ホワイトペーパー

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データの収益化 – 使用事例、実装、および付加価値

進化するデータ収益化の環境 データは中核となるリソースです。データから価値を抽出できる企業のみが、競争力を維持していける今、多くの組織がデータから価値を創出する新しい方法を模索しています。データ収益化とは、収益上の価値を創出するためにデータやデータを利用する製品を特定し市場投入するプロセスです。 BARC 社 (英語) は、アンケート調査で次のような疑問に答えを出そうとしました。 データ収益化にはどれほどの意義があるのか、また現在のプロジェクトはどれほどの成熟度に達しているのか? 企業はどのようにデータを収益化しているのか? …

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Tableau によって促進されるスマート分析時代

シリコンバレーに拠点を置く Constellation Research 社は、テクノロジー調査とアドバイザリーサービスを手がける企業であり、デジタル変革と革新的なテクノロジーを専門としています。Constellation Research 社のバイスプレジデント兼主席アナリストである Doug Henschen 氏によって最近発表されたこのレポートでは、市場におけるセルフサービス BI の進化とスマート分析の出現について説明するとともに、Tableau が投資を継続する 4 つの主な領域: データ準備、データの分析とディスカバリ、自然言語による操作、予測分析について考察しています。 …

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Tableau マップでダッシュボードの価値を高める 10 の方法

機能とデザインのバランスが取れているのが、最も効果的なデータビジュアライゼーションです。多くの分析プロジェクトには空間データが関与するため、マップでそれらのバランスを取る方法を知ることが重要です。このホワイトペーパーでは、地図製作者の Sarah Battersby　が、Tableau マップによってダッシュボードの分析価値と美的価値を上げる 10 のテクニックをご紹介します。

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効果的なダッシュボードを作成するための 10 のベストプラクティス

綿密に設計されたダッシュボードは、データドリブンな会話の強力な開始点となります。同じ情報量でも、すべての情報源を 1 つにまとめて管理すれば、より速やかにビジネスの意思決定を下すことができます。 このホワイトペーパーでは、使用事例の　3　つのセクションを通して、オーディエンスにとって最も効果的なダッシュボードを作成するためのベストプラクティスについて説明します。 慎重に計画を行うと、ダッシュボードユーザーのニーズや、最適な表示サイズをよく理解できるうえ、適切な設計を施してデータの読み込み速度を高めることができます。 情報に基づいたデザインにより、人の視線を集めやすい位置…

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データ分析を定義する: 変化しているビジネスインテリジェンスの役割

世界中の組織とビジネスにおいてデータ分析が果たす役割の進化をご紹介します。分析という言葉が、業界のバズワードであり続けているのはなぜでしょうか。ビジュアルデータ分析がビジネス分析のゴールドスタンダードである理由は何でしょうか。そして、高度でスマートな分析はデータディスカバリ性能の条件をどう変えたのでしょうか。ビジネスインテリジェンスアプリケーションが分析フローのあらゆる段階を受け入れるまでに進化した理由と、それが職場のイノベーションにもたらす意味をご覧ください。 このホワイトペーパーでは、今日の分析を取り巻くキーワードを取り上げ、次の問題について論じます。 …

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データグラビティはどのように分析環境をクラウドに誘引しているのか

かつてデータとアプリケーションは、組織自体の施設でローカルにホスティングされるものでした。しかし、クラウドコンピューティング革命でこの当たり前の状況は変わりました。データがクラウドへと移行されつつある今、データグラビティが組織でのソフトウェアと分析の実行方法に変化をもたらしています。 パンデミックによってクラウドへの移行が促進 パンデミックと経済危機はクラウドの採用を加速させる要因にしかならず、組織はデータドリブンなデジタル変革における重要なコンポーネントとしてクラウドを追求しています。データ分析およびクラウドテクノロジーは、効率の向上、最適化…

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2017 年版ガートナー社ビジネスインテリジェンスおよび分析のマジック・クアドラント

ひと目で、外れ値やクラスタを特定できる。違いが明確である。それが、ビジュアル分析です。 ビジネスインテリジェンスは、単なる製品への要求事項ではありません。Tableau が掲げる、唯一のミッションです。 ここに、世界の数多くの大企業のリーダーが Tableau を選んだ 5 つの理由を紹介します。 チャート作成ウィザードを表示する分析ツールよりも、真のビジュアル分析が好まれること。 単なるエンタープライズ向けにとどまらず、エンタープライズスタンダードであること。 イノベーションは Tableau の DNA であり、ロードマップであること。 …

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モダン BI の世界における IT 部門の新たな役割

組織が、IT 部門主導の従来のトップダウン型アプローチから、モダンなセルフサービス型のアプローチへと移行し始めるに伴って、モダン分析が約束する変革を実現するために、BI 計画の基盤となる中心的な構成要素 (ユーザー、プロセス、プラットフォーム) を裏付けていた過去の意思決定を見直す必要が出てきます。 数十年前にビジネスインテリジェンス (BI) が誕生して以来、その主な目的は、組織が静的なレポートとダッシュボードを使用して KPI やパフォーマンス指標を一元的に追跡できる、トップダウン型の単一の情報源を作り出すことでした。セルフサービス BI の登場はこの状況に変革をもたらしましたが…

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評価ガイド: モダン BI と分析のプラットフォームの正しい選び方

従来の BI 基準ではモダン分析環境を評価できない 従来のレポート作成配布ツールでは、変革を起こすほどのスピードでインサイトを取得することはできず、インタラクティブなビジュアル分析による BI への最新アプローチが持つ自立性も得られません。モダン BI モデルに移行するには、IT 部門が、計画全体のあらゆる側面でビジネス部門と連携した取り組みを採用する必要があります。 このガイドは、プラットフォームの評価と選定に重点を置いています。内容は以下の通りです。 評価の前提条件 (データソースへのアクセス、必要な役割など) 評価で考慮すべき、プラットフォームの重要な特徴 …

データ戦略策定の 4 つのベストプラクティス

データによるビジネス変革の基盤を構築するための手順ガイド生成人工知能 (AI) や高度な分析を基にした最近の飛躍的進歩を見てみると、そのどれもが信頼できる質の高いデータを基盤にしています。そして、そのための出発点となるのが戦略です。データをさらに効果的に活用するためのポイントは次の通りです。ビジネス目標と整合性の取れたデータ戦略を策定する。これがビジネス変革に向けて最初に行うべき作業です。高度な分析や AI のユースケースに欠かせない、信頼できる質の高いデータを確保するためのデータガバナンスを優先する。データ成熟度を高めることで、組織の誰もがデータを理解し…