Yellowfin 評価ガイド

Yellowfinは、エンタープライズアナリティクス、および組み込みアナリティクス両方のユースケースで使用され、独自のアナリティクスアプリケーションを構築します。本ガイドを活用することで、Yellowfinが要件に対して技術的に最適であるかどうかを確認できます。

自動分析&モニタリング

  • 自動分析&モニタリング

    Updated 7 10月 2020

    自動分析とは何ですか?

    自動分析とは、従来の手動データディスカバリー手法ではなく、機械を使用して自動的にデータを分析し、データの重要な変化を探すプロセスです。分析は時系列に基づく傾向があり、合計や平均、傾向の方向、変動性、ステップの変化、外れ値(急増や急減)の変化を見つけるなど、重要な変化を中心にしています。

    一般的にこれらのプロセスは、ダッシュボードやレポートなどの従来手法を強化し、エンドユーザーに豊かなアナリティクスエクスペリエンスを提供します。

     

    Yellowfinはデータに何が起きているのかを自動的に分析し、理解するために、どのようなサポートをしますか?

    Yellowfinは、データインサイトの発見や解釈において、ユーザーをサポートする高度な機械学習機能を開発しました。これらの機能はユーザーの能力を強化し、人間が行うよりも格段に速く膨大なデータを分析して、数多くのインサイトを見つけることで、根本原因を理解できるようにします。

     

    データの重要な変化を見逃さないようにするために、Yellowfinはどのようなサポートをしますか?

    Yellowfin シグナルは、データの重要なインサイトを発見するプロセスを自動化するために使用できます。シグナルはメタデータレイヤーを活用し、継続的にデータをスキャンして、閾値を超える変化を特定し、ユーザーにパーソナライズされた通知を送信するように簡単に設定できます。

    シグナルは、データの興味深く、関連性の高い変化を検出するために、複雑で様々なアルゴリズムを採用しています。これには合計や平均、傾向の方向、変動性、ステップの変更、外れ値(急増や急減)の変化が含まれます。シグナルのアルゴリズムは、データの自然な季節性の変化を自動的に検出し、それを受け入れます。シグナルの設定はシンプルですが、必要に応じて、閾値やアルゴリズムパラメーターの詳細を設定することができます。

    シグナルは、複数のメトリック(数値)やディメンション(次元)を同時に監視するように構成することができ、人間が行うよりも遥かに多くのデータをスキャンし、解析することができます、シグナルは、複雑なランク付けアルゴリズムを採用することで、最も関連性の高いデータイベントを決定し、ユーザーの興味や過去のシステム使用率に基づき、ユーザーごとに、さらにデータをランク付けします。これにより、最も関連性が高く、重要なインサイトのみがユーザーに通知されます。

     

    どのような事例で自動分析を使用すればよいですか?

    シグナルは、ひとつ以上のメトリック(数値)、ひとつ以上のディメンション(次元)を持ち、時間経過とともに保存されるあらゆるデータに使用することができます。分析目的で設定された大部分のデータは、まさにこのように設定されており、そのためシグナルは非常に多様な事例に使用することができます。こちらにいくつかの例を紹介します。

    • 特定のウェブページやキャンペーンなどの効果を理解するために、時間経過とともにウェブサイトのトラフィックの変化を確認します。
    • 財務データの変化(前年比など)を期間で比較、分析することで、その変化の根本原因が何かを理解します。例えば、どの地域、製品、セグメントの収益が最も大きく変化しているのか、などです。
    • eコマースサイトの売上をトラッキングし、どの商品が改善し、どの商品が減少しているのかを把握します。
    • リード生成に関するマーケティングキャンペーンの効果を時間経過とともに解析します。
    • 病院の入院データを監視して、医療システムネットワーク全体での急増や急減、その潜在的な原因の可能性を理解します。

    などなど

     

    どのような頻度でシグナルジョブを実行すればよいですか?

    一般的には、データが更新された直後にジョブを実行するのが良く、これにより重要な変化がすぐに通知されることになります。

    シグナルのジョブは、データの更新頻度を超えない頻度で実行するように設定するべきです。例えば、データウェアハウスに接続しており、データが週次で更新されるのであれば、それよりも頻繁にシグナルジョブを実行するように設定しても意味がありません。データが変化していなければ、シグナルは新しい変化を発見しないでしょう。

     

    生成されたシグナルが個別のユーザーに関連するものであることを確認するにはどのようにすればよいですか?

