セルフサービス組み込み BI

セルフサービスの組み込みBIとは何か、なぜ重要なのか?

長い間、従来のBIプラットフォームはデータ分析のための強力なツールとして機能し、多くの場合、ITチームやBI専門家によって管理されてきました。従来、ダッシュボードとレポートは、ビジネス ユーザーからのリクエストの後にのみ生成されていたため、待機時間が長くなるだけでなく、技術的な専門知識を持たないユーザーのアクセスも制限されていました。このアプローチでは、技術者以外のビジネスユーザーは、インサイトを引き出すために他の人に頼ることが多く、タイムリーでデータドリブンな意思決定を行う能力を妨げていました。

インサイトへのより迅速かつ容易なアクセスに対する需要が高まるにつれ、よりユーザー中心のBIソリューションの必要性が明らかになりました。セルフサービスBIは、ビジネスユーザーがデータに独立してアクセス、探索、分析できるようにし、ITチームやBIスペシャリストへの依存を排除するデータ分析アプローチとして登場しました。

現在、多くのBIソリューションはセルフサービス機能を提供していますが、多くの場合、スタンドアロンシステムのままであり、効果的な管理と利用のために個別の運用作業と専門的な技術的専門知識が必要です。対照的に、セルフサービスの組み込みBIソリューションは、既存のアプリケーション内にシームレスに統合されるため、あらゆる技術レベルのユーザーが、カスタムダッシュボードの作成、データのスライスアンドダイス、隠れたパターンの発見をすべて、日常のワークフローのコンテキスト内で行うことができます。

Revealのようなセルフサービスの組み込み BI ソリューションは、基本的な機能を超えています。高度な分析機能とユーザーフレンドリーなインターフェースが満載されており、ビジネスユーザーはレポートを生成するだけでなく、予測分析モデルを適用して結果を予測したり、複数のデータソースからのデータを組み合わせてより包括的な分析を行ったり、データをドリルダウンしたりすることができます。

このエンパワーメントにより、ビジネスユーザーは、戦略的なデータ主導の意思決定を通知する実用的な洞察を得ることができ、組織がビジネス目標を達成するためにデータを活用する方法を効果的に変革します。

従来のBIとセルフサービスの埋め込みBIの比較

従来の BI ツールとセルフサービスの埋め込み BI ソリューションのどちらを選択するかは、組織の特定の目標と運用上のニーズに大きく依存します。従来のBIシステムは、複雑なデータ分析や制御されたデータ環境には依然として価値がありますが、意思決定を遅らせる可能性のある煩雑なプロセスを伴う可能性があり、通常はIT部門によるかなりの監視が必要です。俊敏性、分析への幅広いアクセス、迅速な意思決定を目指す組織にとって、セルフサービスの組み込み BI は魅力的な代替手段を提供します。

セルフサービスの組み込みBIソリューションは、エンドユーザーに運用環境内で強力なツールを直接提供することで、これらの制限に特に対処します。これらの革新的なソリューションにより、幅広いユーザーが、広範な技術的専門知識や継続的なITサポートを必要とせずにデータ分析を実行できるようになります。

従来の BI とセルフサービス埋め込み BI の主な違いは次のとおりです。

組織にとってのセルフサービス埋め込みBIの利点

これまでのところ、セルフサービスアプローチが組織に多くのメリットをもたらすことが明らかになっています。データへの高速で独立したアクセスと、技術者以外のユーザーのエンパワーメントがリストの一番上にありますが、セルフサービスBIにはそれだけではありません。組織にとってのセルフサービス BI の主な利点の概要を次に示します。

