いまさら聞けない「拡張分析」の基礎　何ができる？　必要なものは？

AI技術を活用したデータ分析「拡張分析」は、企業のデータ活用をどのように支援するのか。拡張分析が担う役割、利用に際して必要なデータ、実際の使用例を解説する。

公開 2022年04月14日 05時01分

著者

Lisa Morgan

[TechTarget]

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　企業は機械学習などの人工知能（AI）技術を活用することで、データウェアハウス（DWH）の運用を自動化し、データから洞察を得るサイクルを加速させようとしている。AI技術を活用したデータ分析ツールの代表格が「拡張分析」ツールだ。

拡張分析に欠かせないもの

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　調査会社Gartnerでリサーチバイスプレジデント兼アナリストを務めるマーク・ベイヤー氏によれば、拡張分析の役割には以下がある。

誰がどのデータを、どの程度の頻度で、どのような組み合わせで使うのかを判断すること
分析結果を左右する、データ分布のパターンを発見すること

　拡張分析は、個々のデータセット（同種のデータ群）に対する詳細な分析や、異なるデータセット内の類似データが同一データかどうかの推論を実施する。拡張分析のユーザー企業は「機械学習を通じて、長期的なパターンを特定できる推論モデルを構築する必要がある」とベイヤー氏は説明する。そのためにはパターンがどの程度変化するのか、どの条件でパターンが変化するのかを解き明かす大量の教師データと時間が必要だという。

　ビジネスインテリジェンス（BI）ベンダーQlikTech International（Qlikの名称で事業展開）は、さまざまなデータマネジメントツール間の連携を進めることで、拡張分析をはじめとするデータ分析を実現しやすくしている。同社のデータベース間データ複製ツール「Qlik Replicate」と、ETL自動化ツール「Qlik Compose」シリーズを連携させることで、ユーザー企業はデータの取得からDWHやデータレイクへの格納までをバッチで自動化できる。

　「われわれはオンプレミスシステムとクラウドサービスの両方で、データを扱うバッチ処理と継続的なデータ移行を支援する」と、Qlikで製品マーケティングディレクターを務めるアナンド・ラオ氏は話す。同社はさまざまな大手クラウドベンダーと密接に連携し、システムのクラウドサービス移行やモダナイゼーション（最新化）といった多様な用途で利用できるツールの提供に取り組んでいるという。

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Lisa Morgan

技術ジャーナリスト。St Mary's college卒、Monterey College of Law法学博士号取得。ITの技術解説やそれらがビジネスや社会に与える影響について執筆や講演をしている。米国電気電子学会（IEEE）の「Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems」（自律インテリジェントシステムの倫理に関するグローバルな取り組み）プログラムにおける委員も務めている。