高度な分析とは？
高度な分析では、多変量統計、データマイニング、機械学習、可視化、シミュレーション、テキストマイニング、グラフ（ネットワーク）分析、予測、最適化、シミュレーションなどの高度なテクニックを使用して、洞察の発見、パターンの特定、結果の予測、推奨事項の生成を行います。
高度な分析の重要性
高度な分析を通じて予測インサイトを取得し、より良く、より多くの情報に基づいた意思決定を素早く下せるようになるため、企業のイノベーションを加速させ、競争優位性を維持することが可能となります。高度な分析は、業務の最適化や改善、リスクの軽減、顧客体験のパーソナライゼーションなどに用いられています。
高度な分析を用いることで、BIレポートでは解決できない問題を解決することが可能になり、ソーシャルメディアのモニタリングや評価、機器の故障予測、需給予測、価格の動的調整、不正行為の検出、顧客の減少など、さまざまなケースに応用できます。
高度な分析の手法
高度な分析では、BIや記述的分析よりもさらにデータを深く掘り下げることができます。BIではさまざまなソースからの過去の構造化データのみが対象となりますが、高度な分析では、あらゆるデータソースの構造化データと非構造化データを対象とすることができます。BIは通常、過去のパフォーマンスに関するサマリーを提供しますが、高度な分析は、将来を見据えながら、現在のパフォーマンスの最適化や変革を支援します。高度な分析では、以下のような手法を利用できます。
高度な分析の仕組み
高度な分析は、どのような業界や事業部門においても活用可能であり、絶大な効果を発揮します。
ビジネスオペレーション
スピード感がますます重要視されるようになっている今日、企業においても俊敏な対応が不可欠となっています。高度な分析を活用することで、正確な予測に基づいた意思決定が可能となり、業績や生産性の向上、収益の拡大が期待できます。
人事
高度な分析によって、人事データを有効に活用し、募集・採用コストの削減、離職率の低下、従業員満足度の維持・向上など、多大な成果が得られるようになります。
製造と在庫
製品に対する需要、嗜好、コストは絶えず変化しており、製品の製造、販売、流通に大きな影響をもたらします。高度な分析を用いることで、機器の故障防止、不要な在庫の削減、発注の迅速化、流通コストの低減などを実現できます。
マーケティング
高度な分析を利用すれば、顧客をより良く理解したうえで将来どのような行動を取るかを予測できるようになります。また、パーソナライズされたマーケティング体験の創造や、販売機会の特定にも役立ちます。
リスク分析
大規模なデータセットをリアルタイムで管理し、不正行為を検出し、顧客の評価を監視することで、将来のリスクを軽減できるようになります。
ビジネスインテリジェンス
データが収集・分析された後、得られた洞察はビジネスインテリジェンス（BI）として他者に提示されることになります。BIは、レポート、ダッシュボード、その他のデータ可視化手法を使用することで容易に理解できるようになります。これらの情報は、意思決定者がビジネス上の問題を解決し、成長を促進し、競争上の優位性を提供するために、情報に基づいたデータ主導の意思決定を下すうえで役立ちます。
従来のビジネスインテリジェンスと最新のビジネスインテリジェンスの比較
従来のBIが主に過去のデータに焦点を当てていたのに対し、モダンBIでは機械学習、データサイエンス、予測分析が取り入れられており、こうした最新のデータ分析アプローチにより、組織が過去のデータとリアルタイムのデータを組み合わせて予測や予測モデリングを行うことが可能です。これらの機能の最も重要な利点は、意思決定における精度と組織の俊敏性を高められることです。また、得られた結果を通じて、意思決定者が意思決定を下す前に、将来起こりうる結果を理解できるようになります。
モダンBIのメリット
- 実用的なインサイト：モダンBIは、意思決定者がさまざまな意思決定の影響を理解するうえで役立つインサイトを提供してくれます。BIを機械学習やデータサイエンスからのインサイトで強化することで、最適な選択の特定も可能になります。
- トレンドとパターンの特定：BIは意思決定者に、内部要因や外部要因がビジネスにどのような影響を与えるかについての貴重な洞察を提供します。これらの指標により、社内の意思決定、顧客需要、市場の変化が、売上、マーケティング、財務、収益などの増減にどのように影響したかを明らかにすることができます。
- Auto Insights：機械学習とAIの普及により、セルフサービス方式のレポーティングツールやプラットフォームが登場していますが、これらの新しいレポーティングサービスを用いることで、ユーザーのクエリに基づいて自動でインサイトを洗い出し、答えを導き出すことができます。例えば、売上の増加（または減少）につながった要因を特定する際などに役立ちます。
データサイエンス
データサイエンスの主な目的は、データのパターンと相関関係の特定です。例えば、データサイエンティストが、ある組織の特定の価格帯と売上増加の相関関係を見出すことで、意思決定者が製品価格の決定に役立てられるようになります。
データを分析する際、データサイエンティストはクラスター分析、自然言語処理（NLP）、感情分析を行うアルゴリズムを使用してデータを探索します。こうした手法により、より詳細なインサイトを入手したり、ニュアンスの異なるデータに対するより深い理解を得たりできるようになります。
- クラスター分析：類似したデータポイントをグループ化し、相関関係を特定するために利用
- NLP：人間の言語を処理して分析し、パターンと関係性を特定
- 感情分析：NLP（神経言語プログラミング）を活用し、テキストの背後にある意見や感情を理解
人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニングの何れもデータサイエンスの一種であり、パターンマッチングに役立ちます。
データサイエンティストは、データサイエンスプロジェクトの精度と成果を向上させるためにAIをよく利用しています。AIはMLの実行にも使われ、頭脳の役割を果たしています。これらのアクションによって、MLのサブセットであるディープラーニングの精度を向上させ、データをより正確に分類し、パターンを特定できるようになります。また、ディープラーニングモデルは、機械が画像、テキスト、音声を識別・分析するために利用されています。
データサイエンスでは、複数のデータソースを組み合わせてパターンを簡単かつ正確に検出できるため、異常の検出、潜在的な問題の特定、結果の予測によく利用されています。
かつては、データサイエンスを実行するためには、プログラミング言語や統計学などの数学の理解が必要でした。しかし、最新の分析プラットフォームでは、コーディングなどの知識不要で、データサイエンスにAIを活用し、MLモデルを実行できるようになっています。
データサイエンスの業務活用例
- 財務：取引における潜在的な不正を検出し、意思決定者が評価できるようにアラートを送信
- サプライチェーン：どのような要因で商品の購入意欲が高まるかなど、顧客の行動を予測
- ヘルスケア：潜在的な健康問題を特定し、医療専門家の評価と診断を支援
高度な分析ツールを使ってみませんか？
Alteryx Analytics Automation Platformは、ノンプログラミングで利用可能なビルディングブロックと分かりやすいGUIを備えた使いやすい分析プラットフォームであり、コンピュータビジョンやテキストマイニングの機能を備えたAlteryx Machine LearningとIntelligence Suiteの提供により、以下のようなデータの準備、ブレンド、分析、強化に至るまでの工程をエンドツーエンドで行い、高度な分析を簡単に実現できます。
- A/B テスト
- コンピュータービジョン
- クラスタリングとセグメンテーション
- 決定木とランダムフォレスト
- 人口統計分析と行動分析
- 機械学習は、
- 多変量統計
- 最適化とシミュレーション
- 予測と時系列
- ネットワーク分析
- ニューラルネットワーク
- 予測分析と処方的分析
- 回帰
- 空間分析
- 教師あり予測モデル
- テキストマイニング