拡張分析の完全ガイド

定義上、増強とは、価値を高めること、またはサイズや強度を大きくすることを意味します。

これを念頭に置いて、拡張分析は、人工知能の力で従来の分析に多くの価値を追加します。 拡張分析とは何か、それを全体として理解する方法について詳しく見ていきましょう。

拡張分析を理解する

拡張分析は、組織内のより多くの人々がデータ分析と洞察にアクセスできるようにすることで、データの民主化を促進します。

拡張分析を使用してデータを処理することで、Netflix や Amazon などのオンライン ストリーミング サービスは、カスタマイズされたコンテンツをユーザーに表示できます。 金融機関や政府機関は、拡張分析によってマイニングおよび開発された既存のデータを使用して、詐欺の兆候を特定して軽減します。 公共部門のさまざまな組織は、拡張分析を活用したインテリジェンスにより、人々により良いサービスを提供できます。

企業は拡張分析をどのように活用できますか?

それ自体を展開させずに将来のビジョンを持つことで、ビジネスを正しい方向に進めることができます。 拡張分析は、意思決定者が貴重なデータ分析を使用してより多くの情報に基づいた判断を下す原動力となる可能性があります。 もちろん、組織が先回りするために使用する手法は他にもあります。 たとえば、ハードトレンドは、確実性、予測力、再発明および再定義する能力を使用して特定できます。

拡張分析は、ビジネスがより優れたビジネス インテリジェンスを提供するのに役立ちます。 簡単に言えば、BI は、収集および処理されたデータを使用することで、あらゆる企業が意思決定を改善するのに役立ち、収益の増加につながります。 セールス ファネルの最上部からボトム エンドまで、購入者を再エンゲージ/維持するために、BI はマーケティングおよびセールス ライフサイクルのすべての段階で重要な役割を果たします。 優れた BI ツールは、ビジネスの内外のソースからデータを収集して、過去、現在、未来の洞察を提供します。

自動分析を使用する BI ツールが従来の BI ツールよりも優れているのはなぜですか? それは簡単です; ML や NLP などの AI 技術が違いを生みます。

以前の BI ツールは、コードまたはルールベースのプログラムを使用してデータを分析および処理し、意味を理解していました。 それは機能しましたが、実際に変化をもたらす最先端の洞察を組織に提供するには十分ではありませんでした。 一方、機械学習プログラムはよりインテリジェントです。 彼らはルールに従うだけではありません。 彼らは変化に適応します。

機械学習プログラムは、パターンを識別し、それらのパターンに基づいてデータをさらに処理できます。 これは、人間の知性と同じように、過去の経験に基づいて即興で演奏できることを意味します。 ML を採用した企業の 48% が、収益性の向上を最大の利点として挙げています。

違いをもたらすもう 1 つの AI 技術は、自然言語処理または生成です。 人間はおそらく機械語を読むことはできず、ましてや機械語から分析して洞察を得ることはできません。 そこで登場するのが自然言語生成 (NLG) です。

NLG は、ML を人間が読みやすい形式に変換します。 ML はインサイトを生成することですべてのバックエンド作業を行い、NLG はそれをユーザーが理解できる方法で処理します。 たとえば、ML ツールが 2019 年 12 月に売上が増加したことを検出した場合、NLG は先に進み、その時点から売上が 20% 増加したことをユーザーに伝えることができます。

この形式により、技術者以外のユーザーが洞察を簡単に特定できます。 また、人間が読める検索クエリを取り込み、結果をビジュアルに変換することもできます。 ユーザーは、他の人間と話すのと同じような方法でクエリを検索できます。

拡張分析はビジネス インテリジェンス (BI) にどのように影響しますか?

