組織の意思決定者に適切なデータを簡単に提供できる方法をお探しですか？そのためには、検索とNLP（自然言語処理）を使用してゼロから構築したアナリティクスが必要です。大手のBIベンダーは、検索機能をデスクトップ・プラットフォームに追加したと主張していますが、実際の規模には対応できず、データの移動も必要で、実際の環境では失敗してしまいます。
ThoughtSpotでは違います。ですが、この言葉を額面通りに受け取ってはなりません。このようなマーケティングの誇大宣伝と混乱をスムーズに回避するには、ご自身でお試しいただくことです。また、事前に選別されたデータセットではなく、ご自身のデータを使用すると良いでしょう。
多くの方が新しい分析技術を試すことに苦痛を感じていることを、私は経験から知っています。10年前、私は世界最大級の非営利団体で、適切なセルフサービス型のビジネスインテリジェンス・プラットフォームを見極めるための取り組みに参加していました。慎重に考え抜かれたプロセスでしたが、信じられないほど時間がかかりました。ベンダーを吟味するのに数週間かかるだけでなく、試験用のデータベースに接続し、ユーザーの手に渡るまでにはさらに時間がかかりました。
2021年の今では、クラウドの台頭によって、組織がソリューションを評価する方法が変わりました。ThoughtSpotが無料のクラウドトライアルを提供し、クラウドデータウェアハウスやデータ統合ベンダーが同様のサービスを提供することで、1日以内にデータのセルフサービス分析を体験することができるようになります。1日以内というのは、ゼロから構築するケースです。クラウドデータウェアハウスの中に既にデータがある場合は、数分で準備が完了します。
ここでは、ご自身のデータでセルフサービス・アナリティクスをお試しいただくための4つのステップをご紹介します。Snowflake、Amazon Redshift、Azure Synapse、またはGoogle Big Queryに既にデータがある場合は、そのまま手順4に進んでいただけます。また、1つのCSVファイルでThoughtSpotを試してみたいという方は、ThoughtSpotに内蔵されているCSVアップロード機能を使用すれば、クラウドデータウェアハウスにデータを読み込む必要はありません。
手順1 - データを抽出する
Snowflakeの創業期にセールスエンジニアをしていた私は、データをクラウドに取り込むさまざまな方法を知っています。最も簡単なのは、CSV形式のファイルデータとして吐き出す方法です。ただし、データに表示されない区切り文字を選択するか、テキストフィールドに二重引用符を使用するようにしてください。
手順2 - Snowflakeの無料トライアルを開始する
Snowflakeの無料トライアルにお客様の情報を登録するだけで開始できます。有効なメールアドレスをお持ちの方なら誰でも、クレジットカード番号を入力しなくても400ドル分を無料でご利用いただけます。
手順3 - Snowflake Partner Connectを使用して、FivetranまたはMatillionを起動する
Snowflake Partner Connectを使用すると、非常に簡単にデータ統合ソリューションを開始できます。SnowSQL（Snowflakeのコマンドラインツール）を使用してCSVをアップロードすることもできますが、これらのアプリケーションのいずれかを使って、ファイルをアップロードする方がより簡単です。どちらのオプションでも、テーブルの作成を処理して、データをSnowflakeに読み込むプロセスを効率化できます。どちらも無料でお試しいただけます。
手順4 - ThoughtSpotトライアルを開始して、データに接続する
Snowflakeにデータを読み込むと、ThoughtSpotを使い始める準備が整います。登録すると、数分以内に利用可能となります。ThoughtSpotのオンボード体験では、Snowflakeへの接続、新しく作成したテーブルの選択、テーブル間の結合の定義などが画面上で説明されます。Snowflakeの代わりにRedshift、Synapse、BigQueryのいずれかを使用されたい場合も、同様の手順で行うことができます。
数秒でゼロから検索
ThoughtSpotをクラウドデータウェアハウスのテーブルに接続すると、データを検索してビジネス上の疑問に対する回答を見つける準備が整います。これまで数か月かかっていたプロセスが数分で完了します。さらに、本番用のインスタンスを展開する準備ができたら、ThoughtSpot Cloudであれば、どんな規模でも素早く簡単に展開することができます。
これを試さない理由はありません。ご自身のデータ、または公開データセットを使って、検索とNLP（自然言語処理）の威力をご自身でお確かめください。
