Analytics 2.0: AI がビジネス インテリジェンスとデータ インサイトをどのように変革するか
ビジネス インテリジェンスと分析は、過去 2.0 年間で大きな進歩を遂げました。ビッグデータと高度な AI アルゴリズムの台頭により、分析ツールは、より賢明な意思決定を促進するための前例のない洞察を提供できるようになりました。この強化された分析の新時代は、Analytics XNUMX と呼ばれています。
Analytics 2.0 ソリューションは、機械学習と自然言語処理の力を活用して、データからより深い洞察を抽出します。データの準備を自動化し、隠れた相関関係を見つけ、将来の結果を予測するための予測モデルを生成できます。その結果、組織は後知恵から先見へ移行し、よりインテリジェントに業務を遂行できるようになります。この記事では、Analytics 2.0 の主要な機能と、企業がこれらのツールを使用してデータに基づいた意思決定をリアルタイムで行う方法について説明します。
自動化されたデータラングリング
これまで、アナリストはさまざまなソースからデータを収集し、分析の準備を整えることにほとんどの時間を費やしていました。データ ラングリングは、データの識別、クリーニング、正規化、変換、統合などのタスクで構成されます。この手動プロセスは面倒で時間がかかります。
Alteryx や Trifacta などの Analytics 2.0 ソリューションを使用すると、これらのデータ ラングリング タスクをシンプルなドラッグ アンド ドロップ インターフェイスで自動化できます。ユーザーは Python や R などのプログラミング言語を知る必要はありません。プラットフォームは機械学習を使用してデータ型を学習し、異常を検出し、問題を修正します。これにより、データの準備にかかる時間が 80% からわずか 10 ~ 20% に短縮されます。
自動化されたデータ ラングリングにより、組織全体からのデータの統一されたビューが提供されます。データ準備プロセスの摩擦を排除することで、分析の反復をより迅速に行うことができます。アナリストは、単調な作業ではなく、価値の高い分析に集中できます。
洞察のための自然言語生成
従来のビジネス インテリジェンス ツールは、データの視覚化やダッシュボードを生成して洞察を得ることができます。ただし、結果を解釈し、それに付随する説明を作成するには、多大な手作業が必要です。
Narrative Science などの Analytics 2.0 プラットフォームは、自然言語生成 (NLG) を利用してナラティブ レポートを自動化します。ユーザーは、データ内で見つかった主要な傾向、相関関係、予測を説明する事前に作成された概要を取得できます。 NLG は言語ルールと AI を使用して、データ パターンを人間が読めるテキストに変換します。
NLG は、手動による分析とレポートの必要性を排除することで、より迅速に洞察を提供します。自動的に生成された物語は一貫性があり、エラーがなく、人間による偏見が排除されています。分析の専門知識を持たないユーザーでも洞察を簡単に理解し、データに基づいた意思決定をより迅速に行うことができます。
会話分析
Analytics 2.0 は、チャットボットと仮想アシスタントを使用した会話型インターフェイスを通じて洞察を提供します。ユーザーは、自然言語でクエリを入力するか話すだけで、分析上の質問に対する回答を得ることができます。
ThoughtSpotやIBM Watson Analyticsなどのベンダーは、音声を活用した分析プラットフォームを提供しています。ユーザーは質問をしたり、追加のクエリを実行してデータをドリルダウンしたりできます。仮想アシスタントはコンテキストとユーザーの意図を理解します。
会話分析により、データを直感的に探索できます。カジュアル ユーザーや企業幹部は、分析に関する深い専門知識がなくても洞察にアクセスできます。会話型 UX により、組織全体での分析が民主化されます。
拡張分析
従来のビジネス インテリジェンス ツールは完全に手動分析に依存しています。これにより、人間が独自に生成できる洞察が制限されます。拡張分析は、機械と人間の長所を組み合わせます。
SAP Analytics Cloud のようなプラットフォームは、ML アルゴリズムを使用して洞察の生成を自動化します。このアルゴリズムは大規模なデータセットを自律的に分析し、人間が見逃していた相関関係、パターン、傾向を検出します。ユーザーは洞察を得る上で有利なスタートを切ることができます。
ただし、人間がシステムをオーバーライドして、機械が生成した洞察を検証することはできます。これにより、機械の速度と人間の監視が組み合わされます。拡張分析ソリューションは、信頼できる洞察を大規模に提供します。
