組み込み型分析ツール

企業が分析と BI を最優先投資に据え続ける中、提携する適切な組み込み分析ベンダーを選択することが最も重要です。しかし、組み込み分析は正確に何を行うのか、その利点と重要な要素は何なのか、ビジネス ニーズに最適なソリューションを選択する方法はすべて、多くの皆様が今でも自問している疑問です。ここでは、組み込み分析について知っておくべきことをすべてまとめました。

目次：

組み込み型分析ツールは何ですか?

組み込み分析ソフトウェアは、リアルタイムのレポート作成、インタラクティブなデータ視覚化、機械学習を含む高度な分析をエンタープライズ ビジネス アプリケーションに直接提供します。データは分析プラットフォームによって管理され、視覚化とレポートはアプリケーション ユーザー インターフェイス (UI) 内に直接配置されるため、ビジネス ユーザーにとってデータのコンテキストと使いやすさが向上します。

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組み込み型分析ツール何に使用されますか?

組み込み分析ツールはさまざまな業界で使用できます。 企業がさまざまな目的でデータを収集および分析できるようになります。組み込みアナリティクスの主な用途は、そのデータと最新のビジネス洞察を可能な限り簡単な方法で提供し、あらゆるユーザーやアプリケーションがそれを使用し、それに基づいて行動できるようにすることです。

分析をビジネス アプリケーションに統合すると、次のような多くの利点が得られます。

組み込み型分析ツールの違いは何ですか
従来の BI はどうでしょうか?

​従来の BIでは、ユーザーがワークフロー アプリケーションを離れて別のツール セットでデータの洞察を確認する必要があるのとは対照的に、組み込み分析を使用すると、ユーザーはアプリケーション自体を使用しながら、コンテキスト内でデータの視覚化やダッシュボードを表示できます。この即時性により、埋め込み分析がより直感的になり、ユーザーが閲覧しやすくなります。

言い換えれば、従来の BI を使用する場合、ユーザーは洞察を得てアクションを実行するためにさまざまなアプリを切り替える必要があり、その結果、フラストレーションが生じ、時間の無駄が生じ、効率が低下します。Nucleus Research の 2016 年 12 月のレポートによると、アプリケーション間の切り替えが必要な BI ツールの使用には、従業員の時間が毎週 1 ～ 2 時間もかかる可能性があります。一方、組み込み分析ユーザーは 1 つのアプリケーションのみを使用するため、時間が節約され、生産性が向上し、より優れた分析エクスペリエンスが提供されます。

従来の BI と組み込み分析のもう 1 つの違いは、BI がユーザーのワークフローと統合されていないため、意図した値を提供できない場合があることです。そのため、行動するために必要なコンテキストや洞察が得られません。一方、埋め込み型分析は、ダッシュボード上に洞察を提供することで意思決定プロセスを支援します。ユーザーはそれを使用して、いつでも即座にアクションを起こし、レポートを作成できます。

最新の組み込み型分析ツールプラットフォームとは何ですか?

すべての分析製品が埋め込み用に設計されているわけではありません。今日の組み込み分析および BI ベンダーの多くは、最初にスタンドアロン アプリケーションを構築したため、アプリケーションに組み込まれるように意図的に設計されていません。

最新の組み込み分析プラットフォームは、一連のモノリシック ツールを提供しません。代わりに、共通の管理機能を備えた統合されたスケーラブルなアーキテクチャ上で、レポートやダッシュボードからセルフサービス分析、アラート、コラボレーション、データ準備、機械学習に至るまで、統合された分析機能のフルスタックをサポートします。また、ユーザーができることを制限していた以前のより制限された分析プラットフォームとは異なり、新しい組み込みプラットフォームでは、エンドユーザーがビジュアライゼーションやダッシュボードを編集したり、独自のものを作成したりする自由が与えられます。

また、Web、クラウド、モバイル配信向けに一から設計されています。最新の組み込み分析プラットフォームにより、開発者はカスタム分析アプリケーションを簡単に作成できます。

ソフトウェア アプリケーションに組み込み型分析ツールの利点

組み込み分析ツールは企業に多くの利点をもたらします。シームレスなユーザー エクスペリエンスと収益の増加から、データ主導型の意思決定の育成に至るまで、ソフトウェア アプリケーションで組み込み分析を使用することの 5 つの基本的な利点をまとめました。

組み込み分析ソフトウェアの利点

生産性の向上

組み込み分析を使用すると、ユーザーは重要なビジネス データをコンテキスト内で確認できるため、必要な洞察を見つけるために複数の異なるアプリ間を行き来する必要がなくなります。したがって、ユーザーはビジネス アプリケーションから分析ツールに切り替える必要がなくなり、より多くの時間を費やして重要なタスクに集中できます。さらに、データが美しいビジュアライゼーションで表現されているのを見ると、認識も促進されます。

