買って後悔しないようにチェックしたいポイント
ビジネス上の意思決定にデータを活用しようとしても、表計算ソフトでは対応しきれないケースは多々存在します。このような課題の解決に向けて、データを効率的に処理し、より良い分析を行うためのソリューションを導入する際に、確認すべきポイントをまとめました。
アナリティクスの普及に取り組み始めたばかりの企業でも、データ主導の企業文化を醸成しようという動きのある企業でも、Analytic Automationなどのセルフサービス分析が社内の話題の中心となっているのではないでしょうか。それは素晴らしいニュースです！ビッグデータの世界では、セルフサービスのデータ分析ソリューションを見つけることがこれまでになく重要です。データにどのような質問を投げかけ、どれだけスピーディーに答えを得られるかは、適切な分析ソリューションを見出せるかどうかにかかっています。
分析ソリューションを検討している人は、多くの場合、5 つの重要な特性を探しています。
- 使いやすさ
- 低い投資費用
- 拡張可能なデータロール
- データソースとテクノロジーとの統合
- 優れたサポート
これらの点を評価に含めることはもちろん重要ですが、セルフサービス分析プラットフォームを評価する際には、上記のようなポイントに加え、将来的に生じ得る疑問や懸念点についても考慮することをお勧めします。結局のところ、今はまだ「わからないことがわからない」状態です。ベンダーのデモで便利なツールや機能の数々を紹介されただけでは、すべてが2カラットのダイヤモンドの指輪のように輝いて見えるかもしれませんが、成功に本当に必要なものは時間が経ってからでないと明らかにならないものです。
そこで、アナリティクスプラットフォームの導入を検討している人々と日々接している2人の社内ソリューションエンジニアに、デモやトライアル、概念実証で見落とされがちな点やベンダーに質問すべき点を尋ねました。鋭い質問を投げかけるには、正しく理解することが肝心です。そして、正しく理解することで、購入後に後悔することもなくなります。（ここだけの話、私たちのお客様にはAlteryxのロゴのタトゥーを入れたり、赤ちゃんにAlteryxという名前をつけたりしているお客様もいらっしゃいますが、皆さんにそこまでのコミットメントはできないと思いますので）
ベンダーのタトゥーを入れるかはまた別としても、そのようなコミットメントを生むソリューションをある程度信頼していただきたいと思います。 以下は、ベンダーに尋ねる 25 の質問のチェックリストです。これで選択したものを将来にわたって有効にし、インストールからエンタープライズスケーリングまでの成功を可能にします。
古いものから新しいものへの移行
- ソリューションは再現性と自動化を提供し、準備の作業負荷を削減してより迅速にインサイトを得ることができますか？
- 「どの顧客が解約する可能性が高いのか」などの質問をして、データをさらに深く掘り下げて調べても、時間通りに退社することが可能ですか？
- 私のチームは、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、複数のスキルセットを持つ事業部門のユーザーで構成されています。 彼らはあなたのプラットフォームを使用してどのように共同作業できますか？
データの詳細
- 私が持っているデータの量は重要ですか？ 制限はありますか?
- 大きなデータセットがあり、複数の条件を検証する必要があります。 これらのテストを設定して、不適合を通知してもらえる方法はありますか？
- 私のデータは、ビッグデータプラットフォームの 1 つに存在しています。 ソリューションは、データをインプレースで処理できる柔軟性を提供しますか？
フルデータのダウンロード：形状、形式、サイズ、方法についての質問
- コードフリーまたはコードフレンドリーな方法でデータの準備とブレンドを自動化する透過的なプロセスを作成できますか？
- データが汚れており一貫性がありませんし。画像付きの非構造化テキストも含まれています。このプラットフォームでは、テキストマイニング、単位の変換、NULL値の置換、不要な文字や句読点の削除などが行えますか？
- 構造やデータ型に関係なく、複数のデータソースを簡単に結合して、すべての結果を視覚的に確認できますか？
シャーロック・ホームズ風のデータ処理をやめる
- IT の対応を待たずにデータリポジトリに直接接続できますか？
- 組織内に存在するデータについてすばやく簡単に検索、管理、理解、共同作業をするのにどのように役立ちますか？
- 私の会社はサイロだらけです。つまり、データを共有していないため、ビジネス効率が悪くなっています。 あなたのプラットフォームでは、さまざまなデータソースを分析可能な単一のビューに統合できますか？
データを深く探る
- プロセスのどこでも変換中のデータを表示して分析できますか？ それともエラーの検出のために出力を作成するまで待つ必要がありますか？
最後にやるべきこと: レポートと出力
- 分析結果を利用するための出力にはどのようなオプションがありますか?
- マネージャーから、さまざまな地域や日付範囲に合わせてレポートを修正するようにという依頼を受け続けています。 上司が要件を指定できるように、カスタマイズ可能なレポートを作成できますか？
コーディングするかしないかはユーザー次第
- ロジスティック回帰などのモデルを作成し、プラットフォーム上でコーディングせずにデータをスコアリングできますか？
- 既存の Python または R コードを再利用できますか？
- リアルタイムのスコアリングと推奨を行う必要があります。 あなたのプラットフォームでは、それをどのように達成できますか？
- データサイエンティストと開発者は、多くの場合コーディングに関して異なる言葉を使います。 モデルをビジネスシステムに統合する支援を受けられますか？
進化させる
- プラットフォームはどの程度拡張可能ですか？ 高度なタイプまたは開発者タイプは、ネイティブには存在しない機能を作成したり、オープンソースライブラリを呼び出してマクロを作成したり、R と Pythonの統合を使用したりできますか?
- より深いインサイトを得るために、人口統計データや空間データを自社のデータに統合することを検討しています。 あなたのプラットフォームは、サードパーティのデータを簡単に結合できますか？
今度は、部門や役割別で見ていきたいと思います。
- ITのセキュリティ：ガバナンスの効いたセルフサービスデータ分析ソリューションを提供していますか?
- 財務：透明性、照合、効率性の改善と向上において、どのような支援が受けられますか？
- その他のアナリティクスのニーズ、部門、業界別でのソリューションに関する情報やトピックをご覧になりたい場合は、Alteryxのソリューションのページにアクセスしてください。
最後にダッシュボードについて
- Tableau または他の可視化ツールを更新してスケジュールに従って実行するワークフローを作成できますか？
1 人ではないことを保証します。コミュニティについてお尋ねください。
- どのようなサポートリソースを提供していますか？ 行き詰まったときや学習を進めたいときに行くことができるオンラインコミュニティ、対面イベント、会議はありますか?
お知らせください： こちらでカバーされていない質問がありましたらぜひお知らせください。
重要な問題
一番重要な問題は、検討中のソリューションがこれらすべての質問に「YES」と答えられるかどうかです。もしそうであれば、今こそがその指輪をはめる時です。皆さんは問題を解決するために生まれてきたのですから、もうデスクにずっと座って同じレポートを何度も作成したり依頼したりする必要はないのです。