人工知能
セルフサービス分析: 5つの主要なメリット
この記事では、信頼性の高いインサイトをビジネス ユーザーに提供し、日常業務においてデータに基づいた意思決定を行う方法について説明します。
Blaise Radley
編集ストラテジスト
Workday
現在の企業は、これまで以上に多くのデータにアクセスできるようになっていますが、その潜在的な価値の多くは、日常業務において十分に活用されていません。MIT の調査では、顧客、運用、業績、コストに関する情報など、企業が保有するデータ資産を定期的に活用している社員の割合は、平均 28% にすぎないという結果になっています。
多くの場合、問題は、社員が業務でデータを活用したがらないということではなく、データにアクセスするために専門チームに依頼したり、時間のかかる申請プロセスが必要になったりするということです。待機時間が発生すると、インサイトを行動につなげるタイミングを逃してしまう可能性があります。
ビジネスでセルフサービス分析ツールを使用すれば、自分自身でデータを検索し、それらのデータを業務で活用できるようになります。直感的に操作できる分析ツールと適切なデータ ガバナンス体制を整備すれば、信頼性の高いデータを全社的に活用することができます。これにより、分析チームは複雑な業務に注力できるようになります。
ガイド
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セルフサービス分析とは
セルフサービス分析とは、ユーザーが自分自身で企業データを検索してインサイトを構築するためのビジネス分析モデルのことを指します。各部門の社員は、セルフサービス分析プラットフォームを使用することにより、技術的なデータの専門知識がなくても、専門チームに依頼することなくレポート作成やデータ分析を行い、自分自身で業務上の疑問を解決できるようになります。
セルフサービス分析ツールでは通常、以下の処理を行うことができます。
承認済みのデータソースに接続し、目的のビジネス情報にアクセスする
ビジネスニーズに合わせて、カスタムのダッシュボード、レポート、視覚的表現を作成する
データのフィルタリングとセグメント化を行い、特定のグループ、期間、部門などを詳しく調べる
上位レベルの指標を掘り下げ、パフォーマンスに影響を及ぼしている要因を把握する
自然言語で質問や照会を行う
アクションが必要な傾向、パターン、変化を特定する
重要なのは、セルフサービス分析が、企業データへの無制限のアクセスを意味するわけではないということです。データ チームは引き続き、データ ガバナンスとロール ベースの権限設定を通じて、アクセス可能なデータ、指標の算出方法、特定の情報にアクセスできるユーザーなどを定義する必要があります。
このバランスにより、社員は信頼性の高いデータを自分自身で処理できるようになり、企業は全社的に使用されるインサイトの一貫性、セキュリティ、信頼性を維持できるようになります。
セルフサービス分析のメリットとは
セルフサービス分析は、さまざまなデータに基づいて日常業務に関する意思決定を行うための手段です。社員が信頼性の高い情報を自分自身で取得できれば、業務上の疑問を自ら解決したり、インサイトに基づいて迅速に行動したり、それぞれの役割に応じて分析結果を活用したりできるようになります。
また、データ チームと分析チームは、すべてのレポート作成依頼や定型的な分析業務に時間を費やす必要がなくなるため、専門知識が必要な業務に注力できるようになります。
以下に、セルフサービス分析の主要な 5 つのメリットを示します。
1.ビジネス インサイトへの迅速なアクセス
チーム内に世界最高水準のデータが存在したとしても、データ ウェアハウスにアクセスできなければ意味がありません。
従来の分析ワークフローでは、疑問が生じてから、その回答を示すインサイトを取得するまでに時間がかかります。セルフサービス分析の場合、社員が自分自身で目的のデータに直接アクセスし、リアルタイムにデータの変更内容を確認できるため、このサイクルが短縮されます。
1 つの回答から新たな疑問が生じるたびに再度依頼を行う必要はありません。社員は、関連するデータを自分自身で詳細に確認し、分析を進めることができます。
例: マーケティング部門のリーダーが四半期の途中で、見込み客の獲得数が目標を下回っていることに気付きました。この場合、セルフサービス ダッシュボードを使用すれば、キャンペーンやチャネル別の実績を即時に比較して、減少が集中している箇所を特定し、四半期が終わる前にチーム メンバーと連携して支出を調整することができます。
2.さまざまな情報に基づいた意思決定
リーダーには、これまで以上に、データに基づいた適切な意思決定をリアルタイムに行うことが求められています。セルフサービス分析により、さまざまなデータに基づいて日常業務に関する意思決定を行うことができます。社員は、思い込みや過去の経験、静的なレポートに頼ることなく、特定の疑問に関連する情報を自分自身で調べることができます。
