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ガイド付きNLQ

ガイド付きNLQのアプローチが もたらす5つのメリット

データから答えを導き出す機能をアナリティクスユーザーに提供することは有益ですが、正しい質問へのガイドとなるソリューションでなければ意味はありません。

 

多くの企業では、データからより多くの答えを導き出すためには、セルフサービスによる分析が重要な目標とされていますが、Ventana Researchによると、 ユーザーがITの助けを借りずにデータを分析できると回答した企業は、5社中2社(40%)にとどまっています。

データを分析できるようにトレーニングを受けていなくても、NLQ(自然言語クエリ)のようなツールを使えば、データに質問をして、最適なグラフやレポート形式の回答を受け取り、理解を深めることができます。

通常、NLQツールは、フリーテキストの検索バーが使われていますが、最新型であるガイド付きの自然言語クエリは、セルフサービスBIにガイド付きのアプローチをとることで、可能性をさらに広げます。その一例が、Yellowfin ガイド付きNLQであり、質問の構築、質問内容、質問の仕方などを段階的にサポートし、スキルレベルを問わずに誰でも簡単にデータを調査し、適切な回答を得ることを可能にします。

本ホワイトペーパーでは、以下について確認することができます。

 

  • ガイド付きNLQとは何か:他のタイプの自然言語クエリについて
  • ガイド付きNLQはどのように機能するか:例を交えて
  • 真のセルフサービスBIを実現する理由:5つの主なメリットを紹介

 

このガイドは、ガイド付きNLQのメリットとについてと、アナリストだけではなく全てのユーザーに真のセルフサービスBIを提供する上での大きな影響について説明します。

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