継続的なインテリジェンス
従来の分析は、後知恵を提供するために履歴データに焦点を当てています。しかし、過去のパフォーマンスは将来の結果を正確に予測できない可能性があります。継続的インテリジェンスは、リアルタイムのデータ ストリームを使用して先見性を実現します。
Striim などの Analytics 2.0 ツールは、IoT センサーやクリックストリームなどのストリーミング データ ソースと統合します。リアルタイム データが入ってくると自動化モデルを実行し、異常を検出してアラートを生成します。ユーザーは新たなトレンドや変化について即座に洞察を得ることができます。
これにより、組織は静的なバッチ レポートから常時稼働の分析に移行します。継続的なインテリジェンスは、ユーザーが機会や脅威を特定し、競争上の優位性を得るために迅速に対応するのに役立ちます。
予測分析
記述分析は何が起こったのかを明らかにします。診断分析は、何かが起こった理由を明らかにします。予測分析は ML を使用して、将来何が起こるかに答えます。
Analytics 2.0 ソリューションは、大規模な履歴データセットを取り込んで、予測モデルをトレーニングできます。これらのモデルは、複雑なデータ パターンを学習して、将来の確率と結果を予測します。ユーザーは将来の需要を予測し、機器の故障を防ぎ、リスクを軽減できます。
たとえば、予知保全ではセンサーを使用して機器を監視し、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を予測します。予測分析は、データ主導の意思決定を次のレベルに引き上げます。
規範的分析
分析の最も進んだ段階は、規範的分析です。ユーザーにとって最適な行動を推奨します。システムは、履歴データから最適な決定ルールと制約を学習します。
ユーザーが決定点に達すると、規範的分析がすべての選択肢を検討し、結果を予測します。これは、望ましいビジネス結果につながる決定を規定します。たとえば、サプライ チェーン プラットフォームは、最適な在庫ポリシーを規定できます。
規範的分析により、データに基づいた意思決定の自動化が可能になります。ユーザーは、複雑な決定を推測する必要がなくなります。データの洞察に基づいて、より適切な意思決定を一貫して行うことができます。
説明可能なAI
Analytics 2.0 ツールは、深層学習ニューラル ネットワークなどの高度な機械学習モデルを使用します。これらのモデルは、高精度の洞察を提供する複雑なブラック ボックスです。ただし、内部の仕組みは簡単に説明できません。
説明可能性が欠如していると、AI を活用した分析の導入が妨げられる可能性があります。説明可能な AI 技術は、モデルがどのように洞察に到達するかを解読するのに役立ちます。ベンダーは、モデルの解釈可能性機能を Analytics 2.0 ソリューションに組み込んでいます。
Explainable AI を使用すると、ユーザーはモデルの推奨事項を論理的に検証できます。これにより、AI が生成した洞察に対する信頼が高まります。対象分野の専門家はモデルをさらに改良することもできます。
分析の民主化
歴史的に、分析スキルは不足していました。データアナリストが作成したレポートは、関係者が解釈に苦労しました。 Analytics 2.0 により、ついに大衆向けの分析が民主化されました。
最新の分析プラットフォームには、簡単なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスが備わっています。自動化されたインサイト生成により、技術的スキルの必要性も軽減されます。会話型分析を使用すると、技術者以外のユーザーでも自然言語を通じて洞察にアクセスできます。
分析はもはやデータサイエンティストに限定されません。組織全体のナレッジ ワーカーは、分析に関する深い専門知識がなくても、データを活用して生産性と意思決定を向上できます。
モデルの運用化
従来、データ アナリストは R や Python などの統計プログラムでモデルを構築します。モデルは洞察を生成しますが、ビジネス ワークフローからは分離されたままです。
Analytics 2.0 ソリューションを使用すると、これらのモデルを運用してアプリケーションに組み込むことができます。たとえば、予測メンテナンス モデルを工場現場に導入して、メンテナンスの指示を自動的に推奨できます。
運用化により、組織は分析モデルからの洞察に基づいてリアルタイムで行動できるようになります。このモデルは自動化された意思決定を推進し、フィードバック ループを通じてビジネス プロセスを継続的に最適化します。
クラウドベースの分析
