セルフサービス・アナリティクスが普及する4つの理由

[セルフサービス・アナリティクス](https://blog.dataiku.com/self-service-analytics-keys-for-execution?__hstc=45788219.f9ecc8e8451b7bf8aa44505e75602f8f.1676387614666.1676387614666.1676387614666.1&__hssc=45788219.1.1676387614666&__hsfp=920285691)とは、インサイト生成プロセスの所有権を分散化することを意味します（単に「ダッシュボードから数字を引き出す」だけではありません）。例えば、理想としては、ビジネス部門の専門家やアナリストは、データサイエンティスト、IT、または大規模なデータチームからの直接的なサポートなしで、データを操作してインサイトやデータ可視化を生み出すことができます（ただし、データ製品自体やその大きなプラットフォームは、これらのプロファイルによってサポートされる必要があります）。

[→電子書籍を入手する。AI時代におけるセルフサービスアナリティクスの構築](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=cd374fb4-2454-4984-a709-00175be39440&signature=AAH58kHSQz3VlzysEl9p0C-4_d8KxLmrQQ&pageId=102428203911&placement_guid=1f97649e-62bd-4165-b6fb-b39a42e2dc9e&click=8a27dcda-df27-4857-8c03-17a5b9a03ae4&hsutk=0473271bca988c915ae479166357239c&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2F4-reasons-why-self-service-analytics-is-here-to-stay&utm_referrer=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2Fout-of-distribution-detection-in-the-age-of-transformers&portal_id=2123903&redirect_url=APefjpEAzMhQOMEUIla9-e87MdT4D5WvU0115s2KH26BRkXh6g9t4QMmUMXRt9-e1cYP9XQmBkxZb45LkVepaJ3-2adcpcg4l0wKdAw1rnN6Wa0m7ZJKAiW4jC3_sYUqcq-bKY8sMtq6Cle42CWQxCiEK_sBjoz0peUqTPeeQKRKiQIQvsYdF4Qp85NcVAO2Gc60XLVCIoIepl11FjHIhkUaBr9UK1_02ir7fda_EJIHqiBlArf94ygOp2fzLM2BFrti2xXUWSgEag6C_E9rj4M1yeH6o5MCY5slI8k1Jku_5sXxtKWBF1U&__hstc=186155446.0473271bca988c915ae479166357239c.1673312856667.1676528379512.1676592650712.87&__hssc=186155446.15.1676592650712&__hsfp=1000589523&contentType=blog-post)

セルフサービス・アナリティクスが重要となるのは、個人や組織がIT部門や データアナリストに頼らなくてもデータにアクセスし、分析できるようにするためです。その結果、より迅速で正確、かつ柔軟な意思決定が可能になり、主要なビジネス指標に対する洞察も高まります。

セルフサービスアナリティクスは、その命名規則が時間の経過とともに進化し続けるかもしれませんが、決して無くならないという説得力のある理由が多く存在します。


## 1. セルフサービスアナリティクスは未来の働き方に不可欠
もし組織がデータ共有する文化（共有の「手段」の1つがセルフサービスアナリティクス）を取り入れなければ、将来を見据えた組織として失敗することになります。今後、データへの取り組みが優れている組織は、将来、データ共有を散発的かつ単発的なものに限定しないでしょう。その代わりに、データ共有は日常業務にシームレスに統合されるでしょう。さまざまな部門やチーム間でデータへのアクセスを促進することで、これらの組織は、迅速かつ十分な情報に基づいた意思決定を可能にし、再利用の文化を促進し、これまでサイロに閉じ込められていたデータから新しい使用事例の可能性を引き出します。

## 2. セルフサービス・アナリティクスは、AIへの取り組みを拡大させるには技術専門家だけでは不十分であるという説を改めて証明するものです。

理想的には、セルフサービス・アナリティクスのデータ製品は、技術系のデータ担当者とビジネス担当者の両方によって構築されます。この製品は共同開発され、データを解析し、他の方法で再利用することに対してより堅牢になります。

ビジネスユーザーは、データへのアクセスが増えたことと、必要なビジネスコンテキストと主題の専門知識を取り入れるために、エキスパートと協力してアナリティクスワークフローを構築する力を得てきています。

ビジネスユーザーと技術専門家との共同作業は、新しいスキル獲得や[Dataiku](https://www.dataiku.com/?__hstc=45788219.f9ecc8e8451b7bf8aa44505e75602f8f.1676387614666.1676387614666.1676387614666.1&__hssc=45788219.1.1676387614666&__hsfp=920285691&_gl=1*1ffbk8c*_ga*MTU5ODkzNzYwOS4xNjc0NDYyMTIy*_ga_B3YXRYMY48*MTY3NjU5ODQyOS40Mi4wLjE2NzY1OTg0MzAuNTkuMC4w)のような効果的なツールへにアクセスできるとともに、インパクトのある成果を実現する近道になるのです。

