分析プロセス自動化
 

一気通貫型APAプラットフォームの
メリット

 


アナリティック・プロセス・オートメーションと、ポイントソリューションの違いは?

広く浸透しつつあるアナリティック・プロセス・オートメーション(APA)ですが、始めて耳にされたという方も多いのではないでしょうか。 中には、他の多くの自動化ツールと代り映えしないものだと考える方もいらっしゃるでしょう。 しかしながら、アナリティック・プロセス・オートメーションプラットフォームと他のアナリティクス、データサイエンス、およびプロセス自動化のポイントソリューションである、ビジネスインテリジェンス(BI)・ビジュアライゼーション、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)、ビジネスプロセス・オートメーション(BPA)、抽出・変換・ロード(ETL)ツール、およびデータサイエンス・機械学習(DSML)ツール等には大きな違いがあります。

まず第一に、こうしたのツールのほとんどは、高度な知識や専門のスキルセットを必要とするため、使いこなすためには数週間から数ヶ月にわたるトレーニングを受ける必要があります。 さらには、実装し変革的なインパクトをもたらすまでに、さらに数ヶ月かかることもあります。 また、過去の結果の拡張、再現、および自動化は容易なことではありません。 これらの他のツールは、個別のデータ分析とプロセスタスクのみに対応したニッチなポイントソリューションであり、データからデータ出力にいたるまでのデータ主導型のビジネスプロセス全体をカバーすることはできません。

 

アナリティック・プロセス・オートメーションとポイントソリューションの比較

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アナリティック・プロセス・オートメーションは、複数のツール機能を1つのプラットフォームに統合させ、データアクセスと準備、分析とデータサイエンス、プロセス・オートメーション全体にわたる真のエンドツーエンドのセルフサービス型分析を実現し、データ分析の障壁を取り除くことで、インサイトとアクションを加速させます。

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RPAがボットを介して反復的なタスクを自動化するのに対し、APAはボットからの入力を受け、データ主導でビジネスプロセスを完全に自動化し、分析結果をボット、RPA、およびBPAシステムに直接公開することができます。

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ソースからターゲットへのマッピングや、データウェアハウスやデータレイク向けのデータ変換にフォーカスしたITツールまたはエンドユーザー向けツールであり、実装に数ヶ月を要し、多くの場合においてSQLの知識が必要となります。

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利用可能なデータセットを用いて高度な分析を実行できますが、専門的なスキルやドメイン知識が必要となるため、データ分析の待ち時間が生じます。
 

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一般的にスタンドアローンのオプションは、データサイエンティストのみが利用およびアクセスできるものであるため、他の従業員のスキルアップが制限され、データ分析の待ち時間が生まれる原因となります。
 

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データを視覚的な出力形式で提供しますが、通常は未来(予測分析および処方的分析)ではなく、過去の情報(記述的分析)に焦点を当てています。

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データサイエンス
 

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分析、データサイエンス、AI、およびプロセス・オートメーションを横断した統合自動化プラットフォームに投資する組織は、トランスフォーメーションイニシアチブの範囲を拡大し、持続的な競争優位性を築くことができるでしょう

— John Santaferraro氏, アナリティクス・ビジネス・インテリジェンス・アンド・データ・マネジメント・リサーチ・ディレクター、EMA社

 

 

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