2025年に備えるべきデータおよびアナリティクスのトレンドトップ3
2025年は、ビジネスインテリジェンス (BI) とアナリティクスにおいて、また新たな飛躍の年になるでしょう。セルフサービスBIの採用が急増した2024年の勢いを受けて、わたしたちの関心はより新しく、洗練された人工知能 (AI) ソリューションへと移っています。
データ環境が進化する中で、競争力を維持し、アナリティクスへの投資価値を最大限に引き出すためには、機敏性を持ち、新技術に適応することが重要です。
本ブログでは、2025年のトップデータアナリティクストレンドを掘り下げていくとともに、最新情報を入手し、準備を進めるために活用できる無料のリソースも紹介します。今年のトレンドを見逃した方は、2024年のデータおよびアナリティクスのトレンドトップ3をご確認ください。
目次
トレンド#1 - 拡張アナリティクスによりデータとインサイトをすべての人に開放
技術的な専門知識に関係なく、誰もがデータへのアクセスや分析機能を利用できるようにすることは、最新のBIソリューションを採用する企業にとって、繰り返し掲げられる目標です。
自動ビジネスモニタリング、AI、機械学習 (ML)、(NLP、NLG、NLQを含む) 自然言語技術など、複数の変革的な技術が継続的に開発され、アナリティクスソリューションに統合されているおかげで、データの民主化とセルフサービスアナリティクスの概念がより現実的なものになりつつあります。
データの民主化は、(AIアナリティクスとも呼ばれる) 拡張アナリティクスの主な利点です。拡張アナリティクスは、自動化とAI技術を組み合わせ、BIおよびアナリティクスソリューションに導入することで、すべてのエンドユーザーに対して、データ準備、発見、インサイト生成、インサイト説明といったアナリティクスプロセスを合理化します。また、これらの技術を使用してユーザーの意図をより深く理解し、適切なデータソースとベストプラクティスを推奨します。
拡張アナリティクスの目的は、データサイロを打破し、IT部門に頼って説明してもらうのではなく、データ主導の意思決定のために企業が投資したBIおよびアナリティクスツールに、より幅広い人々が貢献し、利用できるようにすることです。AIと自動化によって実現したこの新しいタイプの現代的なデータユーザーは、拡張ユーザーと呼ばれています。
Yellowfinは、拡張アナリティクスが2025年においても引き続き主要な役割を果たし、データの専門家や一般のビジネスユーザーが、データ準備やデータビジュアライゼーションなどの面倒な作業を自動化する最新のAI搭載ツールを活用できるようになることで、両タイプのアナリティクスユーザーがより簡単にデータにアクセスし、より迅速に分析段階に進み、正しい質問をすることに集中して、より正確に結果を解釈できるようになると予測しています。Gartnerなどのアドバイザリー企業は、2025年末までに、現在のアナリティクスコンテンツ使用者の90%が、BIソリューションが提供するAI搭載ツールによってコンテンツ作成者になるだろうと予測しています。また、AI企業を対象とした調査では、企業の戦略担当者の79%が、今後2年間の成功にはAIとアナリティクスが不可欠だと考えていることが明らかになっています。世界の拡張アナリティクス市場の規模は、2025年までに2980万ドル (約46億円) に達すると予測されています。
拡張アナリティクスはまだ進化していますが、一部のBIベンダーは、既存のソリューション製品の一部として独自の拡張アナリティクスツールを提供しています。例えば、Yellowfinは、AIと自動化を活用して、自動インサイト、ガイド付きNLQ、シグナルなど、強力な拡張アナリティクスツールをエンドユーザーに提供しています。これらの機能は、データプロセスを合理化し、初心者および上級者の両方にとってアナリティクスを大幅に簡素化します。初心者はこれらの機能を活用してシンプルなアナリティクス行うことができ、上級者 (アナリスト) は、より複雑で詳細な分析のための迅速な基盤として利用することができます。
Yellowfin 独自の機能セットなどの拡張アナリティクスツールを既存のデータプロセスに統合することで、以下のような重要な利点が得られます。
インサイトの迅速化とエラーの低減: ガイド付きNLQのようなAI搭載のデータクエリーツールは、自然言語クエリーを通じてユーザーがインサイトに迅速かつ正確にアクセスすることを可能にし、人的エラーのリスクを最小限に抑えます。
