【レポート】Alteryx × Snowflakeで『全員分析』の実現 #SnowdayJapan

SNOWDAY JAPAN

#ビジネス・アナリティクス

#Snowflake

#Alteryx

スズ

2023.02.16

この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。

こんにちは、スズです。

2023年2月14日（火）にSNOWDAY JAPANが開催されました。

本記事では、アルテリックス・ジャパン合同会社音喜多孝夫様のセッションAlteryx × Snowflakeで『全員分析』の実現のレポートをお届けします。

セッション情報

AlteryxのAnalytic Process Automation(APA)プラットフォームは、データ分析のビジネスプロセス全体を自動化し、より迅速かつ効率的にビジネス成果をもたらします。ビジネスパーソンの誰もが、Snowflakeで築き上げられたデータ基盤資産と、そこに集積されたデータ資産を余すところなく活用することで、DXの推進を加速させることができるものと考えます。本セッションでは、AlteryxとSnowflakeの融合による「全員分析」の世界観を、デモなどを交えながらご紹介します。

引用元：SNOWDAY JAPAN

スピーカー紹介

音喜多孝夫様
アルテリックス・ジャパン合同会社　パートナーセールスエンジニア

アジェンダ

『全員分析』？
Alteryx？
Alteryx × Snowflake？

『全員分析』？

個人個人のレベルではなく、チームとして、部門として、企業として、データの活用できてますか？

アメリカの調査会社が作成したアメリカの数千社の企業の分析に対する成熟度をアセスメントした結果のサマリ
- 5段階の内、全体の平均が2.2
- 局所的な分析の活用に留まる企業が多い

92%の企業がビッグデータやAIに投資している一方、19%の企業だけだデータドリブンな組織に移行できている
- 企業や組織における分析の理想と現実にギャップがある
多くの企業は様々な観点からアプローチをしている
- データサイエンティストのいるデータ分析の専任チームの立ち上げ
- データレイクやデータウェアハウスといったデータ分析基盤の構築
にもかかわらず結果を導き出せていないのが、92%と19%というギャップとして表れている

多くの企業ではデータ分析の専門チームを作っている
- 限られた人数、リソースの中で、企業の中における様々な分析プロジェクトに従事している
ビジネス部門においても、データ活用に対するニーズが高まっている
- 圧倒的に人数の多いビジネス部門のニーズを、小数のIT、データ分析チームで満たすことは難しい

データの抽出や加工の作業に忙殺されていませんか？
- 生データの出力リクエスト
- ビジネス部門であれば、取得した生データと手持ちのワークシートをExcelで二次加工

ビジネス部門でのデータの加工や集計は約9割がスプレッドシートを使用

スプレッドシートは便利なツールではあるが、データ分析に使うには課題がある
- 知らない間に誰かが編集するなど
- データが多くなるとワークシートの動作が重くなる
- 作業を行う人材のスキルのばらつき
- 他の人が作ったマクロを実行するだけだとブラックボックス化する
プロセスが見えておらず、同じような作業を複数の人が行っていることに気づかない可能性
データの活用、分析には課題がある