拡張分析について 5 分以内で説明

データはますます複雑になり、理解や解釈が難しくなっている今日、分析は重要になってきています。

拡張分析は、機械学習と人工知能を使用して、企業やユーザーがデータを簡単に理解できるようにするツールです。この記事では、拡張分析とは何かについて詳しく説明します。

ビジネスにおけるデータ理解の重要性

ビジネスのデータは、生の分析データ、顧客フィードバック データ、販売数などの事実または統計の集合です。さまざまな理由から、データの収集と分析はビジネスに不可欠な部分です。

ビジネスにとってデータを理解することが重要である理由は次のとおりです。

• データを理解することは、企業が新規顧客の発見、販売数の増加、顧客サービスの改善などに関してより適切な意思決定を行うのに役立ちます。
• データを追跡して確認することは、企業が問題を解決し、パフォーマンスの問題を明らかにするのに役立ちます。
• データは、ビジネス リーダーがリアルタイム インテリジェンスを使用して最も正確な市場予測を行うのに役立ちます。
• データは、売上と収益の増加に加えて、企業のキャッシュ フローの改善や資金管理の効率化にも役立ちます。
• データは、チームと従業員がお金と時間を削減し、生産性を向上させ、ビジネス プロセスを改善するのに役立ちます。

拡張分析とは何ですか?

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を活用した拡張分析は、ユーザーのデータ準備、洞察の生成、洞察の説明を支援します。拡張分析は、企業と分析がデータをより速く、より正確に、より効率的に扱うのに役立ちます。

拡張分析は、優れた技術スキルがなくてもデータから洞察と価値を得ることができるビジネス ユーザーや経営幹部向けです。このテクノロジーは、ユーザーが関連データを迅速に見つけて分析し、ビジネスに関する洞察を明らかにするのに役立ちます。

その重要な機能のいくつかを見てみましょう。

• 拡張分析は、PDF、テキスト ドキュメントなどの複数の形式でデータを読み取るとともに、データの自動識別に役立ちます。
• データに対する特定の結果や洞察をもたらす統計分析を提供します。
• これにより、ユーザーはデータをより迅速かつ正確に準備できるようになり、手作業が最小限に抑えられます。
• データの準備、検出、分析などに関して、AI を活用した最適な推奨事項をユーザーに提供するのに役立ちます。
• 自然言語による対話が可能になるため、ユーザーはコードやデータ クエリ言語ではなく、単純な言語でデータ クエリを入力できます。

拡張分析コンポーネント

拡張分析には 3 つの重要なコンポーネントがあります。

機械学習 (ML) – 機械学習は、アルゴリズムと履歴データを使用して結果をより正確に予測する人工知能の分野です。 ML は、企業が顧客の行動やビジネス運営パターンから貴重な洞察を得るのに役立ちます。統計的手法を使用して予測と分類を行います。

自然言語技術 (NLP) – NLP は、コンピューターが人間の言語 (テキストや話し言葉) を理解できるようにする人工知能のもう 1 つの分野です。これにより、コンピューターは口頭コマンドに応答し、言語を翻訳し、テキストをリアルタイムで要約することができます。

自動化 – 機械学習テクノロジーは、データ分析タスクを自動化し、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイにかかる時間を短縮します。

拡張分析の統合はビジネスの成長にどのように役立ちますか?

拡張分析の統合は、特に製造、製薬、小売、ヘルスケア、CPG などの大規模産業にとって変革をもたらす可能性があります。これは、企業の収益、顧客維持の増加、顧客満足度、キャッシュ フローなどの向上に役立ちます。ビジネスはより機敏になり、ビジネスプロセスを支援し、より適切な意思決定を行うことができます。

拡張分析の利点

生産性を最大化する

拡張分析は、時間のかかる反復的な手動タスクを自動化することで、人間の生産性の向上に役立ちます。 AI は、時間とコストを節約し、それほど知性を必要としないタスクを拡張する場合に非常に役立ちます。

より大きな価値を提供する

ビジネス ソリューションの開発と意思決定のプロセスには人間の知性が必要ですが、反復的で時間がかかる場合があります。拡張分析を使用すると、データの準備や洞察の発見など、ほとんどのプロセスを自動化できます。これにより、企業はより多くの価値をより迅速に提供できます。

