分析の概要

ビッグデータ分析、機械学習、人工知能 (AI) は、ビジネス上の問題を解決するための予測機能に重点を置いています。 これらの高度な分析手法により、組織はデータドリブンな意思決定を行い、新たな機会を発見することができます。

分析によって、生データを広範な情報のコレクションに変換し、行動データやパターンを識別および分析するためにデータをカテゴリ化することができます。 組織はこの情報を使用して、業務の現在の状態を分析することができ、"What-if" の質問を投げかけることによって今後の行動および傾向を予測することができます。 さらに、分析は、不正行為の検出、画像認識、センチメント分析、従業員全体の全般的な生産性向上にも役立ち、多くの場合に、煩雑な手動プロセスを置き換えることができます。

売上が最近急に伸びた原因を特定するように従業員に依頼するシナリオを考えてみましょう。 従業員は苦労して各売上を探し出し、顧客に聞き取り、営業担当者と話し、市場の動向を調べなければならないこともあります。 代わりに、高度な分析を使用する主要なインフルエンサー ビジュアルを使用して、より迅速な説明を得ることができます。 ビジュアルの品質は、提供されるデータの品質によって決まります。つまり、引き続きデータを収集して整理する必要があります。 しかし、実際の分析を行うことができ、少なくとも優れた出発点を与えてくれます。

高度な分析により、組織はビジネス上の意思決定をより適切に行うことができ、手作業を削減して、行動可能な意味のある結果を導くことができるようになります。

従来、データ分析はデータ エンジニアが実行する複雑なタスクでした。 現在、データ分析は利用しやすくなり、すべてのチームを越えて、組織内の多くのユーザーが理解できるようになっています。 Power BI は、データから実用的な分析情報を迅速に引き出すための優れたツールです。 これにより、レポートやダッシュボードでデータのビジュアルとメトリックを構築できるため、ユーザーとユーザーはデータの分析情報を分析できます。 まず高レベルで分析し、必要に応じてその分析情報を掘り下げてより詳細な情報を得ることができます。

このモジュールのシナリオでは、あなたはデータ アナリストとして Tailwind Traders に勤務しているとします。 あなたのタスクは、高度な分析を使用して高レベルの分析情報とビジュアルを表示し、重要なビジネス上の意思決定をサポートするレポートとダッシュボードを作成することです。 各チームに、固有のレポートとダッシュボードが必要です。

• 製品チームは、他の製品ほど売れていない製品がないかどうかを知りたいと考えています。
• 営業チームは、来年度の売上予測に重点を置いています。
• 倉庫チームは、世界中の倉庫と出荷拠点のパフォーマンスの全体的な内訳に関心を持っています。

このモジュールでは、Power BI を使用してタスクを実行するのに役立つ組み込み機能の概要を説明します。 このモジュールの最後には、高度な分析を使用して傾向を特定し、データの変化を追跡して、予測モデルを作成できるようになります。 これらの機能は、組織がビジネス上の意思決定、計画、予測をより適切に行うのに役立ちます。