“今どきのデータ分析”を支える技術【第1回】
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。
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
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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