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データジャーニー:生データから分析を通じてのみ得られる知見

私たちは、データに囲まれて生きています。絶えず拡大する書式と場所の配列に、これまでになく多くのデータが存在するようになりました。データを扱うことは、企業がこの新しい世界の課題に取り組み、顧客との成功をもたらす唯一の方法となります。

今、データが急増する世界では、すべての企業がデータ企業になりつつあります。しかしながら、活用方法の違いでビジネスの成否が分かれます。
将来の成功への道は、データを効果的に収集、管理し、分析を通じてのみ知り得ることができる事実や原因を明示し、より賢明な意思決定に役立てることがますます重要になります。そのためには、従来の方法だけではなく、データの処理方法、データの学習方法、データがデジタルトランスフォーメーションにどのように適合するかを再考する必要もでてくるでしょう。

デジタルトランスフォーメーションの簡素化

すべての組織が生成するデータソースの増加と多様化は、デジタルトランスフォーメーションを困難にさせます。
しかし、Sisenseは、この複雑なタスクをシンプルにし、ビジネスデータを使い戦略を生み出す担当者の手に力を与え、すべての人に意思決定のための知見を提供します。

データがどのように知見を与えるかを理解する

分析の成功の阻害要因は、全社でデータ分析リテラシーを持ち合わせていないことです。一般的には、データ分野の専門家(データエンジニア、科学者、アナリスト、開発者)だけ持ち合わせています。

データへのアクセスやデータの利用がビジネスチームメンバーや他のユーザーにまで拡大している今、BIおよび分析プロセスの課程でデータに何が起こるかを分析する誰もが理解できるようにすることがますます重要になります。

データジャーニー:データと分析のプロセスガイド

このインフォグラフィックは、生データが分析を通じてのみ知り得ることができる事実や原因を明示し知見を得られる方法を示しています。そして、各ステップごとに必要なツールと機能や、会社にとって潜在的にゲームを変える担当者を明記しています。
各ステップごとに、以下より解説いたします。

1. データの生成、保存:生の状態でデータを生成して保存する

すべての部署が、内部と外部の両方からデータを生成して収集します。データは多くの形式で取得し、ビジネスのすべての領域(販売、マーケティング、給与計算、生産、ロジスティクスなど)をカバーします。また、外部データソースには、パートナー、顧客、潜在顧客リストなども対象となります。

従来、このデータはすべて、SAP、Microsoft Excel、Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2、PostgreSQL、MySQL、Teradataなどのデータベースを使用して、オンプレミスのサーバーに保存されていました。

そのような状況下の中、クラウドコンピューティングは、より柔軟で俊敏性が高く、費用対効果の高いストレージソリューションを提供することで、急速に成長しています。営業支援としてSalesforce、マーケティングオートメーションではMarketo、AWSのような大規模なデータストレージ、Amazon S3、Hadoop、Microsoft Azureなどのデータレイクなどがあり、さまざまな機能を有するクラウドベースのアプリケーションとツールを業務に使用する傾向にあります。

ここで重要なのは、BIおよび分析プラットフォームを選ぶ上で、データを生成し保存するこれらすべての手段と連携できる必要があります。

2. ETL(抽出、変換、および格納):データの準備、ステージング環境の作成、データの変換、分析の準備

データに適切にアクセスして分析するには、生データを保存するストレージデータベースからデータを取得し、変換する必要があります。多くの場合、データは最終的に別の場所にロードされるため、Sisense for Cloud Data Teamsなどのパッケージを使用して、データを体系化し管理できるようにします。
データパイプラインとデータストレージツール間のデータ統合をするために、エンジニアはETL(抽出、変換、格納)を実行します。さらに、彼らはそのソースからデータを抽出し、すべてを統合できるようにする統一されたフォーマットに変換します。そして、次に、データベース用に準備したリポジトリにロードします。

