データ準備

信頼できるインサイトは、完全で統計的に妥当なデータが前提となります。読みやすいビジュアルにより、データの統計的分布を示して各値の完全性にグレードをつけることで、データの統合性についての視点を提供します。 補足データのブレンディング、Null の除去、問題の調査、値の正規化と標準化を行うことにより、データをすばやく拡張します。

Amazon Redshift、Oracle、Microsoft SQL Server、Cloudera Impala、Spark、Teradata などのデータベースは、強力なデータ処理機能を内蔵しています。Alteryxではこのようなデータベースを使うことができます。 インデータベース処理は、ネイティブデータベース操作を使用して、クエリ、式、フィルター、結合をデータベースに直接プッシュダウンし、機能を最大化します。そのため、データ準備プロセスは直感的なだけでなく、スケーラビリティもあります。

最良の分析は、最も正確でタイムリーなデータに基づきます。Alteryx を使うと、アナリストはデータベース、クラウドやオンプレミスのアプリケーション、ソーシャルソース、非構造化データ、スプレッドシートなどのデータに簡単に接続し、準備、クレンジング、ブレンディング、結合できるようになります。反復的で可視化されたワークフローによって、データ準備とブレンディング処理の各ステップが加速され、再利用とガバナンスも最大化されます。

放っておくと、アナリストは最大で作業時間の80％をスプレッドシートのデータラングリングに費やす可能性があります。Alteryx は、従来のアプローチよりも最大で100倍高速なコード不要の直感的ユーザーインターフェースによって、このタスクの簡素化を図りました。ソースやターゲットへの摩擦のない接続、ドラッグアンドドロップ式のビジュアルワークフロー、再利用による再現性、あらゆる作業の共有による生産性の最大化を実現します。