長年にわたって、あらゆる企業が「データドリブン」になるというビジョンを追い求めています。あなたもそのための投資を行い、最も重要なビジネス上の疑問に対する答えが含まれていることを信じて、膨大な量の情報を収集しました。

問題は、組織のほとんどのユーザーがそのデータにアクセスできないことです。

簡単な回答を得るために、経営幹部やチームメンバーはチケットを送信し、多忙なデータ アナリストがレポートを作成するのを待ち、最終的に情報が届いたときにまだ関連性があることを願うしかありません。回答が届くまでに、行動する機会が失われている可能性もあります。

これではデータドリブンではなく、データ遅延です。

この方程式を変える時が来ました。

運用マネージャーからマーケティング担当役員まで、社内のすべての人が、平易な日常言語で質問するだけで、必要としている具体的で正確な回答を得られるとしたらどうでしょうか。

AI を活用した分析で最も重大な誤りは、AI にデータクエリをゼロから作成させることです。

これらの強力な AI モデルは、複雑な自然言語の質問を未加工の SQL コードに変換しようとしますが、多くの場合、間違った結果になります。正確な結果を生成するには、具体的なビジネス コンテキストが必要です。

「収益」の認定された定義は何ですか？「アクティブな顧客」とは、具体的にどのような顧客を指しますか？

セマンティック レイヤはこれらの定義を標準化し、誰が質問しても毎回同じ方法で計算された回答が得られるようにします。

この基盤により、AI の作業が完全に変わります。

AI はユーザーの質問を理解し、事前に構築済みの保証された正しい定義と照合するだけです。

システムは正しいロジックを実行し、計算が同一で信頼できるものになるようにします。この最高水準のアプローチにより、自然言語クエリのデータエラーを最大 3 分の 2 削減できます。

さらに、回答は単一の BI ツールに保存する必要はありません。Workspace とネイティブに統合されているため、チームは Google Chat などのツール内で直接質問できます。また、Conversational Analytics API を使用して、チームがすでに作業しているアプリケーションに信頼できる回答を直接表示することもできます。この API を使用すると、アナリストはデータに接続するエージェントを作成、管理できます。LookML や Dataplex などのツールからビジネス コンテキストを活用して、データの取得、グラフの生成、平易な言葉での分析情報の提供が可能です。

技術的な障壁を取り除き、会話を通じてデータに即座にアクセスできるようにすると、アナリストの能力が向上するだけでなく、組織全体に好奇心と行動の文化が生まれます。ビジネスに関する重要な対話は、「前四半期の売上はいくら？」といった過去を振り返る質問から、将来を見据えた戦略へと変わります。

「次の四半期をさらに良くするにはどうすればいい？」