Toad Data Point

セルフサービス型データ分析とは、IT部門以外の人々が、リクエストを提出して誰かがクエリを実行してくれるのを待つのではなく、自らデータにアクセスし、前処理を行い、分析できる能力を与えることを意味します。多くの組織では、データベースから直接データを抽出できるほどのSQLの知識を持っているのはごく一部のスタッフに限られているため、それ以外の従業員は順番待ちを余儀なくされています。 セルフサービスツールは、ビジュアルクエリビルダー、平易な言葉による質問、あるいは共有された既成のレポートなどを通じて、その待ち行列を解消します。

多くのチームでは複数のデータベースを運用しており、プラットフォームが増えるたびに運用上の負担が増大します。データソースごとに異なるツールを使用すると、常にツールを切り替える必要が生じます。データ品質の問題は、レポートに反映されるまで気づかれないことが多く、その時点で既に被害は生じてしまっています。また、共有され、信頼できる単一のデータソースがないと、同じ指標であってもチームごとに異なる数値が算出されてしまうことになります。

チームがデータに基づいて直接行動できるようになれば、意思決定は数日ではなく数時間で下せるようになります。アナリストは、他の依頼の順番待ちに追われることがなくなります。データの品質に関する問題は、取り返しのつかない決定が下される前に、より早い段階で発見されるようになります。また、高度な技術的なトレーニングを受けなくても、より多くの人が確かな答えを得られるようになるため、データの価値は組織のより広範な領域にまで浸透していきます。

Toad Data Point を使えば、1つの場所から50以上のデータソースにチーム全体でアクセスできます。 ビジュアルクエリビルダーにより、SQLを書けないユーザーでも独自のクエリを作成でき、コードを好むユーザーには本格的なSQLエディタが用意されています。組み込みのプロファイリングおよびデータクレンジング機能により、データの品質問題を早期に検出でき、Toad Intelligence Central を使えば、チームはガバナンスが施された単一のソースから信頼性の高いデータを共有できます。

AI Insightsは、Toad Data Pointに「AI Ask」機能を導入し、チームが自然言語でデータから答えを得られるようにします。SQLクエリを書く代わりに、直接質問を入力するだけで、実行可能なクエリと実際の答えの両方を得ることができます。AI Insightsは、アドオンとして利用可能で、既存のサブスクリプションに追加することも、最初から含まれる形で利用することもできます。