Reveal Analytics 用語集

ビジネスインテリジェンスの用語リスト

Business Analytics：ビジネス分析

ビジネス分析とは、ビジネス プロセスに関する結論を引き出すためにデータを分析するプロセスを指します。それは本質的に、記述的、予測的、または規範的なものになる可能性があります。

Business Intelligence：ビジネス・インテリジェンス

ビジネス インテリジェンスとは、健全なビジネス上の意思決定を行うためにデータを収集、保存、取得、分析するために使用されるプロセスとツールを指します。

Contextual Analytics：コンテキスト分析

コンテキスト分析では、データを単に個別に分析するのではなく、データが収集される特定のコンテキストが考慮されます。

Continuous Intelligence：継続的なインテリジェンス

継続的インテリジェンスとは、リアルタイム分析をビジネス運営に統合し、現在および過去のデータを処理し、ビジネス上の問題、困難、機会に応じて取るべき具体的なアクションを推奨するツールとプロセスの使用です。

Customer-Facing Analytics：顧客向けの分析

顧客向け分析は、エンドユーザーがデータをより深く理解し、より賢明でより多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行えるようにする、サードパーティ アプリケーションに組み込まれた一連のツールとテクノロジーです。

Data Discovery：データディスカバリー

データ検出は、データを視覚的にナビゲートしたり、ガイド付きの高度な分析を適用したりすることでパターンや外れ値を検出するために、さまざまなソースからのデータの収集と評価を含むユーザー指向のプロセスです。

Data Sources：データソース

データ ソースはデータの取得元です。ほとんどのアプリケーションは、データベースやスプレッドシートなどのソースからデータを取得します。データ ソースには、人、プロセス、画像、または受信して解析できる情報を含むその他のアイテムも含まれます。

Data Visualization：データの視覚化

データの視覚化は、チャート、グラフ、地図、その他の視覚要素を使用してデータでストーリーを伝えるプロセスです。これにより、組織全体がデータやデータに裏付けられた結論にアクセスしやすくなります。

Data-Driven Storytelling：データドリブンのストーリーテリング

データドリブンのストーリーテリングとは、生のデータを、洞察を行動に移すのに役立つ、読みやすく理解しやすい平易なストーリーに変換する機能です。

Embedded Analytics：組み込み型分析ツール

組み込み型分析ツールユーザー コンテンツまたはアプリケーションに統合され、データへのアクセスが容易になり、主要な指標を効率的に分析できます。分析は本質的に視覚的なものが多く、フィルター、並べ替え、表示設定などのオプションを介して対話型になる場合もあります。

Embedded Analytics ROI：組み込み型分析ツールROI

組み込み分析のコンテキストでは、組み込み分析 ROI は、ビジネスに対するソリューションの具体的な貢献です。

Embedded BI：組み込みBI (ビジネスインテリジェンス)

組み込みビジネス インテリジェンス（BI）とは、BI ツールと、データ ポイントを取得してユーザーがインテリジェントなビジネス上の意思決定を行うために使用できるリソースに変換するプロセスの統合を指します。

Embedded Charts：埋め込みチャート

埋め込みチャートは、通常は分析または埋め込み分析ソフトウェア パッケージの一部として、ユーザーのワークフローのコンテキストに直接埋め込まれたチャートです。

Embedded Dashboards：埋め込みダッシュボード

データ分析のコンテキストにおけるダッシュボードは、KPI メトリクスまたは分析を表示するためのユーザー インターフェイスです。ダッシュボードは、ユーザーが特定のレポートや分析を取得または管理できるようにする組み込みソリューションで構成されている場合もあります。

Embedded Reporting：埋め込みレポート

埋め込みレポートとは、ダッシュボード、グラフ、その他のデータ視覚化手法などのレポート機能を他のソフトウェア アプリケーションに統合することを指します。

Embedded SDK：組み込みSDK

組み込み SDK は、開発者がさまざまなソフトウェア機能をアプリケーション間で統合できるようにする一連のソフトウェア ツールとライブラリです。

Forecasting：予測

予測は、過去と現在のデータに基づいて将来のデータ ポイントを予測するプロセスです。

KPI Metrics：KPI メトリクス

KPI メトリクス、または主要業績評価指標メトリクスは、適切なビジネス上の意思決定ができ るように、プロセスがどのように実行されているかを示す測定値です。例には、販売数、平均回答速度、1 時間あたりに生成されるウィジェットの数などがあります。

Linear Regression：線形回帰

線形回帰は、1 つ以上の予測変数と 1 つの結果変数の間の関係を定量化し、予測分析で一般的に使用されます。

Machine Learing：機械学習

機械学習は、明示的なプログラミングを行わずにシステムが学習して結果を予測できるようにする人工知能のサブセットです。

Marketing Analytics：マーケティング分析

マーケティング分析は、組織がマーケティングのパフォーマンスを理解し、マーケティング プロセスと支出に関する意思決定を行うのに役立つデータと分析です。マーケティング分析は、ターゲット ユーザーを特定し、メッセージングと広告のベスト プラクティスを特定して ROI を向上させるのに役立ちます。

OEM Software：OEM ソフトウェア

OEM 分析ソフトウェアは、開発コストを削減し、既存のアプリケーションとシームレスに統合できる組み込みソリューションを SaaS 企業に提供するように設計されています。

Outlier：外れ値

外れ値は、平均的なデータセットから大幅に逸脱したデータポイントであり、データ内の平均と傾向が異常に偏る原因となります。

Performance Analytics：パフォーマンス分析

パフォーマンス分析は、個人、チーム、部門、または組織のパフォーマンスに関連するデータを収集、分析、解釈するプロセスです。

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