    関連するシグナルのみが生成されるようにするために、シグナルジョブを設定する際に実行できることがあります。これには、次のようなものがあります。

    最も重要なディメンション(次元)および、メトリック(数値)のみを選択します。

    • 最も適切な期間を選択します。例えば、特定のメトリック(数値)の四半期ごとのデータを比較する場合のみ適切な場合、そのデータに日次でシグナルを実行しても意味はありません。
    • シグナルにフィルターを適用することで、シグナルを生成したくないデータを除外できます。例えば、ウェブサイトデータに対してシグナルを実行している場合、マーケティングの見込み客に焦点を当てるために、サポートページを分析から除外することができます。
    • 最も適切なシグナルタイプを選択します。すべてのシグナルタイプが、ユーザーの興味を引くわけではありません(例えば、変動性に興味を持つのは、一部のユーザーだけかもしれません)。
    • シグナルの受信に価値があり、その役割に関連するユーザーにのみ通知をします。
    • 適切な閾値を設定します。例えば、データが小さな変化に対して非常に頻繁に変動する場合、閾値を低く設定すると、無意味なシグナルを多数生成することになります。閾値を高く設定することで、最も適切なシグナルがフラグ付けされることになります。
    • データに適した設定を見つけるまで、シグナル構成のテストを実施します。シグナルは、アルゴリズムのデフォルト設定値を使用しており、これは大部分のデータに適しているはずですが、これらの値は特定のニーズに対応するために変更できます。適切な設定を見つけるためには、試行錯誤が必要です。シグナルは、パラメーターを調整するためにシンプルなインターフェースを提供し(シグナルの生成数を調整するスライダーなど)、各パラメーターをそれぞれに設定する高度なモードも使用できます。シグナルジョブはクリアし、再実行することができ、結果をExcelにエクスポートできるので、トレーニング段階で各実行を比較できます。

    シグナルジョブを実行後、システムはランク付けアルゴリズムを使用して異なるタイプのシグナルを並べかえ、最も重要なシグナルに配信の優先順位が付けます。さらに、シグナルアルゴリズムは、ユーザーの興味や行動を確認し、各ユーザーに対する有用性に基づき重み付けをします。シグナルは、ユーザーが開いて対話をしたり、有効であるとマークしたシグナルに注目し、ディメンション(次元)、メトリック(数値)、シグナルタイプなど、それらのシグナルの属性をより重要視してランク付けします。ユーザーがシグナルを使用すればするほど、システムがより良いランク付けを実行するための情報が増加します。

     

    シグナルの原因はどのように理解することができますか?

    シグナルのインターフェースには、ユーザーが特定のシグナルの原因を理解するサポートをする、様々な分析が含まれています。これには、次のようなものがあります。

    • 関連するメトリック(数値)を表示することで、ユーザーはこれらを重ね合わせて、その間の相関関係を確認できます。
    • 類似するパターンを示す他のシグナルである、相関シグナルを表示します。これらを組み合わせることで、さらなるインサイトを得ることができます。
    • データの根本原因を自動的に分析する自動インサイトを使用することで、シグナルをさらに説明する可能性のある最も変化したものを特定します。

     

    シグナルを取得したら何が実行できますか?

    シグナルはタイムライン通知、電子メール、Yellowfin モバイルアプリを通して通知されます。シグナルが配信されると、同じまたは異なるデータソースから他の相関性の高いデータイベントの特定を含み、Yellowfinは、ユーザーが根本原因を理解するサポートになる追加情報を提供します。

    コラボレーション機能を使用することで、シグナルを共有し、ディスカッションをしてフォローし、データストーリーに追加できます。シグナルワークフローでは、シグナルにオーナーをアサインし、結論がまとまり、アクションに合意が得られるまで、ワークフローを介して管理することができます。

     

    シグナルの出力を既存のダッシュボードとどのようにして組み合わせることができますか?

    ダッシュボードビルダーでは、シグナルウィジェットオブジェクトを使用できます。シグナルウィジェットは、特定のシグナルジョブの出力に接続し、そのジョブから特定のシグナルを表示するように設定することができます。例えば、ウェブサイトのトラフィックデータから生成されたシグナルにリンクされたシグナルウィジェットに、マーケティングダッシュボードを追加することができます。ユーザーは、ウィジェットに表示される任意のシグナルをクリックし、その詳細を確認できます。

     

    Yellowfin シグナルとアラートベースのレポートとの違いは何ですか?

    アラートベースのレポートは通常、個別のレポートに設定されます。シグナルは、与えられたビューに定義されたすべてのデータをスキャンするように設定されます。

    アラートベースのレポートは通常、例えば、単一の値を定義された閾値と比較するなど、簡素化されたルールになります。シグナルは、傾向の変化や変動性、外れ値などを含み、データの関連する変化を特定するようにデザインされた、洗練された様々なアルゴリズムを採用しています。

    アラートベースのレポートは通常、特定のレポートを配信するかどうかを決定するルールとしてデザインされています。シグナルは、システム内のユーザーごとにランク付けされ、パーソナライズされ、配信されることで、特定のデータイベントが発生した理由をユーザーが理解するサポートをするための、システムが生成した様々な出力を提供します。

     

    閾値ベースのアラートを作成できますか?

    個別のレポートは、定期的に実行し、配信するようにスケジュールを設定できます。これらのレポートに対して、いつ配信するかを定義するルールを設定できます。これは例えば、特定のメトリック(数値)が定義済みの閾値を超えたり、下回ったりした場合に、例外的にレポートを配信できます。ルールは、レポートのメトリック(数値)の合計値に設定したり、レポート内の任意のロウ(行)が閾値を超えた時をトリガーにしたりすることもできます。

     

     

     

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。

    シグナルの詳細は、こちらを参照してください

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