ビッグデータ

エンタープライズ向けのビジネスインテリジェンスと分析

組織におけるビッグデータのさらなる活用

ビッグデータは、その定義自体が、非常に大規模なデータセットを扱う際の課題のいくつかを浮き彫りにします。
ビッグデータとは、市販されているデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど巨大で複雑なデータ集合の集積物を表す用語である。

しかし、このような規模や範囲のデータを分析する上での課題はこれだけにとどまりません。その他のビッグデータ分析に関する課題は、データの管理や分析に関するものというより、組織において (分析前または分析後の) データをどのように伝達、配布、利用するかに関するものです。

ビッグデータにまつわる一般的な問題:

  • アナリスト以外のユーザーにデータや発見した情報をインパクトのある形で伝えることの難しさ
  • 組織において同じデータがさまざまなコンテキストで利用されることを考慮しきれないこと
  • 高度なスキルを持つ BI アナリストやデータサイエンティストしかデータを扱うことができず、インサイトの利用や用途が限られてしまうこと

データから結果を引き出す

ビッグデータを扱う際には、さまざまな課題があります。非構造化データを構造化することから、大量のデータポイントの中から意味ある情報を見つけ出すところまで、越えなければならないハードルは数多くあります。しかし、組織において最も重要な課題は、ソフトウェアに関することよりも、人に関することです。

複数の非常に大規模なデータセットを組み合わせて、詳細な分析を行うと、それまではわからなかった新しいパターンが見えてきます。そうしたパターンには、部門の壁をまたいでビジネスプロセスを最適化する上で役立つような、ビジネスに関する重要なインサイトが含まれています。

組織におけるデータや分析に関するニーズへの対応

データの保存、クエリ、分析に利用できるソフトウェアは十分に出そろっていると言えます。R のように高い負荷にも耐えられる統計ソフトウェアから、Cloudera Impala のように大規模なデータセットに対応できるクエリエンジンまで、特定の処理をこなすうえで必要なツールを見つけるのは難しくありません。しかし、それ 1 つで十分というソフトウェアソリューションは、なかなかありません。

必ず 2 つの問題に行き当たります。 1 つは、データに対してクエリを実行できるのが組織内の一部の人に限られてしまうこと、もう 1 つは、シンプルに、直感的にデータをやり取りできないことです。このような問題があることは、何年も前から業界の識者たちに指摘されてきました。

マネジメントコンサルティングファーム、Bain & Company 社による、ビッグデータによる組織の変革に関するレポート (英語) をお読みください

アドホック分析とレポート作成の課題

アナリストでない人たちに、複雑なデータセットから発見した情報を伝えることの難しさは、現在のビジネスインテリジェンスに関する大きな課題の 1 つであることは、多くの専門家が認めています。データサイエンティストやアナリストは、どのようにしてアナリストでない人たちに複雑なデータを伝えるのでしょうか。また、さらに重要なことは、組織の疑問に適切に答えられるような形で分析後のデータやレポートを提示するにはどうすればよいか、ということです。

Tableau なら、このような問題をはじめ、データ分析やレポート作成にまつわる課題を解決することができます。

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エンタープライズ向け Tableau

部門の責任者や経営幹部の方が知っておくべきこと

ビッグデータのプロジェクトに取り組む組織にとって、すべてのユーザーがデータを扱えるようにし、分析を最大限に活用する上で、Tableau は最適なツールです。全従業員が Tableau を使えるようにすることで、データ主導の文化を醸成できます。質問に対する答えを求めている人たちが自分で答えを見つけられるようになり、既存のデータから新しいインサイトが得られる可能性が広がります。エンタープライズ向けの Tableau で、データディスカバリを始めましょう。

エンタープライズ向けの Tableau について詳しくはこちらをご覧ください。

ビジネスインテリジェンスのためのビッグデータのニーズに応える Tableau

エンタープライズ向けの Tableau には、主に次の 3 つの特長があります。

データの統合: 複数のソフトウェアやデータベースから個別にレポートを取り出す必要はありません。すべてのデータをまとめて確認することができ、別々のレポートになっていたら見つけることができなかったような新しいパターンを見つけることができます。