• 意思決定の迅速化:データへのリアルタイムのコンテキストアクセスにより、ビジネスユーザーはより迅速で情報に基づいた意思決定を行うことができます。トレンドを特定し、パフォーマンス指標を追跡し、市場の変化に気づいた瞬間に対応できます。
• 技術者以外のユーザーへの支援:セルフサービスの組み込み BI のユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、技術者以外のユーザーでもデータを探索し、独自の質問をし、日常業務に役立つ貴重な洞察を明らかにすることができます。
• ITへの依存度の低下:セルフサービスBIは、技術者以外のユーザーが自分でデータを分析し、レポートを生成できるようにすることで、ITチームの時間とリソースを解放します。そのため、IT 部門はダッシュボードやレポートを作成する代わりに、ビジネスや組織に多くのメリットをもたらす他の開発タスクに集中できます。
• 顧客インサイトとエクスペリエンスの強化: セルフサービス BI を統合することで、組織は顧客の行動や好みをよりよく理解し、カスタマー エクスペリエンスと満足度の向上につながります。これにより、よりターゲットを絞ったマーケティング戦略、製品の改善、パーソナライズされた顧客とのやり取りを促進できます。
• 競争上の優位性:今日、ビジネスにおけるデータの重要性は誰もが知っていますが、セルフサービスの組み込みBIソリューションにまだ投資していない組織はまだたくさんあります。これにより、競合他社が数字の行を含むスプレッドシートを見つけ出そうとしている間に、ビジネスはすでに洞察に基づいて迅速に行動することができます。
• スケーラビリティ:最新のセルフサービス BI ソリューションは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、データ量の増加とユーザーの採用に合わせて拡張および適応できるように構築されています。これにより、BI ソリューションを組織とともに成長させることができます。

さらに、セルフサービスの組み込みBIツールは、ITワークロードを軽減し、正確なビジネス情報にすばやく簡単にアクセスできるようにし、組織内のデータ駆動型文化を促進することで、ROIを大幅に向上させることができます。

セルフサービス埋め込みBIの特徴と機能の理解

次に、アクセシビリティ、データ探索、統合、カスタマイズのためのセルフサービス埋め込みBIソリューションのコア機能を見ていきましょう。これらの機能を理解することは、セルフサービスの埋め込みBIソリューションを評価し、ビジネスニーズに最も適したものを選択するのに役立ちます。

BI セルフサービス機能 

• ドラッグ&ドロップインターフェイス:堅牢な WYSIWYG (What You See Is What You Get)ドラッグ アンド ドロップビジュアライゼーション エディターにより、ユーザーは技術的な習熟度に関係なく、ビジュアライゼーションを直感的に設計およびカスタマイズできます。この機能により、組織内の進化する分析ニーズに俊敏性がもたらされ、セルフサービスを謳う BI ソリューションの中核となる必要があります。
• 事前構築済みのダッシュボードテンプレート:事前に作成されたダッシュボードテンプレートにより、ビジネスユーザー向けのダッシュボードとレポートの作成が簡素化されます。このような事前構築済みの要素はビルディングブロックとして機能し、ユーザーはレポートやダッシュボードをすばやく組み立てることができ、開発に必要な時間と労力を削減できます。
• データ接続の容易さ:真のセルフサービスソリューションにより、エンドユーザーは新しいデータソースに個別に接続することが容易になります。もちろん、一部のデータソースはより複雑で、そのような場合はITチームメンバーをループインする必要がありますが、ほとんどのデータソースでは、ビジネスユーザーが独立して実行できる必要があります。
• 直感的なデータ視覚化プロセス:ユーザーがクエリされたデータを視覚化に変換し、作業中のダッシュボードに追加するには、せいぜい数回クリックする必要があります。

統合、データ探索、カスタマイズのためのBI機能 

上記の特徴と機能は、セルフサービスの埋め込みBIソリューションの中心にある必要があります。それでも、それが効果的で良い投資であるためには、次のような他のことも考慮する必要があります。

