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ビデオ: La Voz De WNY (十一月 2024)
セルフサービスのビジネスインテリジェンス（BI）アプリとビッグデータの全盛期のデータの民主化については多くの騒ぎがありましたが、今のところそのことについてはあまり耳にしません。 それは、これらすべてが非常に日常的であり、日々の仕事のグラインドに深く染み込んでおり、それ以上の議論はもはや必要ではないかのようです。 話題は次第に消え、世界は機械学習（ML）やディープラーニング、人工知能（AI）などのよりファンシーで幻想的なものに移っています。
しかし、それは今日のあらゆる場所の企業のビジネスアナリストやラインユーザーにとって現実ではありません。 セルフサービスBIアプリが実現しましたが、多くの場合、ユーザーは統計上の岩と視覚化された困難な場所の間で立ち往生しています。 恐れることはありません、助けがここにあります！
ベビーベッドシートのサバイバルポインター
ディナーの請求書の割合としてチップを計算する、複数のダイナー間で請求書を分割する、または家に帰ってから当座預金口座の残高を計算する以外の数学を行うことができない場合、または心配しないでください。 実際、多くの人々は、アプリケーションの助けなしでは、これらのことを実行できない、または少なくとも実行しません。 アルゴリズム、データサイエンス、統計などの事柄について少し神秘的にされているのは確かにあなただけではありません。 そして、あなたがそれらのことのどれにも困惑していないとしても、たぶんあなたはそれらをやりたくないでしょう。 誰もがそれを楽しいと考えているわけではなく、それも完全に大丈夫です。
統計が嫌いな人や単純に侵入できない人のためのベビーベッドのメモは同じです。自然言語のクエリから機能するセルフデータBIアプリを使用するか、データマイニングプロセス全体をデータ視覚化の選択まで自動化しました。 そのようなアプリには、それぞれIBM Watson AnalyticsおよびSalesforce Einstein Analyticsが含まれます。 そして、なぜそうなのか、どちらもAI主導です。
このようなアプリにも制限があり、セルフサービスBIツールとデータ視覚化ツールで詳細を確認できます。 しかし、それらの欠点はありますが、数学的に困難な人や統計に一見アレルギーがある人にとっては完璧なツールです。
セルフサービスBIアプリは数学を実行しませんか？
はい、そうです。 それがこれらのアプリの背後にある全体的なポイントの一種です。 彼らは事実を知りたいだけの人間の専門家への部分的に自動化された仮想アシスタントです。 だから、そこに！ 多分、あなたは一種のフックから外れています。 線形代数と統計の大学の恐怖にフラッシュバックする必要はありません。そのためのこれらすべてのアプリがあるからです。
残念ながら、少なくともそれらがどのように機能するかを理解する必要があります。 この領域でスキルを再確認または更新するように強制できない場合は、上記のベビーベッドのメモを参照してください。
むしろ、あなたの分野で最も指名手配されている才能、チームで最もホットなホットショット、あなたの会社の職務上のデータウィザードリのマスターになりたいが、データサイエンティストの称号を求めて出かけたくない場合は、その後、簡単なオンラインコースを受講して、統計の理解を深めてください。 基本統計および高度な統計のオンライン教育プロバイダーの例には、Khan Academy、Statistics.com、およびUdemyが含まれます。
いいえ、セルフサービスBIアプリを使用するのに統計の学位は必要ありません。 用語が何を意味し、概念が何であるかについての実用的な知識があれば十分です。 したがって、おそらくこのシリーズのようないくつかのポッドキャストでさえ、あなたを正しい軌道に乗せるには十分かもしれません。
統計について理解すればするほど、より良い結果が得られます。 他に何もなければ、使用する必要があるデータ、外れ値を投げる必要がある理由、チャートをプロットするときにどの軸にどのデータを割り当てる必要があるか、および有用なクエリを形成する方法をよりよく理解できます。 また、何を探すべきかを知っていれば、分析に自信を持つことができます。 「データが正確であることを保証するために、適切なプロセスとコントロールが整っていることを確信する必要があります」と、Skuidのエンジニアリング担当最高技術責任者兼エグゼクティブバイスプレジデントであるMike Duensing氏は言います。 「例として、最新のBIツールから新鮮なトレンドを経営陣に提示したくないのは、後でそれが完全に間違っていることを知るためだけです。」
知っておくべき3つのこと
AI主導のアプリまたはユーザー向けの数学指向のセルフサービスBIアプリのいずれかを既に選択していると仮定すると、セルフサービスBIアプリを最大限に活用するために知っておく必要がある3つのことは次のとおりです。
