ユースケース
データの供給と需要に対応するには、手作業だけでは十分ではありません。分析の変革を進めるには、自動化を取り入れ、データを最大限に活用することが不可欠です。
トップラインの成長
データサイエンスチームやビジネスユーザーがデータからインサイトを見い出し、活用することに専念できるようにします。
ボトムラインの収益性の向上
ITやデータサイエンスチームを、時間のかかる分析作業やデータクレンジングの作業から解放します。
従業員のスキルアップ
従業員が単純作業に時間を取られるのではなく、価値の高いプロジェクトや高度な分析に専念できるようになります。
効率性の向上
単調で反復的な作業を減らし、データソースを自動的に接続します。
リスク低減
繰り返しの手作業を自動化することで、ミスをなくします。
ビジネス上の課題
データの急速な増加に伴い、企業が従来の表計算ソフトやピボットテーブルに頼ってインサイトを得ることはますます難しくなっています。これらのツールは、過去のデータの一部を分析するには有用ですが、新しいトレンドの把握や将来の予測に用いるには限界があります。たとえこれらのツールを最大限に活用しても、分析に時間がかかり、ビジネスリーダーがインサイトを得る頃には、多くのチャンスがすでに失われている可能性があります。
分析を自動化すれば、意思決定者はデータの背景を深く理解し、データを有用な情報へと効率的に変換できるようになります。自動化は、インサイトを得るための反復的な手作業を排除し、企業がデジタルトランスフォーメーションを推進する中で、データをより効果的かつ広範に活用できる環境を実現します。
Alteryxのソリューション
分析の自動化は多くの工程で実現可能であり、その一例として計算の自動化があります。ワークフローを組み合わせることで、複雑なタスクを順序立てて処理し、繰り返し実行することができます。例えば、経理の月末決算では、毎回同じステップや計算、レポート形式が求められます。このような業務において、自動化された分析は非常に有効であり、月末締めの労働負荷を大幅に軽減します。
さらに、ユーザーは数学や統計、代数の専門知識がなくても、高度な分析ツールを簡単に利用できます。これにより、データサイエンスの専門知識を持たない従業員でも、ビジネス課題に対して効果的に分析を活用できるようになります。
Alteryxを使用することで、以下を実現できます。
- Amazon、Oracle、Salesforceなど、80以上のネイティブに統合されたデータソースにシームレスに接続可能
- 固有識別子の有無を問わず、さまざまなソースからのデータを簡単にクレンジング、準備、ブレンドし、統一されたデータプロファイルを提供
- コーディングや分析の専門知識がなくても、ステップバイステップのガイドとアシスト付きモデリングで、チームの分析成果を向上