• シームレスな統合:シームレスな統合は、セルフサービスBIソリューションが既存のプラットフォームに完璧に組み込まれていることを確認するために重要です。iframe の代わりに SDK 統合を利用すると、より堅牢な統合オプション、柔軟な展開、より深いカスタマイズ、より優れた制御が可能になります。
• 接続：データ コネクタと API の豊富なライブラリは、すぐに使用できるデータ ソースに接続するために不可欠です。これにより、クラウドベース、オンプレミス、またはサードパーティアプリケーションから、さまざまなデータリポジトリに簡単にアクセスできます。
• 豊富なデータ視覚化ライブラリ:​チャート、グラフ、その他のビジュアライゼーションのすぐに使用できるライブラリを提供することは基本ですが、カスタム データ ビジュアライゼーションを作成する機能を持つことも同様に重要です。この柔軟性により、ユーザーは特定のデータセットやビジネスニーズに合わせて視覚的表現をより適切に調整できます。カスタムビジュアライゼーションの作成にはコーディングが必要ですが、カスタムビジュアライゼーションが作成されると、他のチャートやグラフとともにライブラリに追加され、誰でも使用できます。
• 高度なデータ分析機能:ドリルダウン機能、ダッシュボードのリンク、データブレンディングなどの機能は、高度なデータ分析にとって重要です。これらの機能により、ビジネスユーザーは詳細な分析を実行し、さまざまなデータレイヤーをナビゲートし、さまざまなソースからのデータを結合し、より詳細で実用的な洞察を得ることができます。
• ホワイトラベリング:ブランドのルックアンドフィールに合わせてソリューションをカスタマイズすることは、セルフサービスの組み込みBIソリューションにとって不可欠です。ホワイトラベルを使用すると、ブランドアイデンティティに沿ったシームレスなエクスペリエンスを提供し、ユーザーの受け入れと満足度を高めることができます。
• 安全：セルフサービスの組み込みBIソリューションが、データ暗号化、ユーザー認証、ロールベースのアクセス制御など、堅牢なセキュリティ対策を提供することを確認します。さらに、GDPRやHIPAAなどの業界標準や規制への準拠は、機密データを保護し、信頼を維持するために重要です。

セルフサービス埋め込みBIソリューションの実装

セルフサービスの埋め込みBIソリューションの実装には、デプロイの成功と長期的な有効性を確保するために、いくつかの重要な考慮事項が含まれます。ここでは、セルフサービスの埋め込みBIをプラットフォームに実装するための重要な考慮事項とベストプラクティスについて説明します。

主な考慮事項: 

• データのセキュリティとプライバシー:セキュリティは、組み込みBIソリューションの実装において最も重要な懸念事項です。機密データを保護し、許可されたアクセスを確保することは、ユーザーの信頼を築く上で重要な要素です。ソリューションがGDPR、CCPA、SOC2、HIPAAなどの関連規制に準拠していることを確認します。さらに、データの暗号化、ロールベースのアクセス API、認証機能など、機密情報を保護するためのセキュリティ対策を探します。
• スケーラビリティとパフォーマンス:組織が成長するにつれて、データと BI インサイトの需要も高まります。データ量とユーザー数の両方の点で、ニーズに合わせて拡張できるセルフサービスの埋め込み BI ソリューションを選択してください。このソリューションは、効率的なデータ処理と取得をサポートし、迅速なクエリ応答とリアルタイム分析を保証できる必要があります。
• ユーザーの採用とトレーニング:ツールの理解と利用の複雑さの度合いは、組織内の多様なユーザーロールへの導入に大きな影響を与える可能性があります。ドキュメント、チュートリアル、トレーニング資料などの包括的なオンボーディング リソースは、導入プロセスを容易にする上で極めて重要な役割を果たします。これらのリソースは、組み込み BI ソリューションにすばやく慣れるために必要なガイダンスとサポートをユーザーに提供し、ワークフローへの統合を加速します。

ベストプラクティス: 

• 適切なプラットフォームの選択:統合機能、セルフサービス機能、スケーラビリティ、およびセキュリティ機能に基づいて、潜在的なセルフサービス組み込み BI ソリューションを評価します。データ コネクタの豊富なライブラリ、高度なデータ視覚化オプション、分析機能、カスタマイズ機能を提供するソリューションを探してください。さらに、ベンダーの評判、カスタマーサポート、およびソリューションの価格モデルを考慮します。市場をナビゲートし、十分な情報に基づいた投資決定を行うのに役立つように、ビジネスニーズに合わせた適切なソリューションを選択するための詳細なチェックリストを作成しました。
• 既存のシステムとの統合:セルフサービスの組み込みBIソリューションが既存のシステムやデータソースとシームレスに統合されるようにします。これには、エンタープライズアプリケーション、CRMプラットフォーム、ERPシステム、およびAPI、SQLデータベース、クラウドストレージなどの多様なデータソースが含まれます。効果的な統合により、データのサイロ化が最小限に抑えられ、組織データが統一されたビューになります。
• データの品質とガバナンスの確保:データ品質は、効果的なBIの基礎です。高品質で正確なデータを確保するには、データ定義を標準化し、データの正確性を確保し、一貫性を維持するためのデータガバナンスポリシーを必ず実装してください。データを定期的にクレンジングして検証し、重複を削除し、エラーを修正します。データの整合性を維持するために、明確なデータ所有権、アクセス制御、および品質基準を確立します。さらに、ライフサイクル全体を通じてデータの出所と変換を追跡し、洞察に対するトレーサビリティと信頼性を確保します。

