拡張分析：AIと分析の組み合わせは、データ分析の最新のイノベーションです。 組織にとって、データ分析は「ユニコーン」データサイエンティストの採用から、AIのおかげで、数回クリックするだけで意思決定のための実用的な洞察を提供するスマートアプリケーションへと進化しました。
定義による増強とは、何かの強さや価値を高めることを意味します。 AI主導の分析とも呼ばれる拡張分析は、大規模なデータセットの隠れたパターンを特定するのに役立ち、傾向と実用的な洞察を明らかにします。 分析、機械学習、自然言語生成などのテクノロジーを活用して、データ管理プロセスを自動化し、分析の難しい部分を支援します。
による ガートナー、2024年末までに、企業の75％がAIを運用可能にし、ストリーミングデータと分析インフラストラクチャを5倍に増やします。 AIの機能は、分析アクティビティを強化し、企業がデータ主導の意思決定を内部化できるようにすると同時に、組織内の全員がデータを簡単に処理できるようにする準備ができています。 つまり、AIは企業全体のデータの民主化に役立ち、データアナリスト、データサイエンティスト、エンジニア、その他のデータ専門家が繰り返しの手動プロセスに時間を費やす必要がなくなります。
AIはアナリティクスをどのように改善しますか？
人工知能の最新の進歩は、自動化の助けを借りてビジネスプロセスをより効率的かつ強力にする上で重要な役割を果たしています。 AIのおかげで、分析もよりアクセスしやすく自動化されています。 AIが分析に貢献しているいくつかの方法は次のとおりです。
- AIシステムは、機械学習アルゴリズムの助けを借りて、データを自動的に分析し、従業員がより多くの情報に基づいた意思決定を行うために使用できる隠れた傾向、パターン、洞察を明らかにすることができます。
- AIは、自然言語生成を使用して、レポート生成を自動化し、データを理解しやすくします。
- AIは、自然言語クエリ（NLQ）を使用して、組織内のすべての人が直感的に答えを見つけ、データから洞察を抽出できるようにします。これにより、データリテラシーが向上し、データサイエンティストの時間が解放されます。
- AIは、データ分析を自動化し、洞察と価値をより迅速に提供することで、BIの合理化を支援します。
だから、それはどのように動作しますか？
従来のBIはルールベースのプログラムを使用してデータから静的分析レポートを配信していましたが、拡張分析は機械学習や自然言語生成などのAI技術を活用してデータ分析と視覚化を自動化します。
- 機械学習はデータから学習し、データポイント間の傾向、パターン、および関係を識別します。 過去のインスタンスと経験を使用して、変更に適応し、データを即興で作成できます。
- 自然言語生成では、言語を使用して、機械学習データからの結果を解読しやすい洞察に変換します。 機械学習はすべての洞察を導き出し、NLGはそれらの洞察を人間が読める形式に変換します。
拡張分析では、ユーザーからのクエリを受け取り、ビジュアルとテキストの形式で回答を生成することもできます。 このプロセス全体は、データから洞察を生成するプロセス全体が自動化されており、技術者以外のユーザーがデータを簡単に解釈して洞察を特定するのを容易にします。
企業向けの拡張分析
ビジネスインテリジェンスは、データを収集して処理することにより、ビジネス上の意思決定を改善し、ROIを向上させるのに役立ちます。 優れたBIツールは、内部および外部のソースから重要なデータを収集し、そこから実用的な洞察を提供します。 拡張分析は、単にビジネスインテリジェンスを改善し、次の方法で企業を支援します。
- データ準備を加速します
データアナリストは通常、ほとんどの時間をデータの抽出とクリーニングに費やしています。 拡張分析は、ETL（抽出、変換、読み込み）データプロセスを自動化し、分析に役立つ貴重なデータを提供することで、データアナリストが行う必要のあるすべての骨の折れるプロセスを取り除きます。
- インサイトの生成を自動化します
データが準備されて処理の準備が整うと、拡張分析はそれを使用して洞察を自動的に導き出します。 機械学習アルゴリズムを使用して分析を自動化し、洞察をすばやく生成します。これは、データサイエンティストやアナリストが行うと、数日から数か月かかります。
- データのクエリを許可します
拡張分析により、ユーザーは簡単に質問をしたり、データを操作したりできます。 NLQとNLGの助けを借りて、自然言語の形式でクエリを受け取り、それを機械語に変換してから、わかりやすい言語の形式で意味のある結果と洞察を生成します。 これにより、データ分析は双方向の会話になり、企業はデータに質問をしてリアルタイムで回答を得ることができます。
- 誰もが分析製品を使用できるようにします
データのクエリ機能により、専門家はデータをより深く掘り下げることができ、組織内のすべての人が分析製品を使用できるようになります。 企業は、BIツールを使用してデータを分析するためにデータサイエンティストや技術的な専門知識を持つ専門家を必要としなくなりました。 これにより、BIおよび分析ツールのユーザーベースが増加しました。
- レポートの生成と配布を自動化します
拡張分析を使用すると、思考の速度でデータから洞察を生成できます。 これらの洞察をさらに使用して、レポートの作成を自動化し、レポート生成の手作業を大幅に節約できます。
動作中の拡張分析
Augmented Analyticsは、さまざまなビジネス上の問題を解決するために使用できます。 そのいくつかのユースケースとアプリケーションには、需要予測、詐欺、異常検出、顧客と市場の洞察の導出、パフォーマンスの追跡などが含まれます。 次にいくつかの例を示します。
- 銀行および金融機関は、拡張分析を使用して、パーソナライズされたポートフォリオ分析レポートを生成します。
- 小売およびFMCG企業は、拡張分析を活用したインテリジェンスを使用して、市場の洞察を追跡し、情報に基づいた意思決定を行います。
- 金融サービスセクターの企業は、拡張分析によってマイニングされた推奨事項と洞察を使用して、不正や異常を検出および防止します。
- メディアおよびエンターテインメント企業は、拡張分析から生成された洞察を使用して、ユーザーに合わせたコンテンツを提供します。
- ビジネス全体のマーケティングおよび販売機能は、拡張分析を使用して外部および内部ソースからデータを抽出し、販売、顧客の傾向、および製品のパフォーマンスに関する洞察を取得します。
アップラッピング
さまざまなセクターの企業が作成および使用するデータの複雑さと規模は、人間だけが処理できる以上のものです。 企業は、データに取り組み、プロセスを改善するために、分析に新しいAIウェーブを採用し始めています。 拡張分析は混乱を招きます。BIプラットフォームでそれを活用することで、企業はデータをより迅速に分析し、運用を最適化し、データチームの生産性を高めることができます。
出典：https：//dataconomy.com/2021/01/ai-in-analytics-powering-the-future-of-data-analytics/