改善された分析

拡張分析により、分析スキルに関係なく、すべてのユーザーが分析にアクセスできるようになります。あらゆるレベルのユーザーに分析を提供することで生産性を向上させます。人工知能が拡張分析を促進することで、企業は分析の改善と情報に基づいた意思決定から恩恵を受けることができます。

意思決定プロセスの改善

拡張分析は、企業がデータ分析を通じて最も多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

効率と精度の向上

機械学習と人工知能テクノロジーは、反復的なタスクと計算を正確に実行します。このテクノロジーはタスクを自動化し、企業が時間とエネルギーを節約し、人間の生産性を向上させるのに役立ちます。

組織をアジャイルにする

AI は、洞察の速度を高め、組織の俊敏性を高めることで組織を支援します。これは、検索領域をトリップし、関連するデータを提案し、複数の分析方法を推奨するのに役立ちます。拡張分析により、ユーザーの行動を追跡し、その後のアクションを推奨できます。

従来の分析 vs. セルフサービス分析 vs. 拡張分析

	従来の分析	セルフサービス分析	拡張分析
意味	従来の分析では、複雑な IT 環境、データ ウェアハウジング、IT スタッフを使用してデータ分析を実行します。	これはビジネス インテリジェンスの一種で、ユーザーが BI ソフトウェアと最小限の IT サポートを使用して独自にデータ クエリを実行し、レポートを生成します。	これにより、ユーザーは機械学習および人工知能テクノロジーを使用してデータを理解し、分析することができます。
スキル/専門知識	ここではスキル、トレーニング、専門知識が必要です。 IT スタッフに大きく依存しています。	ビジネス ユーザーは、データ分析を実行し、レポートを作成および変更するためのトレーニングや専門知識をほとんど必要としません。	拡張分析を使用してデータを分析するために、事前のスキルや専門知識は必要ありません。
リソース	この種の分析は IT スタッフに大きく依存します。	このタイプの分析には、手動のリソースと BI ツールが必要です。	これは拡張分析テクノロジーに依存しています。
ITセットアップ	従来の分析には、IT およびデータの専門家の継続的な関与が必要です。	セルフサービス分析では、主に初期設定において、IT の関与は最小限で済みます。	拡張分析には IT やデータの専門家は必要ありません。
データの種類	利用前にデータの構造化が必要。	さまざまな形式と複数のリソースからのデータを活用します。	さまざまな形式と複数のリソースからのデータを活用します。

拡張分析の課題

拡張分析は企業に多くの大きなメリットをもたらしますが、依然としていくつかの課題を抱えています。その一部を以下に示します。

• 従業員は、AI テクノロジーがどんなに高度であっても、AI には限界があることを知らずに、AI テクノロジーが自分たちに取って代わることを恐れているかもしれません。
• 拡張分析が期待どおりに実行されるためには、人間がベスト プラクティスと一連の行動に従う必要があります。トレーニングされたプログラムとアルゴリズムに基づいて実行されます。
• 拡張分析モデルを正しくトレーニングする必要があるため、時間がかかります。
• 分析する必要があるデータが大きければ大きいほど、拡張分析 ML アルゴリズムに必要なコンピューティング能力も高くなります。

拡張分析に関する著者のメモ

拡張分析はまだ新興テクノロジーであり、将来の使用と開発の余地がたくさんあります。企業は、人工知能と機械学習を活用した最先端のソフトウェアを通じてこのテクノロジーを利用できます。これは未来のテクノロジーであり、Gartner によると、このテクノロジーを最大限に活用しているアナリストは 10% のみですが、ビジネスは拡張分析を成長のために活用できます。

拡張分析をビジネスに導入するかどうかを決定する前に、次の質問を自問してください。

• あなたの会社には分析チームがいますか?
• 広範なデータはありますか?
• 拡張分析が必要な理由は何ですか?

拡張分析の使用について明確な場合は、次のステップは、拡張分析のメリットを得るためにベスト プラクティスに従うことです。

最後の言葉

拡張分析は、データ分析を必要とするすべてのビジネスにとって大きな助けとなります。正確かつタイムリーなデータは、ビジネスの成長の原動力です。拡張分析では、人間の知能と AI を組み合わせてデータを分析し、貴重な洞察を得ることができます。世界中の企業 (大企業から中小企業まで) がこのテクノロジーを使用しているため、あなたも競争で優位に立つ必要があります。

拡張知能を探索することもできます。