リアルタイム分析(Real-time Analytics)とは基本的に、収集されたデータが即時に分析用データとして提供されている状態を意味します。ユーザーはシステムにより、データの確認、分析や理解をリアルタイムで行うことができます。さらに、リアルタイム分析を行うことで、リアルタイムの意思決定の基になるインサイトを獲得することができます。企業組織はデータに基づいた結論を導きだせるようになり、遅延なく対応することが可能になります。
従来のビジネスデータは所謂「過去のデータ」です。一方、デジタルビジネスのデータは常に、環境によっては一日に何十億回と変化します。ビジネスのDXを実現するためには、リアルタイムでデータを確認、分析し、アクションに繋げていかなければなりません。リアルタイムテクノロジーは決して新しいものではなく、数十年にわたり、業務スタッフのためにハンドメイドのリアルタイムダッシュボードが作られてきました。しかし、これらのダッシュボードには数カ月から数年に及ぶ開発期間が要求され、また、データ探索ではなく監視を目的としたニッチなビジネス分野向けに設計されていました。
リアルタイム分析はダッシュボードを通じて業務オペレーションの共通ビューを提供し、ビジネスの飛躍的な改善を実現します。リアルタイムダッシュボードにより、ビジネスユーザーと現場のスタッフは継続的インテリジェンスの恩恵を受けることが可能です。過去データとリアルタイムデータ両方を可視化し分析することにより、過去に発生した事象についてより深い考察を得、その時々の状況に応じたより良い対応ができるようになります。
リアルタイム分析では、重要な問題発生に備えてアラートを設定することで、変化が起きたときに瞬時に状況把握を行うことができます。次に、その瞬間に何が起こっているかをドリルダウンし、新たなパターンを分析することで、価値の高いインサイトやビジネス機会を得ることができます。
リアルタイム分析には下記に挙げる二種類があります。両者は異なる状況において価値を発揮し、ビジネス意思決定のために同時に利用することができます。
オンデマンド・リアルタイム分析とは、ユーザーまたはシステムがクエリ要求を行ったタイミングで分析が実行され、結果を返す分析アプローチです。その時点における特定の質問に答えるためにデータを引き出すアプローチであることから、プル型のアプロ―チと呼ばれています。
継続的リアルタイム分析とは、クエリ要求を必要とせず、特定のイベントをトリガーとしてユーザーへのアラートやシステムへのレスポンスをプロアクティブかつ継続的に実行する分析アプロ―チです。このアプローチでは常時バッググラウンドで分析が走っており、事前に設定された間隔でプッシュされることからプッシュ型のアプローチと呼ばれています。
BIや分析ソフトで分析されるデータの多くは、月次/週次/日次で分析されています。しかしデータは今この瞬間に生成されているため、組織はデータをリアルタイムで分析し、即座にアクションできなくてはなりません。リアルタイムで発生するビジネス機会から利益を得るためには、度々発生する変化に素早く対応する必要があるのです。
リアルタイム分析導入における最大のメリットは何と言っても「スピード」です。インサイト発見までの時間が短縮されるため、必要なシステム変更作業や発見した重要な情報への対応を迅速に行うことができます。これは組織が潜在的な問題を把握しリスクを最小化することだけでなく、ビジネス機会をとらえることにも重要です。
リアルタイム分析は企業が問題を予測し、業務オペレーションを合流化して、全体的な顧客体験を向上させることに役立ちます。臨機応変な調整や修正は顧客コミュニケーションに大きな影響を与え、エンドツーエンドの顧客体験改善を実現します。
リアルタイム分析を導入することで、組織はビジネスを明確に理解し、業務オペレーション上の潜在的な問題に対処するために何をするべきかを把握することができます。また、ユーザーは、変更作業を行うためにどのリソースが利用可能かも把握することができます。
リアルタイム分析によりリアルタイムデータと過去データを比較することで、より深い分析を行うことができ、ビジネスの意思決定に役立てることができます。
リアルタイム分析を行うためには、超高速なストリーミングデータを処理する高速な継続的クエリエンジン(Continuous Query Engine)が必要です。クエリエンジンはリアルタイム分析のためにストリーミングデータを継続的にプッシュする必要があり、さらにアドホッククエリやリアルタイムのデータテーブル生成にも対応する必要があります。
リアルタイム分析は、ビジネスユーザーがデータの専門家を必要とせずにライブデータに簡単にアクセスして操作できるよう、セルフサービスでである必要があります。組織の全員がリアルタイムデータと過去データを組み合わせた分析を行えるようになることで、すべての意思決定がコンテキストに基づくものになるからです。
インラインのデータ前処理機能を活用することで、リアルタイムデータの前処理、クレンジング、変換、集計を簡単に実行することが可能になります。
IoTやビッグデータのデータソースにストリームデータ処理を行うために、リアルタイム分析ソリューションは大規模かつ複雑なデータを処理できるように構築されなくてはなりません。
処理されたリアルタイムデータを即時にアクションに繋げるためには、主要なビジネスイベントに基づき自動的にアラートや通知を送信する機能が必要です。
リアルタイム分析は様々な業界の多くの企業とって有益です。例えば金融業界ではビッグデータをリアルタイムで分析することで、重要な取引の意思決定に活用することができます。どのような企業のウェブサイトでも、開発者はリアルタイム分析を利用することで、ページの読み込みパフォーマンスが設定基準を下回ったときに通知を受け取るといった仕組みを構築することができます。製造業では、機器のデータをリアルタイムで分析、監視し、潜在的な誤動作の可能性の把握やダウンタイム削減に繋げることができます。製品リリース時には、新製品に対する反応をリアルタイムで評価し、ユーザー行動を追跡し、改善のための調整を行うことができます。ここでは4つのオペレーションにおけるユースケースをご紹介します。
従来のBIソリューションでは過去の情報に基づいて顧客の行動を予測することしかできませんでした。一方、リアルタイム分析は顧客が「今何をしているか」に基づいて、顧客エンゲージメントを高めることができます。
これまで業務オペレーションの問題は、BIを利用し、過去データに基づいた教師あり/教師なしの機械学習を行うことで予測されてきました。一方、リアルタイム分析は今現在の状況をもとに動的学習を用いて予測を行い、業務オペレーションを調整することができます。
従来BIによるセキュリティ・オペレーションは、過去データに基づいた証拠調査でした。一方、リアルタイム分析は、セキュリティ侵害が発生する前に分析を行い、問題発生を防止します。
従来のBIでは、過去のデータを基にした予測しかできませんでした。一方、リアルタイム分析では、運用の360度ビューに基づいて、価格やインセンティブを臨機応変に最適化することができます。
リアルタイム分析は、頻繁な変化への迅速な対応が求められる場合や、リアルタイムデータと過去データを比較する必要がある場合において、様々な業界でより優れた意思決定を引き出します。
以下は業界別のユースケースです。
NTTコム オンライン・マーケティング・ソリューションはTIBCOおよびSpotfireのジャパン・ディストリビューターとして、リアルタイム分析対応のビジュアル分析ソフトウェアSpotfire、ストリーミングデータ分析プラットフォームSpotfire Streamingを提供しています。
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ビジネスはリアルタイムで動いています。ビジネスに必要不可欠なデータが、顧客取引、製造ラインのデータストリーム、サプライチェーン、モノのインターネット(IoT)などから得られるかどうかに関わらず、環境内の変化を常に分析し、その瞬間に対応する必要があります。本資料ではリアルタイムデータから価値を引き出す「ハイパーコンバージド アナリティクス」という新たなアプローチで、どのようにビジネスオペレーションが変革するのか、事例を交えながら解説します。