「拡張アナリティクス」は、人工知能(AI)と機械学習(ML)を使用して、従来のビジネスインテリジェンス(BI)ツール中心のデータアナリティクスを自動化、効率化するという新たな考え方だ。これまでのアナリティクスは、BIツールによってデータを可視化するまでの準備に時間がかかりすぎていたこと、特定の目的に沿ったレポートしか作成できなかったこと、さらにはデータサイエンティストなどの専門家依存だったことなど、さまざまな問題が顕在化しており、「拡張アナリティクス」にはこれらの問題を解消することが期待されている。
特にこれまでのアナリティクスでは、革新的なインサイトの創出のために必須のデータ予測や機械学習モデルの構築に多大な時間と労力を要していた。これはその役割を果たせるのがデータサイエンティストのみで、膨大なデータの準備と分析に手動で取り組んでいたためだが、拡張アナリティクスのアーキテクチャを導入し、それを活用することにより、誰もがいつでも、迅速に、データから有効なインサイトを引き出すことができるようになるのだ。
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拡張アナリティクス：ビジネスインテリジェンス向上の秘訣
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本コンテンツでは、データのクレンジングなどの準備、分析によるインサイトの創出、得られたインサイトの視覚化とさらなる深掘りなど、一連のアナリティクスプロセスを、AIとMLによって自動化する「拡張アナリティクス」について、その概要と導入メリットを解説している。
さらに、自動化に対してまだまだ懐疑的な意見が多いことを踏まえて、拡張アナリティクスに組み込まれたAIおよび機械学習モデルの信頼性、透明性を確保するための考え方を解説。併せて、推奨されるソリューションについても紹介しているので、参考にしてほしい。
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