セルフサービス埋め込み BI プラットフォームの比較

適切なセルフサービスの組み込み BI ソリューションを選択することは、組織内のすべての人に効果的なデータ分析ツールと分析情報を提供するために不可欠です。この章では、市場でトップのセルフサービス埋め込みBIソリューションを比較して、検索を絞り込み、組織に適したソリューションをより早く見つけることができるようにします。

Reveal 

Revealは、組み込み分析のためにゼロから構築されており、完全にカスタマイズ可能なセルフサービス BI ソリューションを提供します。Web View内の単純なiFrameに依存するほとんどの組み込み分析ソリューションとは異なり、Revealは真の組み込み分析SDKを提供し、機能の可視性、ブランディング、セキュリティ、展開など、アプリエクスペリエンスを完全に制御できます。強力なAPIとネイティブSDKのサポートにより、Revealはシームレスな統合を保証し、直感的なドラッグアンドドロップインターフェイス、カスタマイズ可能なテーマ、簡素化されたダッシュボード編集により、データ探索を容易にします。

Revealとの提携により、あらゆるプラットフォームや技術スタックへの迅速かつシームレスな統合と、アプリケーションごとに無制限のユーザーにリーチできる簡単な価格設定モデルが保証され、現代のビジネスにとって費用対効果が高く強力なソリューションになります。

実際のRevealを参照

タブロー

Tableau は、強力なデータビジュアライゼーション機能と堅牢な分析機能で知られる、広く認知されている BI ソリューションです。セルフサービスの埋め込み BI ツールである Tableau を使用すると、ユーザーは広範な技術的専門知識がなくても、インタラクティブなダッシュボードや詳細なレポートを作成できます。さまざまなデータソースとうまく統合され、高度にカスタマイズ可能なエクスペリエンスを提供します。

ただし、Tableau はリソースを大量に消費する可能性があり、初期設定と継続的な管理のために IT 部門が多大な関与を必要とする場合があります。さらに、特に小規模な組織では、コストが考慮される可能性があります。

Domo(ドーモ)

Domoは、データ統合、可視化、分析を1つのソリューションにまとめたオールインワンのBIプラットフォームです。ユーザーフレンドリーなダッシュボードとリアルタイムのデータインサイトを提供し、ビジネスユーザーがデータを探索し、データ主導の意思決定を行えるようにします。Domoの広範なデータ接続とクラウドベースのアーキテクチャは、シームレスな統合とスケーラビリティをサポートします。

Domoは包括的なBI機能を提供することに長けていますが、実装と管理が複雑になる場合があります。プラットフォームの価格設定モデルは、データとユーザーベースが増加するにつれて高価になる可能性があるため、考慮すべき別の要因です。

シセンス

Sisenseは、使いやすさと強力な分析機能に重点を置いた組み込みBIソリューションです。データの準備、分析、視覚化を組み合わせたフルスタック分析プラットフォームを提供します。Sisense独自のインチップテクノロジーは、高速データ処理とリアルタイム分析を保証し、大規模なデータセットに適しています。

Sisenseは高度にカスタマイズ可能で、幅広いデータソースをサポートしていますが、初期展開と継続的なメンテナンスのためにIT部門が多大な関与を必要とする場合があります。さらに、Sisenseは堅牢な機能セットを提供しますが、その複雑さは技術者以外のユーザーに課題をもたらす可能性があります。

カーベイ

iFrameアプローチを使用してホストされたSaaSソリューションとして動作するQrveyは、ユーザーがデータを分析し、実用的な洞察を導き出すことを可能にする、用途の広いセルフサービスの組み込み分析ソリューションです。直感的なデータ視覚化、高度な分析機能、データフィルタリングオプション、ビッグデータ処理のサポート、機械学習、セルフサービス機能をあらゆるスキルレベルのユーザーに提供します。