セルフサービスアナリティクスでは、適切なアクセス権を持つすべての人に、データの発見と利用、データの準備、データプロダクトの作成ができるようにすることができます。また、データプロダクトの作成者は、チームや部署を超えて他の同僚と作業を共有することができます。さらに、データ以外のチームも、より優れたデータインサイトへのアクセス、重要なメトリックの理解、プロセスの合理化を改善することが可能です。

Dataikuでは、データプロジェクトにはデータとドメインの両方の専門家の関わりと連携が必要であると常に考えており、非専門家を参加させることなしに組織がAIを拡張することはないという考え方を全面的に支持しています。
![Screenshot 2023-02-15 at 22.34.25-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/6f80af96-49b2-f3f9-2b02-0ea1b64b004c.png)

## 3. データ専門家以外の社員も巻き込んでこそ、次のレベルのビジネス価値を生み出せる 

[セルフサービス・アナリティクス](https://blog.dataiku.com/self-service-analytics-how-to-avoid-the-pitfalls?__hstc=45788219.f9ecc8e8451b7bf8aa44505e75602f8f.1676387614666.1676387614666.1676387614666.1&__hssc=45788219.1.1676387614666&__hsfp=920285691)は、データとアナリティクスで成功を収めるための重要な要素です。しかし、セルフサービスアナリティクスの導入と、そのビジネス価値を十分に発揮することの間には、しばしば断絶が生じます。組織によっては、セルフサービスアナリティクスを失敗した取り組み、または価値が限定的な取り組みと見なす場合があります。また、ビジネスユーザーはサポートがなく、データを正しく活用できているかどうかわからないと感じ、セルフサービスアナリティクスを否定的にとらえることもあります。

これらの課題を克服し、具体的なビジネス成果を得るためには、組織はセルフサービスアナリティクスへの取り組みを以下のように確実に行う必要があります。

- ビジネスとそのニーズを徹底的に理解し、直面している特定の課題と障害を考慮に入れ、データを活用してビジネスの目標とKPIに沿った解決策を見出すこと。
- IT部門とビジネス部門のコラボレーションとエンゲージメントを高める
- 適切なガバナンスと確立されたガイドラインを持つ
- 将来のプロジェクトでも持続可能で再現性があり、新たな価値創造の機会を特定するためにリソースを解放することができる。

## 4. セルフサービスアナリティクスは、サイロ化を緩和し、信頼と信用に関わるベストプラクティスを促進することができる

セルフサービス・アナリティクスに関しては、信頼と信用に関するさまざまな側面を考慮する必要があります。

- 企業は、従業員がセルフサービス環境でデータを効果的に活用する能力を持つことに信頼を持たなければなりません。
- セルフサービス・アナリティクスを利用するビジネス・ユーザーは、利用するデータに対して信頼を持っていなければなりません。データの品質を継続的に監視し、定期的に更新され、正しくフォーマットされて、適切に利用されているかを保証する担当者を置くことが重要です。
- 管理職と経営陣は、セルフサービス・アナリティクスから得られる知見を信頼しておく必要があります。

強力なガバナンスを実現するために、組織は管理と俊敏性のバランスを取る必要があります。ビジネスラインが必要なデータにアクセスできるようにしながら、ビジネス上必要のないアクセスは制限する、堅実な（かつ柔軟性のある）戦略を構築する必要があります。また、データアクセスの問題がデータプロジェクトの命取りにならないよう、ユーザが必要なデータにアクセスできるようなフィードバック戦略を維持する必要があります。このバランスを取るには、Dataikuのような一元化された環境で、役割や権限を管理し、義務や優先順位の変化に応じて簡単に更新できるようにすることが最適です。

## AIの時代にセルフサービスアナリティクスを構築する
セルフサービスアナリティクスを理解するのに役立つ例、セルフサービスアナリティクスが今後もなくならないと考える理由、そしてEveryday AIの概念がセルフサービスをより拡張可能でより価値のあるものにする方法について知りたいですか？[**こちら**](https://pages.dataiku.com/self-service-analytics-ai?_gl=1*qt1n3v*_ga*MTU5ODkzNzYwOS4xNjc0NDYyMTIy*_ga_B3YXRYMY48*MTY3NjU5MjY0OS40MS4xLjE2NzY1OTU3MjkuMzkuMC4w)からEBOOKをダウンロード。

原文はこちら：[4 Reasons Why Self-Service Analytics Is Here to Stay](https://blog.dataiku.com/4-reasons-why-self-service-analytics-is-here-to-stay)