1.データリテラシーは、必要な現実のものです。 はい、私たちは特定の数学スキルの価値についての議論の前半でそれについて触れました。 ただし、データリテラシーとは何か、また全体的なスコアを向上させるために集中する必要があると思われるスキルについても説明することが重要です。 「データリテラシーは、MITとエマーソン大学によって、データの読み取り、作業、分析、および議論を行う能力として定義されています」とQlikのグローバルプロダクトマーケティング担当副社長、ジェームスフィッシャーは指摘します。 以下に各能力について説明します。
a）データの読み取り：データとは何か、それが表す世界の側面を理解すること。
b）データの操作：データの作成、取得、クリーニング、および管理が含まれます。
c）データの分析：フィルタリング、並べ替え、集計、比較、およびその他の分析操作を実行します。
d）データとの議論：データを使用して、特定の視聴者にメッセージを伝えることを目的とした、より大きな物語をサポートします。
「組織とデータの15年間の取り組みから学んだことは、ビジネスユーザーはデータ内のストーリーを見つけるのが大好きで、それらを取得するために無限に切り刻みます」とBrainbox Consultingの創設者兼CEOであるアダムネイサンは言います。最近Logic20 / 20に販売されました。 「彼らが苦労しているのは、面白いものを実用的なものに翻訳することです。同じように、野球ゲームの50, 000人のファンは、ジャンボトロンの選手統計を見るのが大好きです。
2.適切な質問がすべてです。 セルフサービスBIアプリは、部分的に自動化されたアプリアシスタントです。 これは、通常、あなたが質問（別名、クエリ）を考えなければならない人であることを意味します。 答えは質問と同じくらい便利なので、そのクエリを作成することは非常に重要です。 このルールの1つの例外は、前述のSalesforce Einstein Analyticsなどの専門アプリです。これは、販売および顧客関係管理（CRM）データに焦点を当てているため、Einsteinを介して、販売から知りたいことを自動的に事前に決定でき、顧客データ。 特殊なBIアプリのもう1つの例は、ウェブサイトとモバイルデータに重点を置いたGoogleアナリティクスです。 繰り返しますが、データセットは明確に定義されたタイプであり、クエリは予測可能であるため、事前に設定されています。
より汎用的なBIアプリのクエリをどこから始めるべきかわからない場合は、 通常、企業または業界の主要業績評価指標（KPI）は、有用であることが既にわかっている分析を定義するための良い出発点です。 そこから関連する質問や新しい質問を重ねたり、追加したりできます。 Appfiguresの共同設立者兼CEOであるAriel Michaeli氏は次のように述べています。 「したがって、BIプラットフォームが複数のメトリックを使用できることが重要です。」
これらのBIアプリの「セルフサービス」ラベルが、ITや経験豊富なビジネスアナリストに支援を求めることを妨げないようにしてください。 ThoughtSpotのチーフデータエバンジェリストであるダグボルドナロは、「探しているメトリックが見つからない場合は、BIソリューションの最初のロールアウトの一部ではなかった可能性があります。 「アナリストが喜んですぐに追加してくれるかもしれません。」
また、使用するクエリを作成することは非常に重要ですが、データ分析の結果を提示した後に来る可能性が高い質問を予測することは、さらなる分析を促す場合があるためです。 AtScaleのテクニカルプロダクトマーケティングディレクターであるLucio Daza氏は、「人々が尋ねる可能性が最も高い6つの質問に回答できることを確認してください」とアドバイスしています。
3.データは、エクササイズ全体のアルファとオメガです。 使用するデータに大きく依存します。 データを選択、ロード、およびクリーンアップするのはユーザーです。そのため、責任はほとんどあなたにあります。 「ガベージイン、ガベージアウト」という古い格言がまだ適用されます。 Alteryxのチーフカスタマーオフィサー兼設立パートナーであるオリビアデュアンアダムスは次のように述べています。「あなたの質問を理解することで、どのデータが必要でどこに存在するかを知るなど、データそのものに戻ることができます。分析するまで」
アプリで何かを行う前に、データ選択からクエリ形成までのプロセスを熟慮する必要があります。 そうでなければ、あなたはただ釣りをしています。 データ探索には場所がないわけではありません。 ただし、特定の洞察をすばやく必要とする場合は、最初の行をキャストする前に、適切な池にいて適切な餌を運んでいることを確認してください。 あなたは機械ではなく、主題専門家（SME）であることを忘れないでください。 才能と経験を使用して、必要なデータを把握し、分析作業を行うようにソフトウェアに指示する前に、それを最高の形に打ち込みます。
それで、あなたが中小企業として完全に揺れ動くだけでなく、データを選択し、セルフサービスBIアプリを使用することで完全に失われた初心者である場合はどうしますか？ 「地元のパワーユーザーについて知りましょう」とThoughtSpotのBordonaroは言います。 「チャンスは、学習の障壁が従来のBI製品よりもはるかに低いため、開始方法を示すことができる非常に近くに座っている人がいることです。」