競争上の優位性

組み込み分析の最大の利点の 1 つは、ソフトウェア プロバイダーとエンド ユーザーの両方に次のような競争力を提供できることです。

シームレスなユーザーエクスペリエンス

ユーザーはアプリ間の切り替えに時間を無駄にすることなく、組み込みの分析ソフトウェアが提供する価値に集中することができます。答えと重要な洞察が目の前にあることは、生産性の向上と顧客満足度の向上につながります。

私たちの最近の調査では、開発者が組み込み分析を採用する最大の動機の 1 つは、よりスマートでデータ主導型のビジネス上の意思決定を行う (45%)、ビジネス上の問題をより深く理解する (44%)、および仕事の生産性を向上させる (43%) ことであることがわかりました。 %)。

収益の増加

​AnalyticsWeekに掲載された別の調査によると、調査対象となった 500 人のプロジェクト マネージャー、ソフトウェア開発者、エンジニア、経営幹部のうち、96% が組み込みアナリティクスが全体的な収益増加に貢献していると回答し、92% が競争上の差別化が向上したと報告しています。

さらに、組み込み分析ツールは追加の収益源を提供できます。ビジネスにとって大きな価値があるため、一部の機能や機能が追加され、営業チームがそれらを新規顧客や既存顧客にアップセルできる可能性があります。

データに基づいた意思決定を養う

組み込み分析はユーザーに洞察を提供しますが、その一方で、チームに有用な洞察も提供します。正確で最新のデータを提示することで分析的思考が可能になり、最終的には革新的なアイデアや製品の改良につながる可能性があります。

インコンテキスト分析により、ユーザーはその時点で入手可能な情報、または表示している特定の画面に表示される情報に基づいて、より適切かつ迅速な意思決定を行うことができます。人々は自分の決定が与える影響をよりよく理解できると、より自信を持って決定を下す傾向があります。

組み込み型分析ツールの重要な要素は何ですか?

以下は、組み込み分析ソフトウェアに含まれる主要な機能の一部です。

ダッシュボード

ダッシュボードは、分析、プレゼンテーション、および理解を容易にするためにデータ パターンを視覚的に表示する組み込み分析ツールです。ダッシュボードは、円グラフやチャート、棒グラフや折れ線グラフ、散布図、色分けされた地図、またはその他の種類の視覚的なデータ表現で構成できます。

主な機能は次のとおりです。

ドリルダウンにより、ユーザーはワンクリックで一般的な概要からより詳細な分析に移動できます。

組み込み分析の重要な要素

データコネクタ

最新の組み込み分析ソフトウェアを使用すると、ユーザーはさまざまなデータ ソースにシームレスに接続し、これらのデータを 1 か所に結合して包括的な分析を行うことができます。データ ソースには、Azure Synapse、Google BigQuery、Box、Sharepoint、Google Drive、One Drive、Microsoft Analysis Services、Microsoft SQL Server、CRM などが含まれる場合があります。

一部の組み込み分析プラットフォームは、ソフトウェアがそのままではサポートしていないデータ ソースにユーザーが直接接続できる「インメモリ データ ソース」と呼ばれる機能も提供します。

視覚化

ビジュアライゼーションはさまざまなチャート タイプを指し、最適な組み込み分析ソリューションを使用すると、事前に構築された多数のテンプレートから選択できます。これらは、縦棒グラフ、ドーナツ グラフ、ファネル グラフからバブル グラフ、散布図、スパークライン グラフ、さらにはツリー マップや地理空間マッピングなどのより高度なものまで多岐にわたります。ユーザーは、これらのさまざまな視覚化を組み合わせて、美しく統合されたダッシュボードを作成することもできます。

埋め込み分析チャートの種類

組み込み型分析ツール統計関数とは何ですか?

ウィキペディアでは、統計をデータの収集、分析、解釈、表示、および整理の研究と定義しています。データ分析に関しては、外れ値の検出、時系列予測、線形回帰などの主要な統計機能に加え、これらのインタラクションを視覚化に埋め込んだり、ダッシュボードのドリルダウンやダッシュボードのリンクなどの機能を許可したりする機能が含まれます。

外れ値の検出

外れ値検出を使用すると、ユーザーは、データ内の異常であり、データ セットの多くとは異なる点を簡単に検出できます。これらの外れ値を表示したり非表示にしたりできるため、常に表示されるか、分析に干渉しません。

時系列予測

時系列予測を使用すると、ユーザーは履歴データと傾向に基づいて将来の値を予測できます。これは、売上や収益の予測、在庫管理など、さまざまなアプリケーションで役立ちます。

