Tableauの拡張分析(Augmented Analytics)とは？定義や利点などを解説
あなたは、Tableauの拡張分析(Augmented Analytics)をご存知でしょうか？
この概念は、データ分析の領域で急速に普及しているテクノロジーの1つです。Tableauはこの力を利用してデータ分析のプロセスを大きく進化させています。
この記事では、拡張分析の基本的な概念から、その具体的な使用例、そしてTableauの拡張分析の導入が企業にとってどのようなメリットをもたらすかについて詳しく解説していきます。
Tableauの事前知識は一切必要ありませんので、初心者の方でも安心してご覧ください。
Tableauの拡張分析と企業での役割
Tableauとは、データ可視化のための強力なツールです。ユーザーや企業が膨大な量のデータから洞察を引き出し、それを視覚的に理解することに長けています。様々なデータソースから情報を集約し、ユーザーに対して直感的に理解しやすい形で情報を提示することが可能です。これにより、企業はデータドリブンの意思決定をスムーズに行うことができます。
拡張分析とは、AIや機械学習といった先進技術を駆使し、データ分析のプロセスをより効率的かつ高度にする手法を指します。
拡張分析は、データの準備から解釈までの一連の作業を自動化し、これまでにないスピードと精度でビジネスの大事なインサイトを提供します。拡張分析の導入は、企業にとって大きな価値をもたらすことでしょう。特にデータアナリストや企業の意思決定者に対して有益なツールとなることが予想されます。
拡張分析の理解
Tableauにおける拡張分析とは何か：その定義と意義
拡張分析は、単に1つの特定の機能を指すものではありません。むしろ、それは最新のAI技術や機械学習を使用した一連の機能やアプローチのことを指しています。これらは多方面に渡ってTableauに組み込まれており、データ分析のプロセスを大きく進化させています。
拡張分析とデータアナリスト
拡張分析は、データアナリストにとって特に有益なツールです。Tableauでは、データの準備、分析、視覚化の各プロセスを自動化し、アナリストの作業負担を大幅に軽減します。多くのデータアナリストがデータ準備に時間を費やし、分析に十分な時間を割けないという問題がありますが、拡張分析を適切に使用することで、この問題を解消し、より高品質な分析結果を迅速に得ることが可能となります。
拡張分析とマネジメント層
マネジメント層にとっても、拡張分析は絶大な価値を持っています。マネジメント層は、通常、データ分析のスキルが限られているか、もしくはデータ分析のためのグラフ調整を行う時間がありません。そんなとき、拡張分析の能力は非常に役立ちます。AIと自然言語処理による自動データ認識と自然言語の機能は、必要な情報を短時間で手に入れることを可能にします。
例えば、Tableauの自然言語対話機能は、専門的なデータ分析スキルがないマネジメント層でも、言葉で命令をすれば、誰でもデータから洞察を得ることができます。これにより、マネジメント層は自身の役割に集中することができ、高度なデータ分析スキルを持たない人でも、データに基づいた意思決定を行うことが可能になります。
これらの特性により、拡張分析は、データアナリストとマネジメント層の両方にとって、データ分析のプロセスを革新し、業務の効率化に大いに貢献します。そのため、Tableauの拡張分析は、企業が今後も競争力を維持するために不可欠なツールとなることでしょう。
Tableauの拡張分析の主要な特徴：具体的な解説と使用例
Tableauの拡張分析には様々な機能が含まれていますが、ここでは特に注目すべき2つ、「自動データ認識」と「自然言語処理」に焦点を当てて具体的な使用例を見ていきます。データの例としては、ある病院の顧客データを想像してみてください。このデータには、「患者ID、名前、年齢、性別、入院日」などの情報が含まれています。
自動データ認識の力
この機能は、AIによってデータの特性やパターンを自動的に認識し、それに基づいて高度な分析を行うことが可能になります。例えば、上記の病院の顧客データをTableauにアップロードすると、数秒もかからずに各列のプロパティ（ID、名前、年齢など）が自動的に認識され、それぞれのデータの特性を示すビジュアルが表示されます。
この機能は、データの形式やパターンを自動的に理解してくれるので、すぐに分析に進むことが可能です。
例えば、日付データは形式が多岐にわたるため、適切に認識し、理解するのは容易なことではありません。売上の季節性、製品の生産速度、患者の治療期間のトレンドなどを解析するためには、時間に基づく分析を行うための日付データが鍵となります。
「2023年6月17日」「17/6/2023」「June 17, 2023」「2023-06-17」はすべて同じ日付を指していますが、形式は異なります。これらの異なる形式を適切に理解し、適切な日付データとして認識することが必要です。
ここで拡張分析の自動データ認識機能が役立ちます。日付データのような複雑なプロパティを即座に認識します。この結果、データアナリストは、データの前処理に多くの時間を費やすことなく、すぐに分析に移ることが可能になるのです。
自然言語対話の活用
Tableauは自然言語処理を使用して、ユーザーが質問に対して対応する分析項目を推薦する能力を持っています。これにより、専門的なデータ分析スキルがない人でも、単に言葉で質問をするだけでデータから洞察を得ることができます。
例えば、先程の病院の顧客データを使用して、Tableauの「Ask Data」機能を起動し、「平均年齢は何か？」と質問してみましょう。すると、Tableauは自動的に「Age」プロパティの平均を認識し、それに基づく分析の推奨を提示してくれます。
結果として、このデータでの顧客の平均年齢が約62歳であることが分かりました。
さらなる深掘り分析
さらに深い洞察を得るために、Tableauの「Suggestion」機能を使用して、診断結果のプロパティでデータをグループ化し、それぞれのグループでの平均年齢を表示することも可能です。これにより、特定の診断結果を持つ患者の平均年齢を瞬時に確認することができます。
さらに、「Suggestion」機能を使用して、男女の性別によるグループ化も行っていきます。すると、より詳細なグラフが表示されました。このデータからは、全体の傾向として、女性が男性よりは若い年齢層で、何かしらの病名で診断を受けていることがわかります。
このようにTableauの自然言語対話機能を使うと、あなたの言葉・推奨機能を使用してデータ可視化を迅速に行うことができます。
結論
Tableauの拡張分析は強力なツール
Tableauの拡張分析は、AIや機械学習の技術を活用しデータ分析を一新する強力なツールです。これは、データアナリストがデータからの洞察を迅速かつ正確に取得し、データドリブンの意思決定を効率的に行うことを助けます。
さらに、拡張分析には、今回紹介した以外の機能も多く用意されています。例えば、データ下準備の自動化や最適な統計手法の提案など、様々なシナリオに対応するための機能性を持っています。興味のある方は、Tableauの無料トライアルを試してみてはいかがでしょうか。最後までお読みいただき、ありがとうございました。
＜Tableau＞
弊社ではSalesforceをはじめとするさまざまな無料オンラインセミナーを実施しています！
＞＞セミナー一覧はこちら
また、弊社ではTableauの導入支援のサポートも行っています。こちらもぜひお気軽にお問い合わせください。
＞＞Tableauについての詳細はこちら
