問い合わせや日報のテキストデータとの連携も可能
一般的なBIでは、基本的にデータベースに登録された構造化されたデータを分析対象とすることが多い。しかし、現場での情報活用においては、日報やお客様の声、コールセンターへの問い合わせなど、定量分析できないテキストデータが重要となるケースも少なくない。また、マーケティング分野では、TwitterやFacebookに代表されるSNSへの投稿データも重要視されている。
そこでDr.Sum EAでは、オプションとして「Dr.Sum EA TextOLAP」を提供している。Dr.Sum EAに登録されたテキストデータを、意味のある単語へ自動分割(形態素解析)し、任意にカテゴリ分けできる機能である。例えば、売上データに異常が見られたとき、クレームや日報で増加傾向にある単語を見つけることができれば、それを原因究明の足がかりにできる。
テキストデータというものは、顧客の「思い」やスタッフの「勘」が込められたものである。そうした現場にしか存在しない情報は、上述のように数値データの詳細な解析に役立つこともあり、決して無視するわけにはいかないはずだ。
最新版の「Dr.Sum EA Ver.4.1」には、Dr.Sum EA TextOLAPの試用版が付属しており、定量分析と定性分析の組み合わせを試すことができる。テキストデータから何が読み取れるのか、まずは見てみるというのもよいだろう。
より高度なビジネス戦略・戦術が求められる現代では、より高速で的確なデータ分析が必要である。運用管理に忙殺されている情報システム部門が片手間にデータを収集し、一握りのデータサイエンティストが小規模な細かい分析を行う仕組みでは、とうてい間に合うはずがない。
ウイングアーク1stが目指すのは、難しいとされるBIの敷居を下げ、ユーザー企業の"全社員"が活用している姿である。そして、システム担当者は自らBIを活用してIT戦略を練ることができるようになり、データサイエンティストは、より大きな経営視点での分析に注力したり、社員教育をしたりと、より本来とりかかるべき戦略に従事できるようになる。そうした新しいBIの形を、Dr.Sum EAで実現していただきたい。