データの可視化: データを一目で把握できます。すぐに傾向を特定でき、複雑な情報もわかりやすい形式で伝えることができます。

データの民主化: 社内の誰でもデータを探索できるようにすることで、より多くの疑問を解決し、より多くの発見ができるようになります。*アドホック分析が容易にできるようになり、データを共有することで組織の課題と可能性を明確化できるようになります。

企業環境に Tableau を導入する方法

企業環境へのソフトウェアの導入には、複雑な課題が数多く存在します。組織に Tableau を導入するために何が必要かについては、職務に応じた懸念事項についてまとめた企業向けのガイドをご覧ください。リーダー向けのガイドと、IT 担当者向けの技術的なガイドをご用意しています。ソフトウェアの導入に当たって、稼働の段階になって想定外のことがないよう、ご一読ください。

ガイドはこちら

ビッグデータをビジネスインテリジェンスに

BI 分析の評価ガイド

ビッグデータを使用するかどうかにかかわらず、最適なソフトウェアを判断する上で、ビジネスインテリジェンスプラットフォームの選択ガイドをお役立てください。

中小企業でのデータのさらなる活用

小規模な企業で、既存のデータを活用するにはどうしたらよいでしょうか。また、そのデータを活用することで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。このホワイトペーパーでは、小規模な企業でビッグデータを活用する方法について説明します。

クライアントを多額の損失から守った Ernst Young 社

150 か国以上でプロフェッショナルサービスを提供する Ernst Young 社では、Tableau を利用することで、カスタマイズしたデータセットにより数百万ドルの損失から顧客を守り、雪だるま式に損害が広がる前に詐欺を防止しました。その事例をお確かめください。

どのようなビジネスでもビッグデータ分析を簡単に導入

トップクラスのソフトウェアと迅速かつ簡単に統合

Tableau は、非常に大規模なデータセットの処理やラングリングを目的としてさまざまなソフトウェアとのインターフェイスで、OEM との互換性を提供するとともに、Web データコネクタによる接続も可能にしています。Tableau では、ユーザーの皆様が利用されているソフトウェアを認識しており、可能な限りシンプルな形でデータへの接続ができるように、常に新しい連携先を増やしています。HadoopRGoogle Cloud Platform など、どれを使用していても、簡単に独自のデータディスカバリを行うことができます。

お使いのデータソースに Tableau でネイティブ接続ができるかどうかについては、ドライバーのページをご確認ください。

Progressive Insurance 社での Tableau の利用方法

接続は簡単です

データへの接続はシンプルです。データの結合やブレンドでさらにデータを活用することで、より意味のある分析ができます。数週間、数か月もかけず、その日のうちに、有益なデータディスカバリを行って、その結果を簡単に配布することができます。ご自身の目でお確かめください。

Tableau は、おそらく今までで最も簡単に承認を得られたツールです。わずか 14 日間で ROI を実現できていたためです。

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すべての人にビッグデータ分析を

操作とアクセスでデータディスカバリを推進

Tableau は、データビジュアライゼーション、組み込みの計算機能、コード不要でクエリを実行できる機能、およびアドホック分析を利用できる機能を通じてデータディスカバリを後押しします。ユーザーにソースへのアクセスを許可する必要がないため、データの整合性を維持でき、データの民主化を促進することができます。データと人材のさらなる活用を実現できます。Tableau でビッグデータの海に飛び込みましょう。

e コマースのサンプルが含まれているこのワークブックをお試しください。多層的なデータを並べ替え、選別して、実際に同じことをしてみるのに Tableau がどのように役立つのかをお確かめください。いろいろなワークブックを試してみたいと思われますか。
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データを操作

2017 年ビッグデータのトレンド Top 10

10 のトレンドをチェックして時代を先取り

分析と BI の企業である Tableau は、ビッグデータを活用する多くの企業と協力しています。Tableau では、お客様の声を重視し、製品がどのように利用されているのか、また、お客様の組織おいてデータの問題に取り組むうえで、Tableau の利用に関してどのようなニーズがあるのかを理解することに努めています。このようにお客様との関係を維持することで、さまざまな業界においてビッグデータへのアプローチがどうなっているかを独自の観点から捉えることができます。どのように利用されていて、ユーザーや企業の視点からはどのような課題があるのか、データに関して業界における大局的なテーマに取り組み続けることを最優先にしています。

2016 年を振り返り、2017 年の予測をご紹介します

2017 年ビッグデータのトレンドを確認