オペレーショナルアナリティクス

オペレーショナルアナリティクスとは何ですか？

オペレーショナルアナリティクスは、業務システムからのリアルタイムデータを使用して、あらゆるビジネス状況に対して最も迅速かつ適切なアクションを決定します。オペレーショナルアナリティクスで使用されるデータは、通常、POS（販売時点情報管理）、ERP（企業資源計画）、IoT（モノのインターネット）、CRM（顧客関係管理）システムなどのビジネスシステムから取得されます。.

オペレーショナルアナリティクスは、過去の情報や複雑なアルゴリズムを使用して戦略的意思決定のための定期的なレポートを作成するビジネスインテリジェンスアナリティクスとは異なります。そうではなく、オペレーショナルアナリティクスは、ビジネスユーザーがより迅速に意思決定を行い、最も大きな効果をもたらすために直ちに行動を起こせるよう、リアルタイムでインサイトを利用できるようにします。.

即時性に焦点を当てているため、オペレーショナル・アナリティクスは、情報の流入が速く、データの変化が激しいあらゆるプロセスの改善に役立ちます。そのようなプロセスには、カスタマーサポート、リテールマーチャンダイジング、工業製造、アジャイル開発などが含まれます。.

このページで取り上げるのは

• オペレーショナルアナリティクス（運用アナリティクス）が重要なのはなぜですか？
• オペレーショナルアナリティクスのユースケース
• オペレーション分析のメリット
• オペレーショナル・アナリティクスの課題
• オペレーショナルアナリティクス向けCouchbase Capella
• Couchbase Capella の優位性

オペレーショナルアナリティクス（運用アナリティクス）が重要なのはなぜですか？

オペレーショナル・アナリティクスは、組織が状況認識を活用してより迅速に意思決定を行えるよう設計されています。従業員がビジネスシステムのデータを使用して、リアルタイムのイベントにより効果的に対応できるようにします。.

例えば、カスタマーサービスコールセンターにおいて、サポート担当者は、顧客の属性、アカウントステータス、過去のサポート案件、過去の購入履歴、および地理的な位置情報を把握していれば、顧客からの問い合わせへの対応方法をより的確に判断できるようになります。リアルタイムのやり取りの中でアクセスされるこの情報は、最適な対応の道筋を担当者に知らせることができます。顧客はゴールド会員のアカウント保持者でしょうか？であれば、キュー内で優遇措置を受けられます。すでに他のチャネルを通じてその問題に関与しているでしょうか？であれば、不満を抱いている可能性が高いため、案件をプロアクティブにエスカレーションするのが最善です。インサイトが得られるまでの時間を最小限に抑えることで、オペレーショナルアナリティクスは組織が迅速に正しい行動を取るのを助け、情報不足によって引き起こされる問題を軽減します。.

多くの場合、予測分析はデータに基づいて起こりそうな結果を予測することにより、オペレーション分析を強化するために使用されます。例えば、コールセンターのシナリオでは、予測アルゴリズムが、アカウントステータス、年齢、購入履歴、居住地に基づいて、発信者がアップグレードを購入する可能性を評価することができます。また、このアルゴリズムは、オペレーターがリアルタイムで提示すべきオファーを推奨することもあります。.

オペレーショナルアナリティクスのユースケース

オペレーショナルアナリティクスは、複雑または動的なデータ駆動型ビジネスプロセスのほぼすべてに適用できます。一般的なユースケースには以下が含まれます：

• カスタマーサポート
• 不正リスクと検知
• 小売POSのクロスセル・アップセル
• 予兆保全
• マーケティング施策の最適化
• サプライチェーン管理
• 製造現場の最適化
• フリート管理
• 入院患者のケア

オペレーション分析のメリット

関連する業務情報をリアルタイムで活用できる能力は、さまざまな形でビジネスに利益をもたらす可能性がある。.

顧客エンゲージメントの向上
顧客は高度にパーソナライズされたサービスに対して好意的に反応するという前提に基づき、多くの組織が、従業員エンゲージメントのステップを誘導する顧客対応プロセスにオペレーショナル・アナリティクスを適用しています。特定の顧客のプロファイルに基づいてオファーやレコメンデーションを行うことで、その顧客へのアップセルやロイヤルティの構築が容易になります。また、運用データをリアルタイムで分析することで、組織は顧客の不満を引き起こす問題を検出し、顧客が影響を受ける前に是正措置を講じることができます。.

ビジネスプロセスの改善
企業は、重要業務システムの稼働状態を監視・分析することで、問題が顕在化する前に異常を検知し修正することができます。例えば、企業は高速組立ラインの故障やそれに伴う多大なダウンタイムが発生する前に、保守上の問題に対処することが可能です。.

生産性の向上
リアルタイムのデータを業務プロセスの一部として活用することで、その情報を手動で収集する必要がなくなる可能性があります。また、潜在的な問題に関するタイムリーな洞察を得ることで、組織は問題を未然に防ぎ、プロセスを円滑に維持し、稼働時間を最大化することができます。.

迅速なアクション
オペレーショナルアナリティクスはその瞬間に情報を提供することに重点を置いているため、組織が直ちに最も有益な行動を起こすことを可能にする不可欠な状況認識をもたらします。それに対して、従来の過去のデータ分析は、行動を将来の時点まで遅らせるため、インパクトが劣ります。.

オペレーショナル・アナリティクスの課題

複数のビジネスシステムからリアルタイム分析用のデータにアクセスすることには大きな課題が伴うため、成功するオペレーショナルアナリティクスへの道のりは困難な場合があります。.