データに直接アクセスできるため、概要的な指標だけを確認するのではなく、結果を左右している要因を把握し、その背景を意思決定に反映できるようになります。
例: 人事部門のリーダーが、自己都合の離職が増加していることに気付きました。この場合、全社的な数値だけを見て対応するのではなく、勤務地、職種、勤続年数、マネージャ別に離職状況を調べることにより、特定の社員層 (入社 1 年目の社員など) に離職の増加が集中していることが確認できます。このインサイトにより、対応策として何から着手すべきかが明確になります。
データに直接アクセスできるため、概要的な指標だけを確認するのではなく、結果を左右している要因を把握し、その背景を意思決定に反映できるようになります。
3.分析チームや IT チームへの依存の軽減
分析チームと IT チームは、高度な分析、データ戦略、ガバナンス、インフラに関する重要な専門知識を提供します。しかし、こうした専門チームが全社から寄せられる定型的なレポート作成依頼にも対応しなければならない場合、付加価値の高い業務に注力するためのリソースが限られてしまいます。
セルフサービス分析プラットフォームを導入すれば、ビジネス ユーザーは日常業務に関する疑問の多くを自ら解決できるようになるため、専門チームは、その専門知識を必要とする業務に注力できるようになります。
例: 営業部門の地域担当リーダーとアカウント担当リーダーは、パイプライン、成約率、予測精度の変化を定期的に把握する必要があります。この場合、セルフサービス分析を活用すれば、分析チームに依頼することなく、パフォーマンスに関する定型的な疑問を自分自身で調べることができます。
これにより分析チームは、コンバージョン率の変化を引き起こしている要因の特定や、予測精度を向上させるためのモデルの構築など、複雑な業務に注力できるようになります。
4.データ リテラシーと信頼感の向上
適切なコンテキストがなければ、どれほど優れたデータでも十分に活用することはできません。データを日常業務で活用することにより、社員は自信を持ってデータを分析できるようになります。単に完成したレポートを受け取るのではなく、社員自身が指標間の関係を確認し、目の前の疑問について気軽に調査できるようになります。
こうした経験により、時間の経過とともに各部門のデータ リテラシーが向上していきます。特に、トレーニング、ガバナンス、明確に定義された指標をセルフサービス ツールと組み合わせて活用すると、大きな効果が期待できます。
例: 部門マネージャは、セルフサービス分析ツールを使用して予算を管理し、支出が予測を上回っているかどうかなど、詳細な分析を行うことができます。時間の経過に伴う支出パターンを調べ、実績と予測を比較することにより、予算の差異要因を詳細に理解し、その背景を今後の計画に反映できるようになります。
5.ビジネス アジリティとコラボレーションの促進
ビジネス上の多くの意思決定には、複数の部門からの詳細な意見や情報が必要です。セルフサービス分析を通じて、信頼性の高いデータを全社的に使用することにより、共通の基盤が構築されます。これにより、各部門が個別のレポートやスプレッドシートを業務で使用する必要がなくなります。
状況が変化した場合、同じデータに戻って新たな疑問を調査し、次のレポート サイクルを待つことなく対応することができます。
例: ある小売企業が、特定の商品の需要が予想外に増加したことに気付きました。この場合、セルフサービス分析ツールを使用すれば、営業部門がどこで需要が伸びているのかを調べ、運用部門が在庫数を確認し、財務部門が共有データを使用して収益への潜在的な影響を評価することができます。各部門がそれぞれの役割に関連する情報を確認できるため、ビジネス機会の拡大段階で対応を調整できます。
セルフサービス分析は、信頼性の高い情報に基づいて日常業務に関する意思決定を行うための手段です。
セルフサービス分析を通じた企業データの活用
現在は、企業が生成するデータ量が増えていますが、その価値は、社員が実際にそれらのデータを活用できるかどうかに左右されます。セルフサービス分析を通じて、信頼性の高い情報に基づいて日常業務に関する意思決定を行うことにより、関連するインサイトに基づいて行動できるようになります。
チーム全体でデータを検索できるようにすれば、企業データの分析を大規模に実施できるようになります。ビジネス ユーザーは、定型的な疑問の調査やレポート作成を自分自身で行うことができます。これによりデータ チームは、高度な分析やガバナンスなど、専門的な知識を必要とする業務に注力できるようになります。
セルフサービス分析を効果的に活用するには、強固なデータドリブン文化を構築する必要があります。信頼性の高いデータ、明確なガバナンス体制、技術に詳しくないユーザー向けに設計された使いやすいドラッグ アンド ドロップ型のインターフェイスを導入すれば、ビジネス インテリジェンスが向上します。
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