対して、ガイド付きNLQは、クエリーの作成を動的にサポートします。これにより、非常にシンプルなUIで比較的複雑な質問をしながら、答えを導き出すことができます。
これまで「セルフサービス」と呼ばれるBIソリューションを使用しなくてはならず、その理解には依然として多くの外部サポートが必要であることに気付いていた非技術系ユーザーにとって、ガイド付きNLQのようなツールは解放でした。これは、BIソリューションの背後にあるすべての複雑さを取り除き、あらゆる知識レベルの人々が概念的に難しい質問をすることを可能にし、エンドツーエンドのプロセスを可能な限り容易にしたからです。
より詳細な情報はこちら: Yellowfin ガイド付きNLQの紹介: ガイド付きNLQとは？
複数のユースケースに対応したセルフサービスアナリティクス
ガイド付きNLQは、様々なビジネスユースケースに対応できるように作られたアナリティクスツールです。
非技術系ユーザー: 「今週の各地域のパフォーマンスはどうだったか」、「先月と今月を比較して売上トップ10は誰だったか」など、日常的な質問に対する答えを必要としています。意思決定をするためには迅速なインサイトが必要なため、彼らは複雑な分析をして答えを得たいとも必要とも思わないかもしれません。ガイド付きNLQを使用することで、ダッシュボードを分析することなく、レポートやグラフ形式の答えを瞬時に得ることができます。書式設定を変更したり、レポートを保存したりする必要もなく、IT部門に依頼をすることなく、必要な時に質問をすることができます。これは、これまではトレーニングを受けなければ活用できなかったデータを探索する新しく迅速な方法です。
上級ユーザー: ダッシュボードや、定期的な共有およびブロードキャストで繰り返し使われるコンテンツを構築するユーザーは、データを美しく表示し、拡張性のあるツールを必要とします。トレーニングを受けたビジネスユーザーや経験豊富なアナリストは、ガイド付きNLQを活用して、この目的に則したレポートやグラフを迅速に作成し、そこから詳細を追加できます。複雑な質問にも対応しているため、定期・不定期の両方のユースケースの回答を編集することができ、最終的なレポートを作成するのに有効です。
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
BIの技術的なハードルとリソースの障害をなくす
多くの独立系ソフトウェアベンダー (ISV) は、未だにエンドユーザー向けにダッシュボードやグラフなどのアナリティクスコンテンツを作成するチームを持っています。これは、BIソリューションを効果的に使用するためにビジネスユーザーをトレーニングすることのハードルが高かったからです。また、多くのエンドユーザーが、BIソリューションの使用方法を自分で学ぶことに価値を見いだせないでいることも意味していました。
ガイド付きNLQは、エンドユーザーが自ら質問できるため、開発者はアドホックな質問に都度答える必要がなくなり、コストと時間を削減することができます。また、開発者はアナリスト向けに特化したコンテンツの構築により集中することができます。
エンタープライズ分野では、ビジネスのために多くのレポートを作成するデータアナリストのリソースは非常に限られており、彼らの手を借りるには時間がかかることがあります。そのため、追加の質問があったとしても、わざわざアナリストに聞かないかもしれませんし、待たずに決断をしてしまうかもしれません。しかし、ガイド付きNLQを使用することで、ユーザーは自分で質問をし、データを見て、答えを検証してから意思決定をすることができます。
ガイド付きNLQは、ビジネスユーザーがアナリストのリソースのボトルネックを回避し、誰もが今すぐ答えを求めている質問をすることができるシンプルなツールを使用して、実用的な回答を即座に得るのに役立つと考えています。また、アナリストがガイド付きNLQを使用することで、従来のドラッグ&ドロップツール (ステップ回帰、サブクエリー、関数、ロジック) では複数のステップを要する複雑なタスクをはるかに早く実行することができます。
より詳細な情報はこちら: 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
ガイド付きNLQがセルフサービスBIを大きく変える理由
Yellowfinは、これまで専門家や広範囲なトレーニングがなければ活用できなかった複雑性を備えています。ガイド付きNLQのような新しいセルフサービスBI機能は、これまでBIツールを使用することがなかったあらゆるユーザーに高度な機能を提供します。
製品デザインには、「何かを行う方法は一つだけであるべきで、それを最適化して最善なものにしなければならない」という哲学があります。しかし、ビジネスにおけるすべてのユーザータイプや、それぞれのユースケースに合わせて最適化できないのが現実です。高度なスキルを持ったユーザーと非技術系ユーザーが同じツールを同じように使用できるようにしてもうまくいきません。これは、時間が経つにつれて、高度なスキルを持った人々は、一般的なユーザーには使いこなせない機能を求め続け、アナリティクス製品自体が技術的になることで、主流なユーザーを締め出す結果となるからです。
Yellowfin ガイド付きNLQが画期的なのはこのためです。技術者の助けを借りることなく、誰もが理解して使用できるインターフェースと独自のガイド付きエクスペリエンスを提供することで、「セルフサービス」アナリティクスが抱えていた長年の矛盾を解決します。
ホワイトペーパー：ガイド付きNLQのアプローチがもたらす5つのメリット
ガイド付きNLQのビジネス上のメリットと、アナリストだけでなくすべてのユーザーに真のセルフサービスBIを提供する方法を正確に理解することができます。詳しくはレポートをご確認ください。