Morphの特徴
Morphは、データを「貯める」のではなく、「活用する」ことに焦点を当てたデータワークスペースです。
今日では、データを収集し保管することの重要性は理解され、多くの企業でデータウェアハウスやデータベースの運用が行われています。しかしながら、収集されたデータを上手に活用するのは簡単なことではありません。
重要なビジネスデータが日々収集され、日や週の単位で新たなアクションが求められる時代においては、素早く柔軟でデータ活用基盤を構築し、データの真の意味を理解することが不可欠です。
本項では、データ分析とインサイトの抽出をアジャイルに運用し、AIの力を使ってデータの理解を深めることの重要性を確認します。さらに、そのようなワークフローにおいて、なぜMorphが最適なツールなのかをお伝えします。
従来のデータツールの課題
従来のデータ分析ツールやBIツールは、以下のような問題を抱えています。
- 高い学習コストと長い構築時間 … 多くのデータツールでは、独自の拡張プログラミング言語が用いられていたり、設定が非常に複雑だったりと高い学習コストを払う必要があります。また、構築にはエンジニアの力が必要であり、構築のための時間も考慮しないといけません。
- 変更のために時間がかかる … やっと構築が完了してデータからインサイトが得られたとしましょう。しかし、その学びから新たに監視したい指標が出てきたとしたら、分析フローとダッシュボードを一から構築しなければなりません。再度エンジニアを招集し、ビジネス部門からの要求をダッシュボードに反映させてもらう必要があります。
- 複雑なワークアラウンド … 現実のビジネスの要求に応えるために、ツールの機能以上のことをしようとすると、途端に問題は複雑になります。多くの場合、エンジニアに頼んでワークアラウンドを構築してもらう必要に迫られるでしょう。
つまり、まるでウォーターフォールモデルのようだということです。要件定義・設計・構築・運用テストの一連の流れに数週間から数ヶ月の時間をかけることができ、さらに一度構築したものを年単位で使用していくのであれば、これで問題ないのかもしれません。
しかしながら、ビジネスの環境が急速に変化する時代において、データに基づいた意思決定をするためにはより高速なデータ活用サイクルが必要だと感じているのではないでしょうか？
アジャイルで柔軟なデータ分析とBI
アジャイルなアプローチはソフトウェア開発で広く採用されていますが、データ分析とビジネスインテリジェンス（BI）にもその考え方を適用することができます。
アジャイルアプローチの利点
- 迅速なフィードバックループ: アジャイルな方法論では、短期間の反復（スプリント）を重ねることで、迅速にフィードバックを得ることができます。これにより、分析結果をすぐに検証し、必要に応じて方向修正を行うことが可能です。
- ユーザー中心の開発: アジャイルではユーザーのニーズに基づいて開発を進めるため、ビジネスの現場が求める具体的な要件に即したデータ分析が可能になります。これにより、ユーザーは必要な情報を迅速に取得でき、意思決定がスムーズに行えます。
- 柔軟性: ビジネス環境や要件が変化しても、アジャイルなアプローチは柔軟に対応できます。新しいデータソースの追加や分析方法の変更も迅速に行うことができるため、常に最新の情報を基にした意思決定が可能です。
アジャイルデータ分析の具体的な方法
- インクリメンタルなデータ収集と統合: 初期段階では最も重要なデータセットに焦点を当て、段階的にデータを追加・統合していく方法を採用します。これにより、早期に価値を提供しつつ、徐々にデータのカバレッジを拡大することができます。
- 継続的なコミュニケーションとコラボレーション: チーム内外でのコミュニケーションを頻繁に行い、ステークホルダーのフィードバックを積極的に取り入れます。定期的なミーティングやレビューセッションを通じて、進捗状況を共有し、必要な調整を行います。
- データパイプラインの自動化: データの収集、統合、クリーニング、分析を自動化し、手動作業の負担を軽減します。これにより、分析作業の効率が向上し、アジャイルなプロセスをより効果的に実現できます。
- 運用環境へのデプロイ: サンドボックス環境で試したものを、スムーズに運用環境へデプロイします。これにより、データ分析の成果を素早く次のスプリントに生かすことができます。
アジャイルなデータ分析とBIの導入により、企業はより迅速かつ柔軟にデータから価値を引き出し、ビジネスの競争力を高めることができます。Morphは、このアプローチをサポートし、ユーザーが必要な情報を適時に取得できる環境を提供します。
Morphの特徴
データ活用に必要なクラウドインフラを完備
Morphは、データ分析に必要なクラウドインフラをすべて備えています。これには、高度な計算能力を提供するクラウドベースのPostgres、スケーラブルなストレージソリューション、そしてデータパイプラインを構築する有向グラフモデルの管理を含みます。ユーザーはこれらのインフラを簡単に利用でき、迅速にデータ分析を開始できます。
SQL・Python
Morphは、データ分析の主要な言語であるSQLとPythonの両方をサポートしています。これにより、ユーザーは自身のスキルセットに合わせて最適な言語を選択し、効率的にデータクエリや分析を行うことができます。SQLを使って簡単なクエリを実行したり、Pythonを使って高度なデータサイエンスや機械学習のモデルを構築することが可能です。さらに、Morphはこれらの言語をシームレスに統合しており、ユーザーは異なる言語間でデータを容易にやり取りできます。
データアプリケーションの構築
Morphでは、マークダウンの拡張形式であるMDXを用いてデータアプリケーションを簡単に構築することができます。Reactのコンポーネントが既に用意されているので、SQLやPythonの集計結果を活用して簡単に動的なデータアプリケーションを構築することができます。 ビジネス要件で複雑なUIが必要な場合にもReactコードをカスタマイズすることで柔軟なアプリケーションの構築が可能になります。
あらゆるファイル形式に対応
Morphは、CSV、JSON、Excelなど、さまざまなファイル形式に対応しています。これにより、異なるデータソースからデータを容易にインポートし、一元的に管理することができます。ユーザーは異なる形式のデータを統合し、統一されたビューを提供することで、データ分析の効率を大幅に向上させることができます。また、データのエクスポートも柔軟に行うことができ、他のシステムやツールとの連携も容易です。
データを理解するMorph AI
Morphには、ユーザーのデータを深く理解し、分析プロセスを支援するAI機能が搭載されています。Morph AIは、データのパターンやトレンドを自動的に検出し、重要なインサイトを提供します。さらに、AIアシスタントがユーザーのクエリ作成やデータの可視化をサポートし、複雑な分析タスクを簡単に実行できるようにします。これにより、データの専門知識がなくても、高度な分析を行い、意思決定に役立つ情報を迅速に得ることが可能です。