Alteryxプラットフォームは、使いやすくスケーラブルなデータ分析・管理ソリューションであり、高度なパイプライン、分析、データサイエンス機能を備えています。このレビューでは、プラットフォーム、その機能、価格、そしてユーザーがAlteryxの使用中に経験した最も重要な長所と短所について検証します。
参照: 組織のデータガバナンスチェックリスト (TechRepublic Premium)
ジャンプ先:
- Alteryx とは何ですか?
- Alteryxのレビュー
- Alteryxの長所と短所
- Alteryxの価格
Alteryx とは何ですか?
Alteryxは、データサイエンス、アナリティクス、プロセス自動化を単一の使いやすいプラットフォームに統合した、ローコード/ノーコードのエンドツーエンドデータ分析プラットフォームです。ユーザーは、大規模なデータセットから迅速にインサイトを生成し、自動化における「ブレークスルー」を生み出すことができます。Alteryxは、以下の機能を主な焦点として挙げています。
- データの準備と分析
- データサイエンスと機械学習
- 分析自動化
- ガバナンスと監査可能性
- 機械学習の運用
Alteryxのレビュー
Alteryxプラットフォームは、分析プロセスの自動化とデータのプライバシーおよびセキュリティを基盤としています。Alteryx Analytic Process Automation（APA）プラットフォームを通じて、同社は分析、データサイエンス、機械学習プロセスのエンドツーエンドの自動化を提供しています。これにより、Alteryxは顧客のデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速するために必要な俊敏性を実現しています。
Alteryx APAは、ビジネス成果の変革だけでなく、組織内の人材の変革にも影響を与えます。Alteryxのデータプライバシーおよびセキュリティサービスは、情報セキュリティ、データプライバシー、データ転送、データプラクティス、データ主体の権利、使用データ、倫理コンプライアンス、信頼性、信頼性、持続可能性といった分野を網羅することで、信頼の基盤を構築することを目指しています。
Alteryx製品ポートフォリオには、Alteryx Analytics Cloud、Alteryx Designer、Alteryx Serverが含まれます。これらの製品を組み合わせることで、高度な機能と特長が提供されます。
データの準備と分析
Alteryxは、ローコード／ノーコード分析自動化によって強力なインサイトを生み出し、ツールがデータのソーシング、ブレンド、エンリッチメントを行う中で、アナリストが迅速に作業できるようにします。このプラットフォームは、チームの業務開始を支援するために、300以上のノーコード／ローコード自動化ビルディングブロックを提供しています。ユーザーはデータカタログ機能を活用して、分析情報とデータ資産を発見・管理し、組織全体でシームレスなコラボレーションを実現できます。
Alteryxのデータプロファイリング機能には、棒グラフ、散布図、カラー化が含まれます。データ探索機能により、変数の分布を探索し、データの品質を向上させることができます。また、Alteryxは、顧客行動から人口統計データを理解するのに役立つデータエンリッチメント機能や、街路地図上で顧客の位置を探索するための地理空間分析機能も提供しています。
データサイエンスと機械学習
Alteryxは、自動化された機械学習、予測分析、テキスト分析といった機能を備え、データサイエンスチームに包括的かつ支援的なツールを提供します。ARIMAや指数平滑法といった時系列予測手法に加え、季節性を考慮したモデルも提供しています。また、40種類以上のドラッグ＆ドロップツールを備えた高度な予測分析機能も提供しています。コーディングを好むユーザー向けには、予測分析関数をPythonまたはRでコーディングすることも可能です。
参照: 採用キット: Python 開発者 (TechRepublic Premium)
AutoMLとDeep Feature Synthesisを活用することで、機械学習パイプラインを迅速に構築できます。自動インサイト生成機能により、ユーザーは隠れたシグナルを発見できます。さらに、AlteryxはテキストマイニングとNLP機能も提供しており、PDFやドキュメントから隠れたインサイトを引き出すことができます。
分析自動化
Alteryxなら、複雑なデータの活用も容易です。データサイエンス、アナリティクス、プロセス自動化への統合アプローチを提供し、現実世界の課題に迅速に対応します。エンドツーエンドの自動化機能により、データ準備、データサイエンス、機械学習、アナリティクス、そしてビジネスプロセスを自動化できます。
