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2017.09.19

データの「探索的分析」をやってみませんか？　～Einstein Analytics～

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皆様はじめまして。サンビットの高尾と申します。
エンジニアとしてお客様へのクラウドを使ったシステムの導入・開発、導入後の運用サポート・保守対応を担当しております。

テーマに掲げましたデータの「探索的分析」という言葉、
聞き慣れない言葉かもしれませんが、
データの分析結果を深堀りしていき、そこに至った原因・理由を究明することを言います。

弊社で取り扱っております Salesforce にはレポート・ダッシュボードという機能があります。
これらはデータを特定の条件で抽出・集計し、それらを視覚的に分析可能にするものです。
世間一般によく普及しているBIツール（※）の多くもデータ分析の実現がメインの機能のものでしょう。

※BIツール = ビジネスインテリジェンスツール
…社内の様々なデータを収集して分析し、企業の意思決定を高速化することを目的としたツールのこと。

企業のシステム部門にお勤めの方や管理職の方の中には、
これらのレポート・ダッシュボードやBIツールを利用し、膨大な時間や労力を費やして「探索的分析」の実現に尽力されいる方もいらっしゃるかと思います。

今回は「探索的分析」をスピーディー且つ簡単な操作で実現できる手段として Einstein Analytics をご紹介します。

Einstein Analytics は、 Salesforce.com社が提供している、AI（人工知能）を搭載した
高度なアナリティクスサービスです。

例えば以下は、Einstein Analytics を利用して社内の商談情報を完了予定日の年月別で金額を集計したものです。

ご覧の通り2016年8月の金額が最も大きくなっています。
では、この金額になった要因としてこの月の担当者毎の商談金額を見てみます。

2016年8月の年月のラベルをクリックして、商談の担当者（Opportunity Owner）を詳細絞り込みの条件に追加します。

新たに集計のための条件が追加され、担当者別で2016年8月の商談金額が集計できます。

さらに最も金額の大きいBruce Kennedyさんの商談金額の詳細を顧客別に表示してみます。
Bruce Kennedyさんの名前をクリックして、顧客名（Account Name）をクリックします。

関連する顧客毎にグルーピングされて商談金額が集計されます。

この結果からBruce Kennedyさんの2016年8月の商談金額はHarris13 Incが大きな割合を占めていたことが分かります。

このようにしてEinstein Analyticsを使ってのデータの「探索」はほぼマウスクリックベースでの作業で簡単に進んでいきます。
また、探索条件を事前に登録しておき、複数の探索結果を一つの画面としてまとめて見ることもできます。
表現方法もご紹介した棒グラフだけでなく、折れ線や円グラフなど様々なものがあります。

Einstein Analyticsは会社の経営層や管理職の方にとっては、
現状把握・要因分析を行い、会社や部署の次の一手を決めるためのツールとして有益なサービスです。

スマートフォン版についてはアプリをインストールするだけで
簡単にデモを体験頂けますのでこの機会に是非お試し下さい。

iOS
https://itunes.apple.com/jp/app/salesforce-wave-analytics/id916982402?mt=8

Android
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.salesforce.wave&hl=ja

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