組み込みの分析統計関数

Linear Regression：線形回帰

線形回帰を使用すると、ユーザーは 2 つの変数間の関係を見つけ、将来の傾向を含むデータの線形近似を確認することで、データの傾向を視覚的に確認できます。線形回帰に加えて、他のアルゴリズム トレンド ラインには、線形フィット、二次フィット、三次フィット、四次フィット、対数フィット、指数フィット、べき乗則フィット、単純平均、指数平均、修正平均、累積平均、および加重平均が含まれます。

組み込み型分析ツール– 構築 vs 購入

組み込み分析ソフトウェアへの投資を検討している組織には、独自のデータ分析プラットフォームを構築するか、既存のソリューションを購入して製品に組み込むかの2 つの選択肢があります。ビジネスのニーズ、リソース、予算に応じて、どちらの決定にも長所と短所があります。

組み込み型分析ツールを構築する理由

独自の組み込み分析ソリューションを構築することは、それを行うためのより多くの予算と人的リソースに余裕がある人にとっては正しい選択肢かもしれません。ソフトウェアを完全に制御できるほか、カスタマイズのオプションも増えています。

また、独自の組み込み分析プラットフォームを構築すると、セキュリティの問題を内部で解決できます。これは重要であり、より高いセキュリティ レベルが必要な機密データを扱う人にとっては大きな利点となる可能性があります。

独自の組み込み分析プラットフォームを購入する場合と構築する場合の長所と短所

独自の組み込み分析を構築する利点:

独自の組み込み分析を構築する場合の短所:

組み込み型分析ツールを購入する理由

ほとんどの組織は、既存のソフトウェアと統合するために、すでに確立されている組み込み分析ソリューションを購入することを決定します。これが好ましい選択肢である主な理由の 1 つは、構築するのではなく購入することで、時間とお金の両方を節約できることです。また、開発者のリソースと時間を解放して、開発者がコア コンピテンシーやビジネスの当初の目的に集中できるようにすることもできます。

組み込み分析ソフトウェアを購入する利点:

組み込み分析ソフトウェアを購入する場合の短所:

ソリューション プロバイダーによっては、基本的なダッシュボードとレポートに限定されたり、カスタマイズ オプションが限られている場合があります。

組み込み型分析ツールの例

Infragistics が作成した最近の 2019 年の調査レポートによると、開発チームがアナリティクスを積極的に組み込んでいる、またはすぐに組み込む予定である最も人気のあるアプリケーションが以下の図に示されています。

ソフトウェア開発チームと組み込み分析

組み込み分析の力を組み込んでいる主要な業界には、次のようなものがあります。

ヘルスケアにおける組み込み型分析ツール

​医療業界に分析を組み込むことにより、病院、医師グループ、その他の医療グループは、データの力を患者ケアと業務管理のあらゆる側面に適用します。医療専門家は、より効果的かつ効率的な業務上および臨床上の意思決定を行い、傾向を予測し、さらには病気の蔓延を管理する機会を見つけるために使用されます。

たとえば、医療における予測分析では、年齢、合併する慢性疾患、服薬アドヒアランスに基づいて、入院の可能性が最も高い心血管疾患患者を特定し、早期に神経支配を開始できるため、より深刻な合併症を回避できます。

ヘルスケア業界の組み込み分析

製造業における組み込み型分析ツール

サプライチェーンの流通から原材料不足に至るまで、製造業者が需要に応えて市場で生き残るためには、データの力に頼る必要があります。製造分析では、機械、注文、配送、人材などの多数のソースから大量のデータを収集、処理、分析し、出荷のタイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの空き状況などを推定します。

製造分析

マーケティングとソーシャルメディアにおける組み込み型分析ツール

組み込み分析の力を利用して、マーケティング チームは顧客とキャンペーンのパフォーマンスをより深く理解できるようになります。マーケティング担当者は、消費者が自社のキャンペーンにどのように反応するかを観察し、どのような戦略や種類のコンテンツが効果的で、何が効果的でないかを判断し、これらの洞察を将来のマーケティング活動の改善に使用して売上増加につなげることができます。

ソーシャル メディア プラットフォームのネイティブ メトリクスでは得られる情報が限られているため、これらのネットワークのほとんどは、キャンペーンをより広い視点から見るために埋め込み型分析を使用しています。埋め込まれた分析ツールは、キャンペーンのパフォーマンスの予測、コンテンツの推奨事項の提案、タイムゾーンに基づいた最適な公開時期の推奨、さまざまな有料広告分析の提供などに役立ちます。

たとえば、Facebook はユーザーがオンラインで何を購入したかを常に把握しており、ユーザーがアプリにログインするたびにこのデータを使用して関連アイテムをアップセルします。