参照: トップデータサイエンスツールとソフトウェア (TechRepublic)
ユーザーは、自動化された特徴量エンジニアリングを使用して、非常に正確で堅牢なモデルを作成できます。また、入力と出力を自動化することもできます。
ガバナンスと監査可能性
一貫性、監査可能性、ガバナンスに優れた分析機能により、データと分析へのアクセスを組織全体で民主化しつつ、統制を失うことなく実現できます。Alteryxのガバナンスされたセルフサービス分析機能は、データの信頼性を確保し、一貫性と監査可能性を維持した配信を実現します。Alteryxは、認証済みで再利用可能な分析資産に加え、共有とコラボレーションのための機能を提供します。さらに、セキュリティ、ガバナンス、ベストプラクティスも組み込まれています。
MLOps
Alteryxは、お客様の機械学習ライフサイクルをよりシンプルにします。ユーザーは、予測モデルの導入を大幅に迅速化できるだけでなく、エラーが発生しやすく、貴重な時間とリソースを浪費する労働集約的なプロセスを排除できます。ライフサイクル管理に加えて、AlteryxのMLOps機能には、モデルの導入とモデルパフォーマンスの監視が含まれます。
Alteryxのメリット
直感的なユーザーインターフェース
Alteryxはノーコードおよびローコード対応の統合型プラットフォームを採用しているため、コーディング経験は不要です。データ準備、ブレンディング、分析のためのドラッグ＆ドロップ機能を提供します。ドラッグ＆ドロップインターフェースは、お客様がより迅速なインサイトとよりスマートな意思決定を行えるよう支援します。300種類以上のノーコードおよびローコードの自動化ビルディングブロックを用いて、あらゆるビジネスプロセスの分析ワークフローを構築することで、これを実現します。
共有、共同作業、そして創造
Alteryxを使用すると、承認されたユーザーはDesignerで作成されたワークフローを共有および更新できます。また、組織全体で活用できる高度な分析アプリケーションを開発することもできます。
加速された分析ジャーニー
Alteryx Analytics Cloudは、AI主導のインサイトを提供することで、組織の分析プロセスを加速します。Alteryxコミュニティは、組み込みの推奨事項とベストプラクティスを提供します。
統合プラットフォーム
Alteryxは、複数のツールの機能を単一のプラットフォームに統合することで、組織全体にわたるデータ分析とインサイトの獲得における障壁を取り除くことを可能にします。これは、チーム全体の可視性を高め、予算を限られたソフトウェアソリューションに集中させたい企業にとって役立ちます。
Alteryxの欠点
視覚化機能が欠けているものもある
Alteryx には豊富なビジュアル出力オプションがないため、データ視覚化機能の改善が期待できます。さらに、ユーザーインターフェースは動作が遅く、操作性も劣るため、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために改善の余地があります。しかし、これらの欠点を補って余りあるほど直感的なユーザー機能を多数備えています。
料金
Alteryxは、市場に出回っている多くの類似ツールよりも高価で、ほとんどの製品は数千ドルかかります。Alteryxソリューションの導入を選択する企業にとって、まずどの製品と機能が自社にとって最も重要かを判断することが重要です。これは、長期的には時間とコストの節約につながります。
Alteryxの価格
Alteryxの価格は、選択したパッケージだけでなく、ライセンスの種類によっても異なります。Alteryx Designerパッケージの場合、個人ユーザー1人あたりの年間ライセンス料金は5,195ドルです。チームライセンスと組織ライセンスの価格については、Alteryxに直接お問い合わせください。
Alteryx ServerおよびCloudをご利用予定のお客様は、個人ライセンスとチームライセンスの両方の価格情報についてAlteryxにお問い合わせください。Intelligence Suiteの個人ライセンスの価格は2,300ドル、Data Package — Location Intelligenceの個人ライセンスの価格は11,700ドル、Data Package — Consumer Intelligenceの個人ライセンスの価格は33,800ドルです。TeamsライセンスとOrganizationsライセンスの詳細については、Alteryxにお問い合わせください。
これらの価格帯の多くは平均的な企業の予算にとっては高額なので、Alteryx ポートフォリオのいくつかのツールを導入する前に、データ専門家のスタッフに独自の調査を依頼し、質問するようにしてください。
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