アナリティクスアプリケーションの一般的なユースケースは何ですか？

アナリティクスアプリケーションは、意思決定に必要な業務アプリケーション内のデータが不足している場合、業務アプリケーションに適切なアクションを実行するために必要なワークフローがない場合、または、アプリケーション内のデータが効果的な意思決定を可能にするために追加の処理を必要とする場合に、そのギャップを埋める傾向があります。

これらのアプリケーションは、高度に機能的な意思決定や、特定の業務ワークフローをサポートする傾向があるため、多くの専門知識が組み込まれています。これらは、一般的なビジネスインテリジェンスタイプのアプリケーションではない傾向があります。

アクションを実行するために複数のソースシステムからのデータが必要な場合は、アナリティクスアプリケーションが役立ちます。例えば、売上予測には、財務システムだけでなく、Salesforceからのデータも必要になる場合があります。2つのデータセットをマージすることで、エンドユーザーに全体像を提供できます。

プライマリーアプリケーションが、意思決定を容易にする形式でデータを提供していない場合や、エンドユーザーがアクションを実行できる内部ワークフローを持っていない場合は、ソースシステムからデータを抽出し、アプリケーションに業務ワークフローを構築します。Salesforceの例を使用すると、ダッシュボードを構築できたとしても、ここから直接機会を処理することは難しいです。ユーザーはまず、その機会に移動しなくてはいけません。これは業務ワークフローに摩擦を生じさせますが、これはダッシュボードにアクションを直接構築することで、簡単に対処できます。

場合によっては、アプリケーション内のデータに追加の処理が必要になることがあります。例えば、データに対してデータサイエンスモデルを実行して、結果を予測したい場合などです。この場合、元のアプリケーションを使用してエンドユーザーに結果を戻すことは困難です。この問題もアプリケーションで解決できるので、どの顧客がアップグレードを購入する可能性が高いのかを予測したい場合は、Salesforceデータを抽出して、モデルを実行します。ダッシュボードを介して結果をセールス部門に提供することで、最も購入する可能性のある購入者に対応し、アナリティクスアプリケーションから直接提案をすることができます。

データドリブンなアプリケーションには、どのようなタイプのエンタープライズトランザクションシステムが適していますか？

アナリティクスアプリケーションは、複数の業界や機能に渡る数多くのタイプのトランザクションシステムに適用できます。主に、組織がアクションを起こすために必要なワークフローやデータのギャップに対処するために、深い専門知識と組み合わせることで意味を発揮します。

Yellowfinにはどのようなタイプのアナリティクスアプリケーションが適していますか？

これを説明する最善の方法として、GartnerのPace-Layered モデルを使用します。このモデルに基づくと、組織のアプリケーションランドスケープは、3つの異なるレイヤーで構成されており、それぞれのレイヤーに対応する変化率があります。この変化率は、ソリューションの一意性と、要件の具体性によって決定します。

モデルの最下層にある記録のシステムは、ビジネスの基礎です。これは変化率が遅く、要件が明確に定義された、構造的に堅牢なシステムです。中間にあるのが差別化のシステムであり、アウトサイドインと顧客中心の思考を育成し、変化率を加速させ、差別化を維持するための独自のアプローチを開発することに焦点を当てています。そして最上位にあるのが、イノベーションのシステムであり、組織のためにまったく新しいアイデアを表しているので、曖昧な要件と高い変化率を持ちます。

Yellowfinは、事前に要件が定義されていないプロジェクトや、変化率の高いプロジェクトなど、大部分の場合をサポートします。GarterのPace-Layered アプリケーション戦略によると、差別化やイノベーションのためにシステムは、これらの基準に一致します。記録のシステムは、Yellowfinに適していません。