政府機関や企業は、日常業務でデータ分析を活用して効率を高めています。 最終的には、どの企業も売上を上げたいと考えています。 製品であろうとサービスであろうと、彼らの成功を後押しする唯一の要因は、生み出された収益です。 競争はすべてのビジネス部門に大きな打撃を与えているため、競争を勝ち抜くことはもはや選択肢ではありません。

どの BI システムも、実用的な洞察にさらに変換されるデータ分析によって支えられています。 さまざまなソースから収集され、わかりやすい形式で処理されたデータ。 分析がコードベースで、限られたデータ ソーシング機能を使用して重要な洞察を得るのに数か月かかる時代は終わりました。

拡張された分析と BI により、レポートはより詳細になり、予測はよりスマートになります。 CIO は次のように述べています。

「これらのソフトウェア プラットフォームに含まれる組み合わせ ( BI と拡張分析) により、各機能が個別により強力になり、それらを使用するビジネスマンにとってより価値のあるものになります。」

1. より良い意思決定

データを掘り下げて洞察を提供する効果的な方法により、拡張分析は意思決定者の手に強力な力を与えます。 拡張分析で強化された BI システムは、トレンドの洞察を発見することができます。

たとえば、今日のスマート データ検出ツールは、重要な洞察を自動的にインテリジェントに準備、分析することで、ビジネス価値を 2 倍にすることが証明されています。 これらは使いやすくセルフサービス可能なため、さまざまな部門がより多くの情報に基づいて決定を下すことができます。

2. ビジネス動向の予測

拡張分析は、企業が傾向とパターンを認識して、より強力な未来に向けてより適切に計画し準備するのに役立ちます。 機械学習は、データの統計モデルを使用してビジネス トレンドを特定できます。 このデータをより人間が読める形式に変換することは、NLG によって実行されます。

これらの有用な洞察は、製品需要の変化、新しい潜在的な顧客の場所、季節的な需要などを予測するなど、あらゆる企業の将来の行動方針を予測するための強力な基盤として機能します。 旅行、観光、ホスピタリティなどの企業にとって、顧客の購入パターンを特定して予測することは、マーケティングや販売の次のステップを予測できるため、非常に重要です。

以下は、各パフォーマンス KPI を追跡することによって各航空会社のパフォーマンスを監視する、毎日のパフォーマンス航空会社 KPI ダッシュボードの例です。 これらのインテリジェントな追跡機能は、カスタマー エクスペリエンスの向上に役立ちます。

ソース

3. より速い結果

AI を使用したデータ処理は、より効率的であるだけでなく、より高速です。 従来の BI システムでは、手動でレコードを組み合わせていたため、データのクリーニング、分析、洞察の提供に数か月を要していました。 拡張分析は、データ処理の手順を自動化し、BI を数日で合理化できます。 より迅速な洞察は、意思決定のプロセスを加速する意思決定者の手に渡るより多くの力を意味します。

4. データ サイエンティストの時間を解放する

多くの場合、企業は市民データ サイエンティストや IT サポートに依存して、データを処理し、分析し、洞察を提供しています。 自動化されたデータ分析と処理 AI ツールを使用した拡張分析により、これらのデータ アナリストは貴重な時間をより生産的なことに使うことができます。 また、スキルの低いユーザーでも、外部に依存することなく自分自身で洞察を得ることができます。

5. どこにでもアナリティクスを埋め込む

拡張分析は、ユーザーがダッシュボードから洞察を取得し、ワークフローやその他の場所に追加できるようにするスタンドアロンの分析ウィジェットを提供します。 また、さまざまな販売およびマーケティング アクションをインサイトと共に埋め込むことができます。

たとえば、Kodak は、Yellowfin の埋め込み分析機能を印刷ワークフロー ソフトウェアの Prinergy に統合しています。 Prinergy アプリケーションを使用すると、顧客はインクの使用状況、印刷パスの数、生産量、および傾向を追跡することで、リソースのニーズと可用性を予測できます。

6. データの共有

データがチームと共有されるのが早ければ早いほど、それぞれの生産性が向上します。 拡張分析は、分析および処理するデータを提供するだけでなく、共有することもできます。 拡張分析プラットフォームは、ダッシュボードでユーザーにソーシャル ネットワーク機能を提供します。

洞察が発見されると、ソーシャル ネットワーク プラットフォームを介して組織のさまざまな部門や意思決定者の間で共有できます。 このデータ共有により、重要な意思決定を行うためのより優れた、より透明性の高い、より迅速な方法が生まれます。

拡張分析を使用するのは誰で、その理由は?

