運用分析処理

運用分析処理(より一般的には運用分析) は、ビジネスまたはエンティティの運用上の性質を改善することに重点を置いた データ分析のサブセットです。

運用分析を他の種類の分析と区別する主な特徴は、オンザフライ分析であることです。^[1]つまり、ビジネスのさまざまな部分から発せられる信号がリアルタイムで処理され、ビジネスの即時の意思決定にフィードバックされます。これは「継続的な分析」と呼ばれることもあり、ビジネスのある部分から他の部分まで存在する可能性のある継続的なデジタルフィードバックループを強調する別の方法です。

多くの企業が急速にデジタル化を進めているということは、ますます多くのビジネスシグナルがデジタル形式で記録され、保存されるようになっていることを意味します。企業はこれらのシグナルを使用して、効率とパフォーマンスを改善し、ユーザーと顧客に優れたエクスペリエンスを提供しています。Forrester Report ^{[2]では、データの活用によってビジネスのデジタル化が顧客エクスペリエンスにどのような影響を与えているかについて詳しく説明しています。運用分析}により、さまざまなソースからのさまざまな種類の情報を処理し、次に何をすべきか、つまり、どのようなアクションを取るか、誰と話すか、どのような即時計画を立てるかを決定できます。Gartner は調査レポートでこれを継続的インテリジェンス^{[3]と定義し、さらにこれを}、リアルタイム分析がビジネス オペレーションに統合され、現在のデータと履歴データを処理してイベントに応じたアクションを指示する設計パターンであると説明しています。Andreessen Horowitz ^{[4] [5]}はこれを次のように説明しています...ますます多くの決定が完全に自動化されています。Amazonが製品の価格を 1 日を通して継続的に更新していることを考えてみてください。この形式の分析は、運用上の意思決定に必要なデータを提供するデジタル化によって、ほぼすべての業種でデジタル化のトレンドとともに普及してきました。

運用分析の例としては、製品マネージャーが製品の使用ログを調べて、製品のどの機能がユーザーに好まれ、どの機能がユーザーの処理を遅くし、どの機能がユーザーに嫌われているかを判断することが挙げられます。製品マネージャーは、製品のユーザー ベースから使用パターンを記録するデータを照会することで、これらすべての回答を収集できます。そして、その情報をすぐにフィードバックして、製品を改善できます。同様に、デジタル化以前の世界のマーケティング分析の場合、マーケティング マネージャーはいくつかのフォーカス グループを編成し、独自の創造性に基づいていくつかの実験を試してから、それらを実装します。実験の結果に応じて、次に何をするかを決定します。実験には数週間または数か月かかる場合があります。デジタル化された世界には、「マーケティング エンジニア」と呼ばれる、データ システムの使用に精通した人がいます。これらのマーケティング エンジニアは、一度に複数の実験を実行し、実験の結果をデータの形で収集し、効果のない実験を終了して、効果のある実験を育成することができます。これらはすべて、データベース ソフトウェア システムを使用することで行われます。実行できる実験の数が増え、結果が出るまでの時間が短くなればなるほど、製品のマーケティングの効果が高まります。

MIT Technology Reviewの記事^[6]では、ライドシェアリングアプリケーションが交通量と移動時間をリアルタイムで監視するアルゴリズムを使用して、ライドソーシングの需要と供給のバランスを取り、それに応じて料金を迅速に調整する方法について説明しています。運用分析の使用は、情報技術分野に限定されません。ビジネスインテリジェンス、金融、科学、天気、さらには時事問題からのデータが結合され、一緒に分析されて貴重な洞察が抽出され、これが次に、考えられるほぼすべての用途で迅速な意思決定を促進します。Scuba ^{[7]のようなメトリック収集システムは}、ライブデータに対して1秒未満で実行されるインタラクティブなアドホック分析クエリに広く使用されているため、運用分析システムです。

^{運用分析処理エンジン（OPAP） [8]}の定義は、次の6つの命題の形で表現できます。

1. 複雑なクエリ: 内部結合と外部結合、集計、並べ替え、関連性などのクエリをサポートします。
2. 低いデータ遅延: データ レコードの更新は、数秒以内にクエリ結果に表示されます。
3. 低いクエリ待ち時間: 単純な検索クエリは数ミリ秒以内に返されます。
4. クエリ量が多い: 1 秒あたり少なくとも数百の同時クエリを処理できます。
5. データ ソースとのライブ同期: 外部スクリプトを記述しなくても、さまざまな外部ソースとの同期を維持する機能。これは、外部データベースの変更データ キャプチャを介して、またはストリーミング データ ソースを末尾に追跡することによって実行できます。
6. 混合型: 同じ列に異なる型の値を設定できるようにします。これは、書き込み時に操作することなく新しいデータを取り込むために必要です。

運用分析は、OLAP (オンライン分析処理)を特徴付けるより広範なプロセス セットのサブセットです。そのため、OLAP システムが通常処理する必要がある大規模なデータ サイズと複雑なクエリを継承します。ただし、運用分析を一意に識別する特性は、最新の信号に基づいて迅速に予測する必要があることです。これは、データ レイテンシとクエリ レイテンシが非常に小さいことを意味します。たとえば、リアルタイム ビジネス プロセスに適用される運用分析では、データ レイテンシがゼロであることを指定します。また、クエリが高速で、インタラクティブな速度で完了する必要があることも意味します。これらの決定はマイクロ レベルで行われ、個々のエンティティごとに非常にパーソナライズされているため^[9]、運用分析処理は、このようなシステムを使用してパーソナライズされた推奨事項を簡単に提供できることが特徴です。