運用ワークロードに影響を与えずにデータを分析する
オペレーショナル・アナリティクスには、ビジネスの継続に不可欠なシステムからのデータが必要です。例えば、POSシステムでトランザクションを迅速かつ正確に処理する必要がありますが、すべてのトランザクションと同時にデータに対して分析アルゴリズムも実行していると、システムに過負荷がかかり、処理が遅くなって問題や障害を引き起こす恐れがあります。データを生成および使用するシステムのパフォーマンスに影響を与えることなく、オペレーショナルデータを分析する方法が必要なのです。.

運用データへのリアルタイムアクセス
複数のデータソースを統合し、運用ワークロードへの影響を最小限に抑えるために、多くの企業がETL（抽出、変換、ロード）プロセスを使用してデータをデータウェアハウスに移動し、そこで分析を行っています。この手法は、分析ワークロードを分離し、運用システムへの影響を軽減するのに役立つ一方で、インサイトが得られるまでの時間を大幅に遅らせます。転送中のデータ品質を維持するためにはETLルーチンを慎重に開発する必要があり、その完了には何日、場合によっては何週間もかかることがあります。求められているのは、データを別のシステムに移動する遅延なしに、運用データをその場で分析する方法です。.

洞察を行動に変える
アナリティクスは一般的にすでに何が起きたかを明確にすることに優れているが、オペレーショナル・アナリティクスの大きな目標は次に何をすべきかを推奨することである。アナリティクス・ワークロードに予測機能を追加するには、多くの場合、別のテクノロジーを統合する必要がある。しかし、テクノロジーを追加すると、環境がより複雑になり、遅延が発生しやすくなる。求められているのは、テクノロジー・スタックを複雑にすることなく、予測と推奨をアナリティクスに組み込む方法である。.

オペレーショナルアナリティクス向けCouchbase Capella

Couchbase Capella 複数のデータベースモデルを単一のテクノロジーに統合した、クラウドネイティブな分散型NoSQLドキュメントデータベース・アズ・ア・Service（DBaaS）です。主な機能：

• 超高速な応答性を実現するメモリ内キーバリューデータの処理
• 柔軟性と耐障害性のためのJSONドキュメントデータの分散ストレージ
• モバイルおよびIoTサポート
• SQLクエリのサポート
• 全文検索
• イベント

Couchbase Capellaの最もユニークな機能の一つは、その組み込みのアナリティクスサービスです。.

Couchbase Analytics – データの移動なしでオペクレーショナルワークロードとアナリティクスワークロードを分離

Couchbase Analytics Couchbase Analyticsは、超並列処理（MPP）アーキテクチャを使用してトランザクション並みのスピードでインサイトを提供する、Couchbase Capella向けの並列データ管理機能です。Couchbase Analyticsは、大量のデータに対するデータ集約を含む、大規模で複雑なクエリの実行に最も適しています。.

アナリティクス・サービスは、Couchbase Capellaに格納されたオペクショナルデータのシャドウコピーを自動的に作成し、分析用に直接分離します。Couchbase Analyticsは、AWS S3やAzure Blob Storageからもデータを取得することができます。アナリティクス・サービスのデータは本質的かつ自動的にオペクショナルデータとリンクしているため、オペクショナルデータの変更はリアルタイムでアナリティクスデータに反映されます。また、データのシャドウコピーが分離されているため、オペクショナル・ワークロードに影響を与えることなく、アナリティクス・サービスのデータをクエリすることができます。.

このブログでCouchbase Capella Analyticsの詳細をご覧ください。.

Couchbase Analyticsは以下もサポートしています ユーザー定義関数 UDFを使用することで、機械学習アルゴリズムを活用してデータから強力な洞察を引き出すことができます。UDFを使用すると、トレーニング済みの機械学習モデルが分析クエリ内の関数として呼び出され、運用データを評価して、結果に追加される予測を返すことができます。.

予測分析のための Couchbase Analytics UDF の詳細については、こちらをご覧ください。.

オペレーショナルアナリティクスにおけるCouchbase Capellaのメリット

ワークロード分離
分析クエリワークロードに起因する速度低下から、オペクショナルクエリのレイテンシとスループットが保護されます。Capellaは、別の分析データベースを運用する複雑さを伴わずにこれを実現します。.

データは常に最新であり、ETLは不要です
Couchbase Analyticsは DCP (データベース変更プロトコル)、Couchbase Capellaノードがデータを同期するために使用する高速なメモリ間プロトコル。その結果、Couchbase AnalyticsはETLなしで非常に最新のデータ上で実行されます。.

共通データモデル
Couchbase Analyticsは、Capellaのオペクショナルデータで使用されているものと同一のリッチで柔軟なスキーマを持つドキュメントデータモデルをネイティブでサポートしています。データを分析するために、フラットで事前に定義されたリレーショナルモデルに無理やり合わせる必要はありません。.

Couchbase Capella の優位性

Couchbase Capellaとアナリティクスサービスにより、組織はスケーラブルでレジリエントなオペレーショナルデータプラットフォームと、高速で強力なアナリティクスプラットフォームという、両方の長所を同時に手に入れることができます。Capellaは両者を単一のシステムに統合し、より少ないインフラストラクチャとより少数のデータコピーで運用できるため、結果として 総所有コストの削減.

• 方法を見てみましょう ドミノ・ピザ 顧客マーケティングを向上させるために、Couchbase Analyticsをリアルタイムオペレーショナルアナリティクスに使用しています。.
• Couchbaseアナリティクスについての詳細はこちら データシート.
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