プロアクティブな意思決定: シグナルのような自動アナリティクスおよびモニタリングツールは、データにおける異常や傾向をプロアクティブに特定し、組織全体が将来の結果を予測して、情報に基づく意思決定を行えるようにします。
隠れたインサイトの発見: 機械学習を活用してデータ内の隠れたパターンや関係性を明らかにする自動インサイトのようなツールは、より多くの人々がAIによって生成された結果の説明や比較にアクセスできるようにすることで、エンドユーザーをより包括的で実用的なインサイトへと導きます。
Yellowfinは、豊富な組み込みAIアナリティクスツールに加えて、AIチャットボットアシスタントであるAsk YellowfinとCode Assistantも提供しています (*日本での提供開始時期は未定です)。それぞれ、エンドユーザーにYellowfinのドキュメントを案内したり、コードスニペットを生成したりするのに役立ちます。
Yellowfin 拡張アナリティクスコンテンツリソース
より詳細な情報はこちら: 拡張アナリティクスとは何か?
無料のホワイトペーパーをダウンロード: AI対応アナリティクスのアプリケーションへの組み込み
さらに詳しい内容を学ぶ: AIからBIへ - YellowfinでのML (機械学習) 実装をナビゲート
トレンド#2 - データガバナンスによる大量のデータの管理
強力なアナリティクスソリューションの魅力は否定できませんが、その真の可能性を引き出すには、重要でありながら見落とされがちな側面であるデータガバナンスにかかっています。2025年には、戦略的な意思決定にBIを活用しようとする組織にとって、データガバナンスが成功のための重要な柱となるでしょう。
データガバナンスとは、組織のデータ資産の管理を導く構造化された枠組みであり、目標を定め数値化されたビジネス成果と指標に結びつけることを意味します。この枠組みは、データの収集から分析までのライフサイクル全体を通じて、データの正確性、制御、一貫性、セキュリティを確保するために、説明責任、所有権、意思決定権を明確にします。重要であるにもかかわらず、見落とされがちな取り組みです。
適切なデータガバナンスがなければ、エラーや不整合、重複情報によって貴重なインサイトが不明瞭になる可能性があります。これがなければ、データやアナリティクスが正しく利用されるように支援するために、適切なユーザーに権限を与えることができません。これは、膨大な量のデータが様々なシステムを流れるビッグデータの時代に特に当てはまり、2025年2月にEUのAI法が施行される予定であることを踏まえると、標準化された枠組みを整備することがコンプライアンス違反を回避するための鍵となります。
2025年にデータガバナンスの重要性が急速に高まることは、拡張アナリティクスの隣接するトレンドにも関係しています。Gartnerは、データガバナンスの枠組みが統合されていないために、企業の60%が拡張アナリティクスソリューションによるAIアナリティクスのユースケースの価値を実現できないと予想しています。また、Forresterは、2025年には企業の40%がデータとAIガバナンスを組み合わせるだろうと予測しています。これまでにガバナンスを優先してこなかった場合は、今こそこれに取り組む時期です。
強固なデータガバナンスの枠組みを確立するために、多くの企業は、ソリューションに高度なデータガバナンスおよび制御ツールが組み込まれたBIベンダーを選択し、組織全体で導入するデータガバナンスの枠組みの標準化を支援しています。
ガバナンスに特化したBIツールを備えることで、データの一元管理、品質の維持、可用性の確保が容易になります。例えば、Yellowfinでは、データソース、ユーザー、データ使用を一元管理するための管理コンソールを提供しており、BI環境の最適化と導入の管理をより効率的に行うことができます。コンテンツフォルダーのようなYellowfinの機能は、適切なグループやユーザーがアクセス権を持つ適切なデータにアクセスできるようにすることで、コンテンツのガバナンスを促進します。また、Yellowfinのデータ準備モジュールは、信頼性と正確性を確保するためにデータをクリーンアップするメタデータレイヤーの構築を可能にし、安全な方法で新しいコンテンツを作成することができます。
