リーダーたちは成果を正確に予測し、規範分析を適用して対応策を講じる方法を最適化します。成功するためには、インデータベース分析を使用してビッグデータソースをスケーラブルに活用する必要があります。これはつまり、予測分析とデータマイニングを、ソーシング、ブレンディング、可視化という分析ライフサイクル全体に効果的に統合することを意味します。また、データアナリストやデータサイエンティストなどのデータ分析従事者がコードフリーかつコードフレンドリーな環境で可能性を広げ、スキルセットに関係なく誰もが高度な分析によって容易にビジネス機能を強化できるようにすることが必要になります。
インデータベース分析
従来の高度な分析ツールでは、スケーラビリティを制限しながら時間とコストを追加して、データベースからデータを抽出する必要がありました。Alteryx のインデータベースブレンディングと分析機能は、式、フィルター、結合を適用して整ったデータに高度な分析を実行し、Amazon Redshift、Oracle、Microsoft SQL Server、Cloudera Impala、Spark、Teradata の力を最大限に引き出します。これはビッグデータ分析を拡張するために不可欠な要素です。
予測分析
回帰モデルや予測モデル、その他の高度な分析技術を活用するには、多くの場合熟練したデータサイエンティストが必要となります。Alteryx は R と Python の統合機能、およびデータ調査・予測モデル作成・グループ化・時系列分析用の40以上の既成のツールとマクロを備えているため、データアナリストもデータサイエンティストと同様に組織全体の将来の成果に影響を与えるような存在になることが可能です。
データマイニング
データのパターンを発見する最新の機械学習アルゴリズムを統合、ブレンド、適用することは、反復的で多大な労力を必要とするプロセスです。Alteryx は、R と Python の統合や IBM SPSS ファイルと SAS ファイルの完全な読み取り/書き込みによるデータマイニング技術の実行あるいは既存モデルの活用に必要な高度分析ツールを提供し、データのソーシングからブレンディング、強化、可視化に至るまでの分析ライフサイクルを通じて柔軟性を実現します。
規範分析
「私たちは何をすべきか？」という質問に答えるためには、多くの場合、エラーが起こりやすい複雑なスプレッドシートによるモデルや手動でのコーディングが必要です。Alteryx では、モデル作成の処理中に一貫性と透過性を提供するドラッグアンドドロップのワークフロー環境で、最適化とシミュレーションの機能を直接使うことが可能に。さまざまな数学モデル、さまざまなソルバーのサポート、および組み込みのモンテカルロシミュレーション機能を使用することで、高度な分析による意思決定がこれまでになかったほど簡単になりました。