概要
私は最高技術責任者 (CTO) として、常に新しいテクノロジーに目を光らせています。 分析への取り組み方を変革します。 ここ数年で私の注目を集め、大きな期待を抱いているテクノロジの XNUMX つが、Analytics Catalog です。 この最先端のツールはデータ ソースに直接触れたり管理したりすることはありませんが、分析エコシステムに対する潜在的な影響を過小評価することはできません。 このブログ投稿では、データ分析の分野で分析カタログの重要性がますます高まっている理由と、データ主導の意思決定に対する組織のアプローチに分析カタログがどのように革命をもたらすことができるかを探っていきます。
分析カタログの台頭
今日のデータの急増 digital 風景は驚異的です。 組織はさまざまなソースから膨大な量のデータを収集しており、データの複雑さと多様性が爆発的に増加しています。 このデータの氾濫は、データドリブンな組織にとってチャンスであると同時に課題でもあります。 貴重な洞察を効率的に抽出するには、データ専門家が分析資産を簡単に検出、アクセス、共同作業できるようにするシームレスな分析ワークフローを確立することが重要です。 ここで、分析カタログが役に立ちます。
分析カタログについて
分析カタログは、レポート、ダッシュボード、ストーリーなどの分析関連資産を管理および整理するために明示的に設計された特殊なプラットフォームです。たとえば、ページ分割されたレポートに美しい視覚化を備えたものを考えてみましょう。 生データ資産の管理に焦点を当てた従来のデータ カタログとは異なり、分析カタログはビジネス インテリジェンス スタックの分析レイヤーを中心にしています。 これは洞察の一元的なリポジトリとして機能し、分析チーム全体とエンド消費者にとって強力なナレッジハブになります。 この分野におけるそのようなプレーヤーの XNUMX 人が、 Digital Hive which Motio 初期の頃の形成に貢献しました。
分析カタログの重要性
1. **コラボレーションと知識の共有の強化**: データドリブンの組織では、分析から得られる洞察は共有され、それに基づいて行動する場合にのみ価値があります。 分析カタログを使用すると、データ アナリスト、データ サイエンティスト、ビジネス ユーザー間のコラボレーションを強化できます。 分析資産を発見、文書化、議論するための共有プラットフォームを提供することで、カタログは知識の共有と部門を超えたチームワークを促進します。
2. **分析資産検出の加速**: 分析資産の量が増加するにつれて、関連するリソースを迅速に見つける機能が最も重要になります。 分析カタログは、高度な検索機能、インテリジェントなタグ付け、レーキング、AI、分類をユーザーに提供し、資産の検出に費やす時間と労力を大幅に削減します。 アナリストは、適切なデータを探すのではなく、洞察を引き出すことに集中できるようになりました。
3. **ガバナンスとコンプライアンスの向上**: ガバナンスとコンプライアンスへの注目が高まる中、分析カタログは視覚化を通じて機密データのセキュリティとプライバシーを確保する上で極めて重要な役割を果たしています。 アナリティクス ガバナンスについて考えずに、データ ガバナンスに重点が置かれることが多すぎます (参考になるかもしれません) https://motio.com/data-governance-is-not-protecting-your-analytics/）。 カタログは、アセットのメタデータ、権限を維持および作成し、ユーザー コミュニティを活用することにより、ガバナンス ポリシーと規制要件の順守に役立ちます。
4. **リソース利用の最適化**: 組織の技術スタックには複数の分析ツールとプラットフォームが含まれています (25% の組織が 10 個以上の BI プラットフォームを使用し、61% の組織が 86 個以上の BI プラットフォームを使用し、XNUMX% の組織が XNUMX 個以上の BI プラットフォームを使用しています)詳細 - Forrester によると)。 分析カタログはこれらのツールと統合できるため、ユーザーは SharePoint、Box、OneDrive、Google Drive などを含むさまざまな BI / 分析プラットフォームにわたってシームレスに分析資産を検出してアクセスできます。 この統合により重複が削減され、リソースの使用率が最適化され、コストの削減と効率の向上につながります。
5. **分析エコシステムの全体像**: 分析カタログは、分析洞察の一元的なハブとして機能することにより、組織の分析エコシステムの包括的なビューを提供します。 この可視性は、分析の冗長性、分析範囲のギャップ、プロセスの改善とリソース活用の機会を特定するのに役立ちます。
まとめ
分析環境が進化し続けるにつれて、新興テクノロジーとしての分析カタログの役割はますます重要になるでしょう。 コラボレーションを促進し、資産検出を合理化し、ガバナンスを確保し、分析エコシステムの全体的なビューを提供することにより、分析カタログはデータ主導の意思決定の触媒として機能します。 Digital Hive は純粋な分析カタログとして最先端にあります。 私が「純粋」と呼んだのは、その差別化要因が次のとおりであるためです。
- データに触れたり、保存したり、複製したりしない
- セキュリティを複製または再定義しない
- 統合フィルタリングを備えた統合ダッシュボードを提供することで、分析資産の一部を再作成ではなく単一の資産にまとめることができます。
これらは、導入を容易にし、所有コストを削減し、さらに別の BI プラットフォームを管理する必要がなくなるための重要なポイントです。
CTO として、またアナリティクス コミュニティの長年のメンバーとして、私はアナリティクス カタログの変革の可能性に興奮しています。また、このテクノロジーを採用することで、企業はペースの速いアナリティクスの世界で常に時代の先を行くことができると信じています。すべての愛。