従来の分析プラットフォームでは、高価で柔軟性に欠けるオンプレミスのインフラストラクチャが必要でした。クラウドベースの分析は、ハードウェア投資を必要としない、柔軟でスケーラブルな代替手段を提供します。
Google BigQuery や Amazon QuickSight などの主要なプラットフォームは、フルマネージドのクラウド分析サービスです。企業は小規模から始めて、ニーズの成長に応じてシームレスにスケールアップできます。クラウドはインフラストラクチャのメンテナンスやアップグレードもバックグラウンドで処理します。
マルチテナンシーのサポートにより、クラウド分析により、分散したチーム間でのコラボレーションが容易になります。ユーザーはデータ ガバナンスを確保しながら、クラウドでモデルを開発し、ダッシュボードを共有できます。クラウドにより、世界中のあらゆるデバイスから分析にアクセスできるようになります。
Data Visualization
生データだけではほとんど洞察が得られません。高度な視覚化により、データがインタラクティブなチャート、グラフ、地図に変換され、洞察が明らかになります。 Analytics 2.0 プラットフォームには、強力な視覚化機能が含まれています。
基本的なチャートに加えて、ヒートマップ、ファネル分析、地理空間マップなどの特殊なビジュアルも提供します。ユーザーは、魅力的なビジュアルを通じてデータの傾向、外れ値、パターンに焦点を当てることができます。ドリルダウンにより、より深い調査が可能になります。
スマート ビジュアライゼーションは、データ構造に基づいて適切なグラフ タイプを自動的に推奨します。分析の専門知識を持たないユーザーでも、ドラッグ アンド ドロップの簡単な操作で意味のある視覚化を作成できます。写真のようにリアルなビジュアルにより、洞察がより直感的に得られます。
分析アクセラレータ
需要予測、顧客のセグメント化、在庫の最適化などの一部の分析ユースケースでは、複雑なモデリングが必要です。モデルをゼロから開発するには、多大な時間とリソースがかかります。
Analytics 2.0 ソリューションは、一般的なユースケース向けに事前構築された分析アクセラレータを提供します。これらには、ビジネス上の問題に合わせて調整された予測アルゴリズムが組み込まれています。
分析アクセラレータを使用すると、企業は実証済みのモデルをより迅速に使い始めることができます。データ サイエンティストは、モデルをゼロから構築する代わりに、アクセラレータを出発点として使用することもできます。分析の実装にかかる時間が大幅に短縮されます。
共同分析
従来、分析は個別の取り組みでした。個人またはチームがサイロでモデルを開発すると、断片的な洞察が得られます。コラボレーションにより、データと発見のより良い共有が可能になります。
Analytics 2.0 プラットフォームは、共有可能なワークフローとダッシュボードによるコラボレーションを促進します。コメントと注釈を使用すると、洞察に関するディスカッションが可能になります。 ACL は機密データへのアクセスを制御します。
協調分析によりサイロ化が解消され、組織は集合的なデータ知識を活用できるようになります。モデルは部門全体からの洞察を統合して、全体的なビューを実現します。民主化はその影響を増幅させます。
組み込み分析
分析が意思決定に影響を与えるには、分析がビジネス ワークフローに深く統合される必要があります。しかし、多くの場合、ユーザーは個別の分析アプリと運用システムを切り替える必要があります。
最新のプラットフォームでは、API やマイクロサービスを通じて分析をアプリケーションにネイティブに組み込むことができます。ワークフロー中に洞察がリアルタイムでシームレスに表示されます。
埋め込み型分析により、スマート製造、予知保全、リアルタイムのパーソナライゼーションなどのデータ駆動型プロセスが強化されます。分析の運用化により ROI が加速します。
まとめ
分析は、単純なビジネス インテリジェンスとレポートから大幅に進化しました。 AI 主導の Analytics 2.0 ソリューションの出現により、自動化されたインサイトの発見、NLP を利用したナラティブ、会話型分析、規範的な推奨事項などの革新的な機能が解放されます。企業はデータからより深い洞察を活用して、戦略計画とデータ主導の意思決定を強化できます。 Analytics 2.0 ソリューションは、組織全体のユーザーが強力な分析にアクセスできるようにし、データドリブンな文化の浸透を可能にします。 AI と機械学習が成熟し続けるにつれて、分析はさらにスマートになります。 Analytics 2.0 の波に乗る企業は、インテリジェントで先見の明に基づいた意思決定を通じて、持続的な競争上の優位性を獲得できます。