Alteryx Oneでは、予測AIを分析ワークフローに直接組み込むことで、チームはAI対応データの準備、モデル構築、予測の検証を同一環境内で行えます。予測は分析プロセスの一部となるため、ツールの切り替えを減らし、ワークフローの再利用と拡張を容易にします。
これにより、チームの業務運営が変わります。
予測AIは、既存のデータやシステム上で移行や重複なく動作するため、既存のワークフローを中断することなく、チームはより迅速に作業を進められます。
Snowflake、Databricks、BigQuery、Redshiftを含むクラウドデータプラットフォームやデータウェアハウスに接続します。
CRM、ERP、API、フラットファイルなどのエンタープライズアプリケーションやデータソースと連携できます。
上流データを取り込み、下流の出力をBIツール、ダッシュボード、業務システムへ提供します。
予測は既存のデータ環境に組み込まれたままとなるため、レポート、ワークフロー、ビジネスプロセスに直接適用できます。
チームは、リクエストごとにモデルを再構築するのではなく、ワークフロー内で継続的に予測分析を適用し、データの更新に応じて予測を生成することで、静的な出力ではなく現在の状況を反映した意思決定を行えます。モデルとロジックはチーム間で再利用されるため、重複を削減しながら一貫性のある結果を実現でき、予測結果はレポート、アプリケーション、業務プロセス内で直接活用されます。
その結果、実行速度が向上し、利用が広がり、一貫性と再現性のあるワークフローに基づいた、より信頼性の高い意思決定を実現できます。
Alteryx Oneでは、モデル適用前に準備・管理・整備されたAI対応データを基盤として予測が構築されます。
チームは、データを一貫性と再利用性のある入力データへと整備することで、この基盤を構築します。
このようにデータを準備することで、予測は一貫性と比較可能性を維持し、チームが信頼して検証できるAI対応データに基づいたものとなります。
Alteryx Oneでは、予測はビジネス運営を形作るルール、制約、条件を反映します。
チームはそのロジックをワークフローに直接組み込みます。
このようにビジネスロジックを適用することで、予測は実際の業務プロセスに沿ったものとなり、意思決定の一貫性が向上し、拡張もしやすくなります。
Alteryx Oneでは、意思決定が行われる場所に予測が提供されます。
チームは既存のツールやプロセス内で予測インサイトに直接アクセスし、活用できます。
このようにインサイトを提供することで、利用が拡大し、意思決定が迅速化され、予測出力を直接アクションにつなげることができます。
Alteryx Oneは、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス、透明性に関するエンタープライズ要件を満たすよう設計されています。組織は、管理・コンプライアンス・監査可能性を維持しながら、アナリティクスを大規模に実行するためにこのプラットフォームを活用しています。
予測AIは、単発的な分析から継続的かつシステム主導の実行へと移行し、予測分析とその出力がビジネス運営の一部として活用されます。
時間の経過とともに、予測AIは反復可能で拡張性が高く、持続的に活用できる仕組みとなり、新しいユースケースの迅速な展開と一貫した意思決定を支援します。
予測AIは、データ、分析、自動化を結び付ける接続型システムの一部として機能し、複雑さを軽減しながら意思決定を加速します。
これらの機能はワークフロー、ロジック、ガバナンス管理を共有しているため、チームは別々のツールをつなぎ合わせたり、システム間で作業を再構築したりする必要がありません。
Alteryx Oneでは、同じ準備済みデータセットと特徴量セットを使用しながら、単一のワークフロー内で複数のモデリング手法を適用できます。ユーザーはモデルを並べて設定・比較し、共通の入力データに対するパフォーマンスを評価したうえで、データを再構築したり別々のパイプラインを作成したりすることなく、最適なアプローチを選択できます。選択されたモデルはワークフロー内に組み込まれた状態で維持されるため、同じ入力データとロジックを用いて一貫した予測を生成できます。
Alteryx Oneでは、予測モデルを孤立した資産としてではなく、共有可能で再利用可能なワークフロー内で管理します。チームは共通のデータセット、ロジック、承認済みワークフローを基盤として構築するため、バージョンの競合を削減できます。アクセス制御とワークフローレベルの権限管理により、モデルを変更または実行できるユーザーを制御し、再利用を可能にしながら中央管理を実現します。
Alteryx Oneでは、レポートツール、ダッシュボード、業務システムと連携するワークフロー内に予測出力を直接組み込むことで、予測結果を展開します。結果をエクスポートしたりカスタム統合を構築したりする代わりに、予測結果は、それらを生成する同じワークフローの一部として下流システムに書き込まれます。ワークフローの実行に応じて出力は自動的に更新されるため、チームがすでに使用しているツール内で予測を活用できます。