Qrveyは、AWS環境内にセルフサービスBIを導入したいと考えている組織向けにカスタマイズされています。したがって、ホストされた性質のためにコストが高いにもかかわらず、QrveyはAWSに大きく依存している組織にとって優れた分析ソリューションです。

ルズモ

以前は Cumul.io として知られていたLuzmoは、SaaS企業向けに設計された組み込み分析プラットフォームです。インタラクティブなデータ視覚化、直感的なドラッグアンドドロップ、自動データモデリング、セルフサービス機能などの機能により、データ分析と視覚化機能を強化します。Luzmoは、シームレスなデータ統合のための幅広いデータコネクタと、正確な分析のためのデータ列フィルタリングも提供します。

Luzmoの強みは、マルチテナント統合のサポートにあります。また、OpenAI GPT-4やPaLMなどのAIソリューションを統合してデータ準備を自動化することも可能になり、これらのAIツールを活用する組織にメリットをもたらすことができます。

これらは、市場でトップのセルフサービス組み込みBIソリューションです。ただし、理想的なソリューションは万能のソリューションではありません。これらのソリューションの使いやすさ、カスタマイズ機能、統合オプション、およびコストを比較してニーズを慎重に評価し、十分な情報に基づいた決定を下します。

AIガイド付きのセルフサービスBIの未来

好むと好まざるとにかかわらず、AIと機械学習はすでに私たちの周りのいたるところにあります。これらのテクノロジーの進歩は成長の一途をたどっており、BIのコンテキストでは、すでに大幅な機能強化を推進しており、より高度なデータ分析と予測機能を可能にしています。多くのセルフサービスの組み込み BI は、すでに AI と機械学習の上にあり、お客様は次のことが可能になります。

• データ準備を自動化します。
• より少ない人間の介入で洞察を生成します。
• 異なるソースからのデータの統合と準備のプロセスを合理化します。
• データセット内の隠れたパターン、相関関係、傾向を明らかにします。
• 将来の傾向を予測し、顧客の行動を予測し、履歴データと予測モデルに基づいて最適な行動方針を推奨します。

さらに、AIを活用した自然言語処理(NLP)により、BIがよりアクセスしやすくなります。NLP機能により、ユーザーは日常的な言語を使用してBIツールと対話できます。ユーザーは、複雑なクエリを記述することなく、質問をしたり、実用的な洞察を得ることができます。

これらのAIがサポートする機能はすべて、リアルタイムの洞察、より正確で迅速な予測、データ主導の意思決定につながっています。AIが進化し続けるにつれて、BIはさらに直感的で予測的になることが期待できます。

近い将来、AIはBIソリューションがさらにユーザーフレンドリーでアクセスしやすくなるのに役立ちます。より多くの BI プラットフォームが、関連するビジネス コンテキストにおけるユーザーの役割、関心、目的に基づいてカスタマイズされたダッシュボード、レポート、ビジュアライゼーションを提供できるようになることが予想されます。また、最適なビジュアライゼーションを自動的に選択し、重要なインサイトを強調し、データのストーリーを通じてユーザーをガイドします。

ガートナーは、2025年までに、AI主導の分析が企業戦略の90%の標準コンポーネントになると予測しています。顧客は、「NLP統合やこれとあのAI機能があればいいのに」から「NLP統合やこれやあのAI機能を提供できないので、それができる別のソリューションプロバイダーに行きます」に移行します。

これは、セルフサービスの埋め込みBIソリューションを選択する際の重要な考慮事項について説明した章にも戻ります。このようなソリューションは、分析分野で競争力を維持するために、AIのトレンドに追いつく必要があります。さまざまなソリューションを評価する際には、ベンダーの将来の計画や、分析分野でのAI統合の需要にどのように対応する計画を立てているかを理解するのに役立つ、その議論もお見逃しなく。

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Revealは、強力な分析機能をアプリケーションに統合するための使いやすさを提供することを目的に構築された、業界をリードする組み込み分析ソリューションです。Revealでは、ブランディング、機能のカスタマイズ、セキュリティの実装、および展開を制御します。

業界知識、堅牢なITインフラストラクチャ、ドメインの専門知識を提供し、お客様がビジネスの成長に集中し、残りを処理することを可能にします。

次の方法で、当社の製品をよりよく知ることができます。

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