クラウド時代の今、最も効果的なリポジトリは、Amazon RedShift、Google BigQuery、Snowflake、Amazon S3、Hadoop、Microsoft Azureなどのクラウドベースのストレージソリューションです。これらの巨大で強力なリポジトリは、追加のハードウェアを必要とせずにストレージ機能をオンデマンドで拡張できる柔軟性を備えているため、オンプレミスソリューションよりも俊敏性が高く、費用対効果が高く、労力もかかりません。これらのリポジトリは、リレーショナルデータベース(行と列)からの構造化データ、半構造化データ(CSV、ログ、XML、JSON)、非構造化データを保持しますデータ(メール、ドキュメント、PDF)、バイナリデータ(画像、オーディオ、ビデオ)など保持します。

Sisenseは、これらのクラウドデータウェアハウスへの即時アクセスの機能を有しています。

3. データモデリング:データ間の関係を作成し、テーブルを接続する

データが保存されると、データエンジニアはデータウェアハウスまたはデータレイクからデータを抜き出し、より容易にアクセスして誰でも使用できる方法で編成されたテーブルとオブジェクトを作成します。そして、ダッシュボードデザイナーがフロントエンドでクエリを開始すると、データ間の関係を作成し、テーブルを接続して、関係を設定する方法でデータをモデル化します。次に、ビジネスアナリストなどのユーザーがデータを調べ、データ間の関係を作成し、さまざまなテーブルを接続して比較し、最適な分析方法を開発します。

強力なストレージリポジトリと強力なBIおよび分析プラットフォームを組み合わせることで、アナリストはリアルタイムのビッグデータをクラウドデータウェアハウスからインタラクティブダッシュボードに数分で変換できるようになります。ディメンションテーブルには、顧客の分析に必要に応じてスライスおよびダイシングできる情報(日付、場所、名前など)が含まれ、ファクトテーブルには、トランザクション情報が含まれています。

Sisense ElastiCubeにより、アナリストはどこからでもあらゆるデータをマッシュアップできます。この機能により、ソフトウェアまたはアプリケーションが情報を保存するさまざまな場所をすべてマップし、これらのデータソースがどのように組み合わされ、互いに流れ込み、相互作用するかを計算する非常に効果的なデータモデリングを提供します。

この後のプロセスは、次の2つのパスのいずれかに従います。

4. データの視覚化:ダッシュボードとウィジェットを作成する

開発者はダッシュボードを作成し、エンドユーザーであるビジネスユーザーがデータを簡単に視覚化し、ニーズに適した新たな気づきを得られるようにします。

また、実用的な分析アプリを構築し、分析アプリを通じてデータ駆動型のアクションを実行することで、データの洞察をワークフローに統合します。また、ウィジェット間の関係の強化されたギャラリーを使用して、探索レイヤーを定義します。

Sisense for BI and Analytics Teamsなどのパッケージは、分析を視覚化し、ゲームチェンジを起こすための洞察を形成することを容易にするように設計されています。

さまざまな洞察を支援する高度なツールには、機械学習(ML)、人工知能(AI)技術を活用し、データの準備、視覚化、共有を自動化するユニバーサルナレッジグラフや拡張分析の機能を有し、これらの機能をもつ製品が多くなっております。これらはデータ分析と予測分析から生じる自動化を推進します。さらに、自然言語クエリを使用すると、コードを必要とせずにデータセットに声や文章で質問したり、視覚化を自分のニーズに合わせたりすることができるため、技術力のないユーザーでも分析の力を強化できます。

5. 組み込み型アナリティクス:顧客の製品やサービスに分析機能を組み込む

分析機能をさらに拡張することで、開発者は顧客の製品やサービスに直接埋め込むアプリケーションを作成できるため、すぐに開発でき製品やサービスを提供可能になります。さらに、埋め込むことで、分析プラットフォームを離れて別のツールを使用する必要なく、インサイトのポイントでリアルタイムに学習した内容をすぐに適用できます。その結果、データ主導の意思決定とセルフサービス分析を可能となり、ビジネスに価値を生み出すことができます。

Sisense for Product Teamsのようなパッケージを活用することで、自社の製品チームは、カスタム化できる実用的な分析アプリを構築し、それらを他のアプリケーションに対してシームレスに統合することで、新たなビジネスモデルと収益源を生み出し、自社の優位性を高めます。

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