ThoughtSpot
SpotIQ

拡張分析により
隠れたインサイトを数秒で浮上させる

革新的で成長著しい企業から好評をいただいています

Guidewire
Odido
CapitalOne
CWT
MDaudit

見落としている情報があっても妥協は無用。
SpotIQがしっかりサポートします。

データのどこを探したら気づきの瞬間を得られるかは、簡単にはわかりません。機械学習と生成AIを活用するThoughtSpotの拡張分析エンジン、SpotIQなら、パーソナライズされたインサイトをわずか数秒で自動的に提供するため、ビジネスで何が起こっているのか、その全体像を確実に把握できます。



ウォッチリストで
現状を把握

重要なビジネス指標をウォッチリストで監視すれば、慌てることにはなりません。オフィスでも外出先でも、ThoughtSpotの自動異常値アラートや、カスタムでセットアップしたアラートによって、予期せぬ変化を常に把握できます。

変化の真相を
すばやく突き止める

自動変化分析により、ビジネスの変化の根本原因を理解できます。ThoughtSpotは、機械学習とAIを活用してKPIの変化の裏にある重要な要因を数秒で特定し、意思決定に役立つインサイトを明らかにします。

瞬時に
見通し予測を作成

SpotIQの機械学習モデルを活用して、意思決定に役立つ可能性を予測・調査します。

すべてのハイライトを
1つのビューでさっと確認

ThoughtSpot Liveboardsで、直近の訪問後の
重要指標の変化とその理由を示すAI生成のクイックハイライトを確認できます。

早期にインサイトを取得

ワンクリックで数億行のデータから異常なパターン、主要なインジケーター、トレンドを検出できます。SpotIQのMLエンジンは評価されることで学習するため、フィードバックを提供することで全チームがスマートなシステムを利用できるようになります。

行動に結びつくインサイトを迅速に引き出す

SpotIQは、拡張分析に基づくThoughtSpotのインメモリ計算エンジンを活用して数十億行のデータを分析し、数十のインサイト検出アルゴリズムを実行します。

異常値を検出

機械学習を活用して、予測される行動から外れる異常なパターンを特定します。

主要なインジケーターを特定

ビジネスの推進要因と結果の因果関係を特定します。

トレンドを分離

ビジネスデータを経時的に分析して、ノイズの多いデータに一貫するパターンを特定します。

データをセグメント化

複数のデータグループ間の類似点と差異を特定します。

根本原因を分析

変化の要因や指標の動きの原因を特定して、全体像を示します。

データを予測

指標のトレンドを予測して結果を最適化します。また、ビジネスの過去のトレンド、成長、季節変動から学習し、将来的にターゲット指標がどのように推移するのかを予想します。

ThoughtSpot Monitorを自社のビジネスインテリジェンスツールに統合したことで、お客様はより効果的にKPIを管理できるようになり、変化の主な要因も特定できるようになりました。Monitorなら、こうした時間のかかる作業を自動化できます。

Logan LaBonne氏 シニアプロダクトマネージャー

SpotIQは高い導入率を誇り、その価値はすぐに明らかになりました。AI主導型インサイトにより、ユーザーはわずか数秒でデータの重要なトレンドを発見できます。
 

Mark McGrath氏 製品責任者

SpotIQの異常値検出と変化分析、間もなくリリースされるAIインサイトなど、ThoughtSpotのおかげでデータ専門家でないクライアントもサポートできます。

David Aldred氏 インサイトディレクター
お客様をご紹介

よく寄せられる質問

SpotIQの概要

SpotIQは、高度な分析と機械学習モデルからインサイトを生成する、ThoughtSpotの拡張分析技術です。これらのインサイトは、ThoughtSpotのあらゆる場所に表示されます。

SpotIQの仕組みを知る:

SpotIQは拡張分析を行うため、ThoughtSpotの並列インメモリ計算エンジンを活用して数十億行のデータを分析し、数十のインサイト検出アルゴリズムを実行します。これらの処理にかかる時間は、わずか数秒です。

SpotIQはどのように経時的な学習を行いますか?

SpotIQは、ThoughtSpotに搭載された使用状況ベースのランク付け機械学習アルゴリズムと強化学習を使用して関連データを見つけ、使用するたびに賢くなります。ユーザーが明示的なフィードバックでインサイトを強化することによって、関連性が高く、信頼できる、正確な機械検出インサイトが保証されます。人間が関与し続けて、モデルを微調整します。

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