2022年04月14日 05時00分 公開
特集/連載

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?“今どきのデータ分析”を支える技術【第1回】

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。

[Lisa MorganTechTarget]

 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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