2022/11/22
企業にはあるニーズがあります。それは「スピード」のニーズです。それは、データから洞察、洞察からアクションへとつなげるということです。最新版のTIBCO Spotfire® 12はこれを実現します。TIBCO Spotfire® 12では、ビジネスインテリジェンス（BI）環境で実行される迅速なトランザクション・トリガーが標準として実装されています。そして、ビジネスプロセスが実行される環境の近くでアクションを起こすことで、より早く、より大きな価値を創出します。
自社が、「高度」なインサイト（洞察）ドリブン型のビジネスであると考えている企業は、全体のわずか7％であることをご存じでしょうか？そしてこの数字は３年にわたり横ばいです。企業のトランザクショナルデータはかつてないほど豊富になっていますが、多くの業務システムを横断した、データに基づくタイムリーな意思決定を行うには十分な速さを実現できないでしょう。しかし、TIBCO Spotfire® 12があれば実現可能です。TIBCO Spotfire® 12では以下を実現します。
クラウドネイティブのTIBCO Spotfire® 12では、Spotfire本体から、シームレスなトランザクションを直接実行できます。これはTIBCO Spotfire® Cloud Actionという機能を利用します。TIBCO Cloud IntegrationとTIBCO Live Appsとの安全かつ緊密な連携により、ユーザーは数百の業務システム（一般的なビジネスアプリケーション、データベース、コラボレーションプラットフォームなど）に対してアクションを実行することが可能です。その結果、従業員が利用するあらゆるプラットフォームにリアルタイムのインサイト（洞察）が提供されます。
アクションを生成する一連の作業はノーコードで行うことができ、組織の可能性を根本的に拡張します。そして、この機能は限られたユーザーだけではなく、全てのユーザーが利用可能です。TIBCO Spotfire® 12は、ビジネスリーダー、データサイエンティスト、BIの開発者、そしてシチズンデータサイエンティストまで利用できるように設計されています。
Spotfireのビジュアライゼーションは、データを直接操作することができるため、没入感のある発見を促すことができます。フィルタリング、マーク、ドリルダウン、ブラッシング、パン＆ズームなど、さまざまな操作で分析結果を微調整し、洞察として共有することができる独自のカスタムビジネスアプリケーションを作成できます。
分析ワークフローから直接アクションを実行することで、競争優位性を高めることができます。その方法とは？タイムリーな意思決定の量と質を高めると同時に、オペレーションコストを削減することです。洞察を得た場所/タイミングでアクションを実行しましょう。
さらに、TIBCO Spotfire® 12は予測分析、位置情報分析、ストリーミング分析を単一の意思決定・制御環境に統合し、履歴データとリアルタイムデータを同時に分析します。すべてのユーザーと組織が、あらゆるデータから、データドリブンな優れた意思決定のための豊富な洞察を発見できます。
検索バーに文字を入力すると、最も重要な関係やパターンに関するガイダンスが表示されます。興味のある指標をクリックすると、AI搭載のレコメンドエンジン（組込みデータサイエンス/機械学習に基づく）が、外れ値や異常値を明らかにします。
このアジャイルな拡張アナリティクスによる体験は、問いかけを行う前でさえ、自らデータと対話する前に、意思決定に近づくことができます。これが無数の新たなインサイトを発見する機会を生み出します。
Spotfireは、データのダッシュボード化だけの単一ソリューションではなく、バンドルされた商用のRとPythonを使用することで、何千もの機械学習や統計手法を標準で実行できます。データサイエンティストはデータの前処理、特徴量エンジニアリング、機械学習、ジオアナリティクスなどの実現に、PythonとRを効果的に利用しています。
Spotfireは、非開発者であっても事前に作成されたPythonやRのデータ関数をSpotfire分析や分析アプリケーションに追加することが可能です。大規模な予測と最適化を行えます。
このような高度なアナリティクスとストリーミング対応により、Spotfireのアナリティクスは、BIの範囲を超えて、業務集約型のアプリケーション（製造、サプライチェーン、ファイナンシャルサービス、エッジコンピューティング/IoTなど）へと拡張ができます。
また、バージョン11でSpotfire Modsが導入されて以来、今では30以上の新たなVisualization Modsがコミュニティで開発されました。これらのModsは分析アプリケーションで利用することができます。バンドルされたPhythonやRの組込みデータサイエンス機能強化により、データ関数も最大4倍の高速化を実現しました。
SpotfireのModelOps機能により、ユーザーはデータサイエンスモデルのスコアリングとパフォーマンスのモニタリングを全て単一のビジュアルアナリティクスプラットフォーム上で行うことができます。高度に統制されたセルフサービスAI機能によって、ビジネスアナリストは日常的に、Tensorflow、Python、PMML、Sparkから信頼できる学習済の機械学習モデルをアナリティクスアプリケーションに注入し、異常検知、分類、予測、モデルの修正を提供できます。
次回のSpotfire 12ブログでは、SpotfireとModelOpsを用いて、単一のアナリティクスプラットフォーム上で監査可能なワークフローを可視化するための、完全に統制されたAI搭載アプリケーションの構築を実現する方法について、詳しくご紹介します。
Spotfireをどこにでも簡単にデプロイ、スケールできるようになりました。公式コンテナレシピとKubernetesクラスタ上のHelmチャートにより、Spotifreのサービスをすべてクラウドネイティブに管理できるようになります。そして新たなオートスケーリング機能により、より迅速かつ簡単にアップグレードできるようになりました。これにより所有コストを削減しながらも、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
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