拡張分析は、ビジネスにとって価値があるだけではありません。 これにより、データの民主化が可能になります。つまり、組織のさまざまな部門から分析と洞察にアクセスできるようになりました。 これは、意思決定者、非意思決定者、ユーザー、およびエンド ユーザーに影響を与えます。

お客様

拡張分析は、顧客が知らないうちに使用するソフトウェアまたはアプリケーションの一部である場合があります。 前述のように、コダックが顧客がリソースの可用性、インクの使用状況、プリント数などを監視するために使用するソフトウェアに分析を組み込む方法を見てきました. これにより、お客様はインクの使用状況を効率的に管理できます。

ステークホルダーとパートナー

拡張分析の高度なインテリジェンスにより、企業の利害関係者やパートナーは、調達、戦略的活動、品質管理、顧客獲得、維持などについて、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

拡張分析の AI は、求められているよりも多くの洞察を明らかにするため、企業とその利害関係者に多大な価値をもたらします。 スマートなデータ発見により、ビジネス関係者やパートナーは、予測、リンク、相関関係、隠れたパターンなどの形で洞察を発見して視覚化できます。

データ サイエンティストとアナリスト

データ サイエンティストはめったに見つかりません。 McKinsey の調査によると、2024 年までに米国だけで約 250,000 人のデータ サイエンティストが大幅に不足することになります。

以前は、予測アルゴリズムの構築、反復的なレポートとクエリの実行のみに依存していました。 今では、より生産的な問題に時間と労力を集中させることができます。 高度な人工知能と機械学習を活用して、より複雑な問題を解決できます。

マーケティング担当者

マーケティング担当者は通常、技術に詳しくないユーザーです。 拡張分析は、日常業務を大幅に変えることができます。 マーケティング担当者が予算内に収まるようにするには、より効果的なアウトリーチ プログラムを選択する必要があります。 以前にそれらのために機能したプログラム、および/または一般的に機能したプログラム (データ シンジケーションまたは製品レビュー シンジケーション)。

拡張分析を使用すると、マーケティング担当者は、どのキャンペーンを選択するかについてより高度な決定を下すことができます。 力が手に入るようになったので、もはや分析チームに頼る必要はありません。 これを簡単にするために、マーケティング担当者は、AI を利用したチャットボットなどの会話型分析を活用して、求めるだけでインサイトにアクセスできます。

ブランドマネージャー

製品やサービスが顧客の心に響くようにするために、ブランド マネージャーは市場の動向や競合他社に遅れないようにする必要があります。 拡張分析ツールにより、深い洞察、依存関係、および相関関係を簡単に見つけることができます。 したがって、ブランド マネージャーがよりスマートなマーケティングの意思決定を行えるようになります。

消費者の 73% は、パーソナライズされた広告を好みます。 拡張分析ツールは、ブランド マネージャーが広告やマーケティング キャンペーンをパーソナライズする際に非常に役立ちます。

営業担当者

営業担当者にとって時間は非常に重要です。 既存の分析に基づいた行動が遅れると、顧客を犠牲にする可能性があります。 拡張分析は、マーケティングおよび販売パイプラインのさまざまな段階で結果を加速し、強化することが証明されています。 マーケティング担当者と同様に、営業担当者も、データを分析情報に変換するのを待ったり、データ アナリストに頼ったりする必要はありません。

拡張分析ツールによって提供される分析ダッシュボードの自然言語検索を使用して、勝敗、パフォーマンス メトリック、ロケーション ベースの売上などを確認できます。 営業責任者はダッシュボードを使用して、各営業担当者の業績を把握できます。

結論

データは世界を動かしており、組織は収集したデータを活用するために膨大な予算を費やしています。 BI システムは、企業データを処理および分析して意思決定を支援します。 残念ながら、ビジネスに違いをもたらす可能性のある洞察を明らかにする人は多くありません。 BI が拡張分析によって駆動されると、よりインテリジェントで強力な自動分析システムが作成されます。

ML や自然言語処理などの AI 技術の能力を活用して、拡張分析はまったく新しいレベルのビジネス インテリジェンスを提供します。 これは、分析コンテンツの開発方法を変革できるディスラプターと呼ばれています。 初期段階で拡張分析を BI プラットフォームに採用している企業は、前例のない洞察の速度と競争力を実感できます。

企業のニーズに合った適切なプラットフォームを使用することで、すべての分析についてより多くの洞察を得ることができます - G2 だけです。