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SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

業務部門ユーザーのデータ活用を促すための「3つの要因」

事業成長の機会を見つけるために、セルフサービス型BIや対話操作型の予測分析を活用する企業が増えている。専門の分析担当者でなくても使いやすく、速やかに正しい分析が行える環境を整備するには何が必要なのだろうか。

コンテンツ情報
公開日 2016/11/30 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 11ページ ファイルサイズ 1.94MB
要約
 多くの企業がデータ分析を活用するようになった今、競合他社よりも早く事業成長のチャンスを見つけるためには、業務部門ユーザーでも迅速に正しく分析できる環境が求められている。ユーザーが必要なときにデータの探索と分析が行えるセルフサービス型BIや、対話操作型の予測分析基盤の重要性は今後ますます高まるだろう。

 ガートナーの調査によると、このようなセルフサービス型のデータ探索および分析機能を提供する上で絶対に外せない条件の上位に、「使いやすさ」「予測モデル開発のスピード」が挙がっている。統計や分析の専門家ではないユーザーでも速やかにデータを扱えることが重要なポイントであることは、この調査結果からも明らかだ。

 こうした状況からも、セルフサービス型BI利用時のデータ探索と予測分析でインタフェースが異なるような現状は問題だ。では、両者を融合させたユーザーに使いやすい環境を整備するためには、どのような要件が必要なのだろうか。またこうした分析環境の整備からは、どんな効果が期待できるのだろうか。詳しく見ていこう。