たとえば、Netflix や Spotify は、埋め込み型分析を使用して、ユーザーが気に入ると思われる関連性の高いシリーズや曲のおすすめを考え出します。

マーケティング分析

金融および銀行部門の組み込み型分析ツール

埋め込み型分析は、予算編成、財務計画、予測、ポートフォリオ管理などを最適化するために金融業界で使用されています。財務分析は、金融サービス プロバイダーが顧客獲得コスト、ローン要求、粗利益などの重要なデータを処理および分析するのに役立ちます。得られた洞察をもとに、金融機関は適切なサービスを適切な顧客に宣伝し、顧客にさらなる価値を付加し、ビジネス関係を強化することができます。

銀行分析により、銀行は資産管理、マーケティング キャンペーン、信用リスクのモデル化、消費者傾向の予測、コンプライアンスの確保などをより適切に行うことができます。リスクを評価し、詐欺を防止するために、銀行は BI を使用して、高度なデータ アルゴリズムを使用して、信用スコアの低い顧客への融資に関連する潜在的なリスクを特定し、融資申請を承認するか拒否するかを決定するのに役立ちます。埋め込まれた分析により、銀行は顧客の支出パターンを監視し、口座が脅威にさらされていることを示す異常な行動を特定することもできます。

金融分野における組み込み分析

小売業界の組み込み型分析ツール

小売業界では、販売、在庫、顧客、業務に関する重要な洞察を得るためにデータ分析が鍵となります。小売業に分析を組み込むと、将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するための効率的な在庫ポリシーを計算できます。分析は、価格戦略の最適化や顧客サービスの向上にも役立ちます。

輸送および配送における組み込み型分析ツール

輸送管理者は、注文の履行、出荷、配達の追跡などの注文の経路を追跡し、注意と対応が必要な問題があるかどうかを追跡できます。さらに、運送会社や配送会社は、従業員の生産性を向上させるためにビジネスに組み込みの分析を使用し、倉庫管理者が平均時間や出荷、注文の準備などの重要な指標を追跡できるようにしています。

組み込み型分析ツールソフトウェアを選択する際に何に注意する必要がありますか?

ビジネスに適した組み込み分析ソリューションを選択することが最も重要です。今日の非常に競争の激しいビジネス環境と氾濫する市場では、パートナーとなるベンダーを選択するのは非常に難しいことであることを私たちは承知しています。そして、最良の選択を支援するために、次の重要な検討事項のリストをまとめました。

アプリとのネイティブ統合– 組み込み分析ソリューションは、すべてのアプリケーションとシームレスに統合できる必要があります。 IT チームに負担をかけたくないので、重量や複雑性がさらに増さないソリューションを探してください。まずは組み込みを念頭に置いてゼロから構築されたソリューションを探してください。

接続性– ソリューションがすべてのデータに接続できない場合、何の役に立ちますか?組み込み分析ベンダーが、必要なすべてのデータ ソースとのシームレスな統合を提供していることを確認してください。

API– 投資することを決定した組み込み分析ソリューションには、BI 機能を組み込むときにビジネス アプリケーションがカスタム フックを使用できるようにするアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) も含まれている必要があります。

製品の機能– ソリューション プロバイダーが提供する組み込み分析機能が、基本的にその主な利点です。優れたソリューションは、単なるデータの視覚化以上のものを提供します。ダッシュボードのリンク、ダッシュボード ブレンディング、データ ブレンディング、ホワイト ラベル機能、セルフサービス機能、機械学習、予測、統計関数、インコンテキスト編集、ネイティブ SDK などのより高度な機能を必ず探してください。

スケーラビリティ– ソリューションの運用規模は、ユーザー ベースの増減に応じて拡大または縮小できる必要があります。これは、優れた組み込み分析ソリューションを使用すると、ビジネス ニーズの増加や変化に対応するために既存のリソースを増やすことができることを意味します。

価格設定– 多くのベンダーは、利益を最大化するためにいかがわしい価格設定戦略を使用しています。たとえば、使用量やユーザーなどの予測不可能なコストを請求するベンダーと提携することは望ましくありません。アプリの売上が増加しても価格が上昇しない、100% 透明性の高い価格モデルを備えた組み込み分析ソリューションを選択することをお勧めします。

ご覧のとおり、アプリを作成するかサービスを作成するかにかかわらず、またビジネスがどの業界に属しているかに関係なく、組み込み分析には、ビジネスを拡大し、顧客に付加価値を与え、生産性を向上させ、そしてもちろんビジネスを推進するための大きな機会が伴います。収益。今日のビジネス時代において、組み込み分析はもはや「あれば便利」ではなく、「必須」のソリューションです。