”拡張分析”とは？メリットとのその活用
このブログでは、BIや機械学習といったものに対して、少し影の薄い印象のある、EDA（探索的データ解析）と拡張分析について説明します。本来であれば、データからさまざまな知見を得るために重要な手法であるため、よりその活用が求められる分野です。
HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。
拡張分析の概要とその重要性
主要な調査機関がBIやデータアナリティクスの将来のトレンドとして注目した「拡張分析」。これは、機械学習、データの可視化、ストーリーテリングなどの手法を駆使して、人々の知識や洞察を増幅させるものです。探索型のデータ分析（EDA）の一環としての役割を持ちつつも、拡張分析はユーザーの分析能力を高め、結果を自然言語で明確に説明する特性があります。
単に「BIが機能的に拡張したもの」という話ではなく、人間の持つ認知能力を可視化や統計的手法によって拡張するという内容です。
現代では、ChatGPTのようなツールが多くの指示や推論を提供しています。これらのテクノロジーは、拡張分析の一環としての役割を果たし、データ活用の閾値を下げ、隠れた関係性やパターンを明らかにするのに役立ちます。
拡張分析ツールの核となる特性と重要性
拡張分析ツールは、統計手法の導入、データ準備の自動化、結果の解釈サポート、自然言語処理、そしてビジュアル化技術を統合的に持つ点が特徴です。これにより、単なるデータの可視化や基本的なレポートを超えた深い洞察やインタラクティブな分析が可能となります。
データドリブン経営を実現する主な特性
統計手法の導入：高度な統計分析により、データの理解を深める。
データ準備の自動化：データのクレンジングや変換を効率化。
結果の解釈サポート：自然言語処理を用いて、解析結果を説明。
ビジュアル化技術：データを視覚的に表現し、直感的な理解を促進。
これらの特性を駆使することで、組織全体でのデータ理解や新しい洞察の発見が可能になります。拡張分析は、データの背後にあるコンテキストをしっかりと把握し、「これは何を意味するのか？」や「なぜこの結果が出たのか？」を理解するための多彩な機能を提供します。
拡張分析の利点とその意義
EDAによるデータアナリストの業務の迅速化
Data AnalystやBusiness Analystは、必要に応じてExcel、PythonやRなどの言語を駆使して分析を行いますが、多岐にわたる社内からの要望に応えるため、迅速な対応が求められます。拡張分析ツールを利用することで、データの分布や関係性、要約、可視化などのプロセスがスムーズに進行し、アナリストの時間を効果的に活用できます。
データドリブンでの深い洞察の獲得
拡張分析の主な目的は、データから迅速に洞察を得ることです。データに基づく結果は、社内の信頼を高め、特にKPIに影響を及ぼす要因を明らかにすることで、新しい視点や発見を可能にします。
データ人材の育成と中小企業のデータ活用を推進
多くの企業がデータ活用の重要性を認識していますが、特に中小企業はその恩恵を受けにくい状況にあります。拡張分析ツールは、BIツールとの連携を通じて、中小企業のデータ活用を加速させる可能性を秘めています。
データの信頼性を向上
多くの組織で「データドリブンな意思決定」が求められる一方で、データの信頼性やその解釈に対する不信感が課題となっています。拡張分析ツールは、視覚的な表現や可視化により、結果の解釈や理解を容易にし、組織内でのデータ活用の信頼度を向上させます。
利用上の留意点
拡張分析は便利ですが、使用する際にはいくつかの留意点があります。
データの整備が前提：正確なデータを基に分析しなければ、正確な結果を得ることは難しいです。データの「欠落」は許容される範囲がありますが、「誤り」は大きな問題を引き起こす可能性があります。
データの品質とバイアス：データの量や質、そしてその分析結果の活用方法が整っているかどうかが重要です。もし一人の担当者がレポートを作成し、その結果が組織内で共有されないのであれば、その努力は無駄になります。
まとめ
拡張分析ツールは、これらの点に注意しつつ、データドリブンな組織作りを支援する強力な手段です。ビジネスインテリジェンスによる指標変化の検知、機械学習による予測と同様に、拡張分析による気づきや洞察が「結局、何をするのか」に対して重要なポイントになるでしょう。
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