アドホック分析とは
公開: 2022-03-11現代のビジネス インテリジェンスについて言えば、アドホック分析は非常に特殊なタイプの分析であり、特定のタイプの質問に対処するために調整されています。 データを分析することで、1 つの質問に対する答えをすばやく見つけることができます。
たとえば、企業の CMO が Google 広告と Facebook 広告の支出を即座に比較し、合計支出が特定のものかどうかを調べたい場合、これはアドホック分析を使用して行うことができます。 上記のデータをダッシュボード形式で視覚化した場合は、本格的な BI レポートに反映されます。
アドホック分析とは、たとえば、1 つの質問に答えるために 1 つのグラフを使用するなど、即時のソリューションと即時のアクションに関するものです。 しばらくして、上記のチャートが有用であると思われる場合は、ダッシュボードに変換できます。 一言で言えば、アドホックは何かを今すぐ提供するためのものです。
注意すべきことは、アドホック分析という用語は、人々がプレゼンテーションで使用する単なる流行語ではなく、少数の人々に限定して使用されるものではないということです. あらゆる種類の意思決定にデータを使用するプロセスと文化を持つことは、どの組織にとっても非常に重要です。 企業がアドホック分析とその運用の役割を理解すると、ビジネス インテリジェンスの規模に影響を与え、簡単に規模を拡大できます。
データ文化の核となるアドホック分析
アドホック レポートとも呼ばれるアドホック分析は、特定の質問に対する現時点での回答を導き出すためにビジネス データを利用する方法論に他なりません。 通常、これらの質問は 1 回限りの質問です。 アドホック分析を行うことで、BI レポートの従来の厳格なプロセスに多くの柔軟性と自発性がもたらされます。
ビジネス インテリジェンス レポートの従来の方法は、技術的な観点から非常に複雑であり、非常に時間がかかりました。 レポートやダッシュボードを作成、更新、共有するには、かなりの労力が必要です。 この問題の解決策は、経営陣がビジネスの成長に関する意思決定に情報を提供できるようにするビジネス インテリジェンスでした。
ビジネス インテリジェンス レポート手法とは異なり、アドホック分析はその正反対です。 これは、特定の質問に対する答えを見つけるために、データを瞬時に深く掘り下げるようなものです。 通常、このような質問に対する答えは一時的なものであり、短期的な決定を下すのに役立ちます。
最新のセルフサービス ビジネス インテリジェンス ツールのおかげで、アドホック分析のテクノロジは、ほとんどの企業にとって比較的簡単になりました。 これらのセルフサービス ビジネス プラットフォームは、コーディングをまったく必要としない、または最小限のコーディングしか必要としない堅牢な機能と組み合わせて、優れたユーザー エクスペリエンスを提供します。 組織では、数字を処理する仕事をするのが好きな人が多ければ多いほど、組織にとってより良いものになります. データに基づく文化とは、組織内のすべての個人が、アドホック分析を実行できるように、必要なときにいつでもデータを見る権利を与えられていることを意味します。
アドホック分析の大まかな手順
アドホック分析を実行する場合は、セルフサービスのビジネス インテリジェンス ツールを使用して簡単に実行できます。 市場には BI テクノロジを提供する企業が多数ありますが、アドホック分析を実行するには、企業が実行する必要がある 4 つの手順があります。
1. さまざまなデータ ソースを接続する
これは自明のステートメントです。 組織内のすべてのデータ ソースは、ビジネス インテリジェンス プラットフォームに接続する必要があります。 この最初のステップの背後にある理由は、企業は通常、BI プラットフォームをセットアップしているため、実行する必要があるのは 1 回限りのタスクだからです。
初期セットアップで接続されていなかった新しいデータ ソースが組織内にある場合は、BI プラットフォームに接続する必要があります。 データ ソースを BI プラットフォームに接続する主な利点は、ユーザーが必要なときにいつでもデータにアクセスできるようになり、あるデータ セットと他のデータ セットを比較分析できることです。
アドホック分析とは、迅速かつ即時の結果を意味します。 大規模なデータ セットの検索には時間がかかり、行き詰まる可能性があります。 ただし、優れた BI プラットフォームを使用すると、プロセスが容易になります。
2. データの自己探索
アドホック分析の最も重要な要素の 1 つは、自分でデータを探索する能力です。 以前はこれはデータの専門家によって実行されていましたが、今日では誰でもこのデータを探索でき、データの専門家などの特定のスキルは必要ありません。
以前のデータ探索では、SQL の完全な長さと幅を知る必要がありました。 これにより、アドホック分析の全プロセスが作成されました。 これは、すべての質問が回答を得る前に複数の関係者を通過する必要があるため、アドホック分析を事実上不可能にする技術的なボトルネックでした。
ただし、最新のテクノロジには Visual SQL ビルダーが付属しており、コーディングの知識がなくてもデータを簡単に読み取ることができます。
3. 独自のビジュアライゼーションを作成する
データを調べて、正確に必要なものを見つけたら、楽しい部分が始まります。 これは、調査結果の視覚化と呼ばれます。 視覚化が 2 つの数値を比較するだけの単純なものになる場合もあります。 他の例では、完全な棒グラフ、円グラフ、または折れ線グラフが必要になる場合があります。
アドホック分析は高速で、面倒なこともありますが、それによって組織とそのデータ処理リソースが妨げられるべきではありません。 完璧なビジュアライゼーションを作成しようとすると、時間の無駄になります。 目的は、このビジュアライゼーションをすばやく作成してメッセージを伝えることです。
4. スキルを磨く
このプロセスの最後のステップは少し曖昧に聞こえるかもしれませんが、組織が従うべき非常に適切なステップです。 継続的にアドホック分析を続けていれば、その専門家になれる可能性が高いです。 旅の途中で、データリテラシーのスキルを開発し始めることができます。
今日、組織内でデータと知識のセグメントに取り組んでいるほとんどの人は、データ リテラシーのスキル セットを開発しています。 これには、営業幹部からシニア プロダクト マネージャーまでの人々が含まれます。
BI ツールがアドホック分析を処理できるかどうかを知る方法は?
組織として、ビジネス インテリジェンス プラットフォームへの投資を計画している場合、そのツールがアドホック分析を処理できるかどうかを確認することが重要です。 これは、Bi プラットフォームのいくつかの機能または要因を特定することで実行できます。
- ビジネス インテリジェンス プラットフォームはセルフサービス型であるべき
- プラットフォームは使いやすいものでなければなりません
- プラットフォームで実行されるあらゆる種類の反復は、そのコアで発生する必要があります
特筆すべきことは、アドホック分析が組織内の少数の人々だけに限定されないということです。 これは組織の重要な要素として扱われるべきであり、組織内のほぼすべての個人が重要な決定を下すためにこの方法に従わなければなりません。