データ準備／分析の作業効率を高め
全ユーザーをデータサイエンティストへ

【後藤】
データ分析のプロセスにはデータの「収集／加工」「蓄積」「準備／分析」「可視化」の工程があります。全体として大きな成果を上げるには、各工程で最適な製品を選択することが重要になります。

データ処理の中心的役割となるデータ蓄積の部分では、主な課題となっている「データ量増大」「処理量増大」「コスト最適化」に同時に対応する、ストレージと処理ノードを分離したアーキテクチャを持つ製品の選択が最も重要なポイントとなります。

また、データ分析プロセスの全体工数の7、8割を占めるデータ準備／分析の部分では、高度なレベルのデータサイエンティストの大量育成や採用が困難な状況から、GUI操作で容易にデータ準備と分析の工程を実行できるツールの選択が最も重要となります。

【並木氏】
データ分析に必要な「発見・協調」「データ準備・ブレンディング」「分析・モデル」「展開・管理」という四つのプロセスを容易に実行できるのがAlteryx分析プラットフォームです。特に「データ準備・ブレンディング」「分析・モデル」プロセスでは「Alteryx Designer」を使ってさまざまなツールのアイコンを画面上で並べ、ワークフローを定義するだけで、データの取得、加工、集約、高度な分析といった一連の処理を実行できます。

標準装備しているツールは約250種類。データ準備用としては、オートフィールド（データ型自動判定）、オートクレンジング（データ自動補正）、ジョイン（複数データソース間の関係演算）などがあり、高度な分析用としてはロジスティック回帰や決定木、ネットワーク分析などを用意し、さらに位置情報分析やR、Python言語にも対応し、データサイエンティストではない人でも容易にデータ準備と高度な分析ができます。

使いこなしの容易なAlteryx分析プラットフォームで、多くのお客様の「市民データサイエンティスト」への進化をサポートしていきます。