ナラティブBI：複数のスプレッドシートデータをリンクして対話クエリーを行い、ビジネスインサイトを生成する（有料）

はじめに

Narrative BIは、自動データ分析に特化したプラットフォームであり、人工知能技術を使用して、自然言語で生成されたビジネスインサイトをユーザーに提供する。その中核製品であるAI Data Analystは、ユーザーに複雑な技術的背景を要求することなく、データから意味のある結論を自動的に抽出する。Narrative BIは、Google Analytics 4やGoogle Adsなど、幅広いデータソースとの接続をサポートしており、データをより理解しやすく、活用しやすいように設計されている。

機能一覧

• 自然言語クエリユーザーは、対話ベースのインターフェースを通じて、データに関する質問をし、回答を得ることができます。
• インサイトの自動生成このプラットフォームは自動的にデータを分析し、リアルタイムの洞察を提供するため、手作業による分析時間が短縮されます。
• 複数のデータソースの統合GA4、Google Ads、HubSpotなどの主要なデータソースとの接続をサポートします。
• データの可視化意思決定を支援するために、AIを使って図表やレポートを作成する。
• インスタント・レポート即座に生成されるレポートにより、ユーザーは重要なデータポイントを素早く把握することができます。

ヘルプの使用

データソースへの接続

まず、Narrative BIのホームページにアクセスし、「データソースに接続」をクリックする。ここでは、Google Analytics 4、Google Ads、HubSpot、Salesforceなど、すでにサポートされている数十のデータソースから選択できます。適切なデータソースのアイコンをクリックすると、認証プロセスが表示されます。通常、データソースのアカウントにログインして、Narrative BI にアクセスできるようにします。認証が完了すると、データソースが Narrative BI に接続され、データの同期が開始されます。

AIデータアナリストの活用

データソースが正常に接続されたら、すぐにAI Data Analystを使用できます。初めてアクセスすると、一連の基本的なインサイト・レポートが自動的に生成されます。以下の手順に従って、さらにレポートを利用することができます：

1. データについて質問する::
   • Q&Aモジュールでは、自然言語で質問することができます。例えば、"今週の営業成績はどうでしたか？"あるいは、"どの広告チャネルが最も効果的ですか？"AIアナリストがデータに基づいて詳細な回答を提供します。
2. 詳細分析::
   • より詳細な分析が必要な質問については、CSVまたはXLSXファイルをアップロードすることができます。ファイルをアップロード」をクリックしてファイルを選択し、ダイアログボックスで質問するだけです。例えば、「過去1ヶ月で最も売れた商品は？.
3. 自動化された洞察::
   • ナラティブBIは、データの異常や傾向を自動的に識別し、自然言語による説明を提供する。これらの洞察は、「主にソーシャルメディア広告から、今週末のウェブサイトトラフィックが15%増加したことに気づいた」のような「ナラティブ」形式で提示される。
4. カスタマイズされたレポート::
   • カスタム・レポートを作成することができます。新規レポート」をクリックし、分析したいデータを選択し、ドラッグ・アンド・ドロップで表示したい指標やディメンションを選択します。作成が完了すると、AIが自動的に適切なチャートと分析結果を生成します。

レポートとアラート

• 定期報告書毎日、毎週、毎月、自動的にレポートを送信するスケジュールを設定します。レポートはメールまたはSlackチャンネルに送信できます。
• 異常アラームデータの例外を通知したい場合は、「コンバージョン率がX%を下回った場合」など特定の条件を設定することで、メールやSlackで通知されます。

ヒントとベストプラクティス

• データソースの定期的な更新古いデータが分析されるのを防ぐため、データソースが同期されていることを確認してください。
• クエリの最適化例えば、"過去30日間で最も収益性の高かった製品ラインはどれですか？"といった具体的な質問を使うようにしてください。一般化された質問よりも。
• 手動分析と自動分析の併用AIは自動化された多くの洞察を提供してくれるが、手作業による分析と組み合わせることで、AIが見落としているかもしれない微妙な点を発見することができる。

ナラティブBIの活用は、データ分析に必要な作業量を大幅に削減するだけでなく、意思決定プロセスにおけるデータの価値を高める。常に使用し、適応させることで、データ主導の意思決定の技術をより習得することができる。