Yellowfin データガバナンスコンテンツリソース
より詳細な情報はこちら: データガバナンスとは何か?アナリティクスにおける説明責任と品質管理
無料のホワイトペーパーをダウンロード: ガバナンスの効いたデータディスカバリーのベストプラクティスガイド
さらに詳しい内容を学ぶ: アナリティクス環境におけるデータガバナンスとデータセキュリティ
トレンド#3 - データリテラシー向上のためのデータ主導文化の醸成
拡張アナリティクスとデータガバナンスがもたらす潜在能力を最大限に引き出すには、それらが生成するインサイトを理解し、解釈して、活用できる人材が必要です。ここで、データリテラシーがデータ主導の未来の礎となります。
データリテラシーの向上を目的としたデータ文化の醸成は、組織の成功に不可欠な推進要因になると、複数のアドバイザリー企業により予測されています。Forrester Researchは、2025年までに従業員の70%がデータを多用するようになると予測しており、これは2018年の40%から増加しています。これを実現するためには、組織が投資したアナリティクスツールだけでなく、その使用方法や、一般的にデータやアナリティクスが業務に不可欠な要素である理由について、組織を最新の状態にしておかなくてはいけません。
データリテラシーは、基本的なデータ分析スキルを超えるものです。それは、経営陣から現場の従業員まで、誰もが自信を持ってデータを実用的なインサイトに変換できるような文化を積極的に育むことです。これにより、あらゆるレベルでの情報に基づいた意思決定が可能になり、行動が戦略目標に沿ったものになります。拡張アナリティクスツールがより多くの人々にデータアナリティクスプロセスを合理化するように設計されているのであれば、データリテラシーはその前段階であると考えるべきでしょう。これは、アナリティクスユーザーが知識を習得し、自信を持ってそれを使用できるようにするための努力とトレーニングです。
2025年に向けて、トレーニングワークショップやメンターシッププログラムなど、データコラボレーションとリテラシーの促進に重点を置いた取り組みへの投資を検討し、データリテラシーとデータ主導のインサイトを促進するために設計された様々な機能が組み込まれたBIソリューションを検討することを推奨します。
例えば、Yellowfinのデータストーリーテリングコンポーネントであるストーリーとプレゼントは、ユーザーがデータから魅力的でインタラクティブなナラティブを作成することを可能にし、複雑なインサイトをより幅広い聞き手に届けることができます。さらに、Yellowfinのガイド付きNLQ は、ユーザーが平易な文章で質問をすることを可能にし、高度な専門知識を必要とせずに、正確で関連性の高い回答を得ることができます。
これらの機能を組み合わせることで、Yellowfinは、データリテラシーの高い人材を育成し、データ主導の意思決定を全面的に推進する企業を支援することを目指しています。
Yellowfin データリテラシーコンテンツリソース
より詳細な情報はこちら: データの (分析) 準備は整っていますか?
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Yellowfin BI: 2025年に向けた最先端のアナリティクスソリューション
最新のデータとアナリティクスのトレンドに対処することで、誰もがデータにアクセスしやすくなり、より多くのユーザーがBIツールを活用して重要な指標を分析できるようになり、構造化された安全なフレームワークが備えられるよう、ビジネスに対してより良い準備をすることができます。
Yellowfinは、拡張アナリティクス、データガバナンス、データリテラシーに適合する独自の機能を提供する、市場で唯一の組み込みアナリティクスソリューションです。
顧客独自のビジネスユースケースに適合した方法を模索することで、AIを活用したインサイト (拡張アナリティクス) の活用、データの安全性と信頼性の確保 (データガバナンス)、データ主導の文化の醸成 (データリテラシー) が可能になり、ユーザーがより多くの情報に基づく意思決定を行い、業務効率を改善して、競争優位性を獲得できるようになります。
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