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セルフサービス分析の助けを借りて、データサイエンスに特化していない人でもデータを解釈できます。
セルフサービスは私たちの日常生活の一部です。 ATMでの金銭取引、ガソリンスタンドでのガソリンポンプ、空港でのチェックイン、その他多くの同様の活動など、人々は自分でタスクを実行できます。そのため、一方では組織の運用コストを削減し、他方では膨大な量のデータ（通常はビッグデータ）を生成します。このデータは、分析の世界で多くの可能性を秘めています。組織は、このようなセルフサービスデータから有意義な洞察を抽出し、そこからより多くのビジネスチャンスを生み出しています。
セルフサービスデータとは
セルフサービスデータ分析は、実際には、企業が最適なビジネスの見通しと選択肢を見つけるために大量のデータ/クラウドデータを使用できるようにする高度な分析の一種です。また、これは非常に明確な統計的または技術的背景のない人でも使用できるほど簡単です。
セルフサービス分析により、ユーザーは大規模なデータダンプをスキャンし、データを視覚化し、それを使用してビジネスに役立つ洞察を得ることができます。これにより、企業は日々の要件が満たされていることを確認し、発生する可能性のある他の要件について知ることができます。洞察は、さまざまなトランザクションデータ、Webログ、センサーデータ、ソーシャルメディアデータから得られる大規模なビジネス所有のデータ準備から得られます。セルフサービスビジネスインテリジェンスは、セルフサービスデータのサブセットであり、ビジネスにデータに基づいた重要な意思決定を支援します。
セルフサービスデータが分析にどのように役立つか
今日、多くの企業がビジネスユーザーがさまざまなソースから情報を収集できるソフトウェアを作成しています。このようなソフトウェアは使いにくい場合があります。ダッシュボードがあり、アナリストがデータを照会して分析できるようにします。このようなソフトウェアは、その複雑さと急峻な学習曲線により、データサイエンティストとも呼ばれる高度に訓練されたデータアナリストのみが使用できます。 （データサイエンティストの詳細については、「データサイエンティスト：テックワールドの新しいロックスター」を参照してください。）
それどころか、セルフアナリティクスは、データサイエンティストを見つけるのが非常に困難になっているため、訓練された専門家を必要とせずに企業がデータの効果的な分析を継続できるように導入されました。これにより、ビジネスユーザーはデータを直接処理できるようになり、ニーズや好みに応じて簡単に操作できます。したがって、セルフサービスデータにより、ビジネスユーザーは強力でありながら実行が容易な分析に基づいて適切な意思決定を行うことができます。
セルフサービスデータがBIに与える影響
これらの目標を達成するために必要なテクノロジーは、時間と現在利用可能なテクノロジーによって変化しますが、ビジネスのニーズは常に同じです。今日、データの量も何倍にも増えています。このようなデータも非常に複雑であり、多くの異なるソースからのものです。
ただし、セルフサービスデータ分析の出現により、大量のデータを簡単に分析できます。また、特別な「セマンティックレイヤー」により、通常のビジネスユーザーでもデータに簡単にアクセスして使用できるため、データの複雑さが解消されます。これにより、正確なデータ分析に基づいたビジネス上の意思決定が容易になり、ビジネスインテリジェンスに新しい名前が付けられています。 （BIの基本を学ぶには、ビジネスインテリジェンスの概要をお読みください。）
課題は何ですか？
セルフサービスのビジネスインテリジェンスツールの統合は、ビジネスユーザーがビジネスインテリジェンス関連のタスクを簡単に実行できる一方で、データを管理するIT専門家を必要とするため、非常に繊細に行う必要があります。ただし、BIソリューションの場合と同様に、データの統合は非常に困難です。
ボストンカレッジ大学図書館は教育リソースセンターであり、250万冊を超える本を含む3つの図書館で構成されています。ただし、予算を適切に割り当ててモバイルアクセスを確保するために、システムにはセルフサービスレポートが必要でした。
セルフサービスソリューションを実装した後、約14,000人の学生が学生ベースに追加されました。彼らはどこからでも、いつでも膨大なリソースにアクセスできます。
Motionsoft
Motionsoftは、健康およびウェルネス分野の企業向けの金融ソリューションプロバイダーです。その古いCrystalレポートシステムは、インタラクティブなダッシュボードやWebベースのレポートに十分なほど強力ではなかったため、Logi Ad HocやLogi Infoなどのセルフサービスソリューションを選択しました。ソリューションは非常に強力であり、多くのセルフサービス機能を許可しました。
ハイラント
ハイラントは、非常に費用対効果の高い保険証券会社です。また、さまざまな企業にリスク管理ソリューションを提供します。レポート要求プロセスを強化することにより、アドホックな変更を排除する必要がありました。また、ユーザーが独自のレポートを作成できるようにする必要もありました。
そのため、Logiのセルフサービスモジュールを使用しました。これにより、クライアントは独自のレポートを非常に簡単に照会および管理でき、意思決定の改善に役立ちました。
結論
セルフサービスは、ビジネス分析の分野で実際にターニングポイントです。セルフヘルプは私たち全員が知っている最高のヘルプであり、セルフサービスのビジネス分析の助けを借りて、これを実現できます。ビジネスユーザーが質問やタスクのためにデータサイエンティストに相談しなければならなかった時代は終わりました。現在、ユーザーは簡単に正確に独自の分析を実行できるため、ビジネスの速度も向上します。また、経験豊富なデータサイエンティストの発見が難しくなっているため、経験の浅いユーザーでも適切なトレーニングを行うことで簡単に操作できるようにする必要があります。セキュリティの問題、データの整合性の問題など、特定の問題がありますが、このセルフサービスソリューションは進化し、うまくいけば自動的に解消されます。したがって、セルフサービスのビジネスインテリジェンスが将来のビジネスインテリジェンスになると結論付けるのは安全です。