高等教育における問題解決の感動：Alteryx + 香港理工大学
Anson 氏は、技術的に高度でエラーが発生しやすい構成には頼らず、堅牢なセルフサービスデータ処理と分析のためのソリューションを必要としていました。また、ラーニングカーブを短縮するため、シンプルなドラッグアンドドロップ機能を持つ直観的なユーザーインターフェースと、オンデマンドのオンライントレーニングやサポートリソースも探していました。これに加え、仲間と仕事を共有し、リアルタイムで共同作業をする機能も必要としていました。
Anson 氏は、香港を拠点とする Alteryx のパートナー、Velocity Business Solutions を通して Alteryx のことを知りました。当時はデータの可視化に Qlik View を使用していましたが、Velocity が、データ準備とブレンディングの高速化だけでなく、予測分析などのより高度な機能にも目を向けるために、Alteryx を勧めました。Alteryx のトライアル版とスターターキットをダウンロードしてみたところ、もう手放せなくなりました。
Anson 氏は、Alteryx で達成できたことの例を共有しています。香港理工大学の研究成果をチームとともに分析しました。以前までは、発表された論文数に焦点が集まっていました。教授陣によってより多くの論文が発表されることは、大学にとってより良いことである、という仮定を基準（ベンチマーク）としていました。これが包括的な手段でないことに気づいた彼らは、出版物の中で論文が引用された（被引用）回数、引用先、引用方法を理解するのに、より安定したビブリオメトリクスを見ていくことに決めました。また、トピックの関連性、発表するソースの質、共同作業の影響などをより良く理解するため、引用のパターンに注目し、そうした引用の頻度とライフサイクルを分析することもできます。
データを突き止め、それを切り取るだけで長い時間がかかるため、以前ならば、引用分析は一度に一件しか行うことができませんでした。「 Alteryxで、一流学術誌の出版物数、引用の影響、共同作業による相互利益など、より多くのメトリクスを見ることができるようになりました。こうしたメトリクス間の相関関係や、学部および研究者の人口動態との関連性も見ることができます。これらはすべて、以前ならば不可能だったことばかりです。」
政府は6年ごとに各大学の研究活動を査定し、その結果大学に支払われる助成金の調整が行われます。執行にあたっての査定（アセスメント）モデルと、その後ろ向きの特質から、結果は必ずしも香港理工大研究者の真の可能性を反映したものではありませんでした。そこで IRPO チームは、より深い分析を行う任務を課されました。Anson 氏は次のように説明しています。「アセスメントに含まれる大学や世界の大学に対して、私たちの業績をより幅広いメトリクスで独自に測ったとき、多くの学問分野でこの大学が非常に良い業績を上げていることがわかったのです。そこで、アセスメントの結果との相互検証を行い、学部にさらにインサイトを提供することができました。これを Alteryx のような便利なツールなしで達成することは想像もつきません。」
Alteryx を活用し、より包括的な手段を使用して上級管理者が関心を寄せている事柄を確認することができます。この分析が、香港理工大学の全学部にわたって、学内外の期待のバランスを取るうえで役立っています。
ワークフロー
特に、学会の議事録データがその例です。学会の議事録は数万件存在します。Scopus の制限により、一度にダウンロードできる記録は2,000件に限られます。そして学会に関連したメタデータは、この方法では入手不可能です。この問題を避けるための API も存在しますが、これはITに抽出と変換のためのプログラムを書いてもらうことを意味し、納期までにかなり時間がかかるのが普通です。
そのため、以下のワークフローが非常に役立ちます：私たちが入手した既存の出版物データからAPIコール（ダウンロードツールを使用）を構築します。返されるデータは JSON 形式です。そこからJSON パースツールを使用し、データを解析してプロパティ値のペアにします。この後フォーミュラツールの正規表現を行い、プロパティの文字列を短縮し、これが次に列名として使用されます（クロスタブツール）。これが最終的にさらなる処理のため、yxdb に出力されます。
ワークフローはわかりやすく、単純に見えますが、これにより節約できる時間は計り知れません。Aletryx 以前の方法を使うとすれば、そのデータと手作業の量から言って、恐らく年に2回しかできないでしょう。解析プログラムに何らかの変更を加えるには、ITによる作業がさらに必要となります。このワークフローならば、いつでも私たちで行うことができ、パラメータの変更も簡単にできます。
Alteryx は、分析をタイムリーかつ柔軟に行い、データに基づいて意思決定をするための堅牢で多彩なプラットフォームを提供しています。「社会、人口動態、文化は急速に変化し続けています。データ処理・分析のための堅牢で柔軟な方法を持たなければ、後れを取る危険があります。」と彼は述べています。
Alteryx を使用すれば、合理化されたワークフローで各学部のレポートと分析を作成することができます。あらゆる学部からの様々なデータソースをすべてまとめ、データを可視化用にわかりやすい形式に変換し、モデルを作成してダッシュボードをリアルタイムで更新するまでの作業に、彼のチームはほんの数時間しかかけていません。2週間かけて完了させていたプロジェクトは、たった数時間で終わるようになりました。その結果、レポートやダッシュボードの更新にチームが要するリードタイムを大幅に削減することができます。「かつて四半期ごとに作成していたレポートを、今では毎月出すことができます」と Anson 氏は言います。「それにより他のプロジェクトに取り組む時間ができ、管理者は問題の特定や傾向のモニタリングをより効果的に行うことができます。」
さらに、このプロセスは完全に反復が可能です（反復可能というのがより良い表現です）。Anson 氏は、プロセス全体をやり直すことなく、データセットを扱う代替手段に基づいて簡単に調整を行うことができるのです。他のチームメンバーがいずれかの分析をしたいときのために、ワークフローを共有することができます。
ビルトイン・アナリティクスにより、Anson 氏は Alteryx でのデータブレンディングが可能になるだけでなく、予測、空間に加え、規範的なインサイトもデータセットに追加することができます。
「Alteryx は、私たちチームのプロセスと成果物を整理整頓をしてくれました。Alteryx 導入前は、複数のExcelスプレッドシートを同時に実行し、そしておそらく Microsoft Access に Power BI、また他の統計やスクリプティングのツールも投入して、それぞれのツールの欠点を埋めていたと思います。Alteryx の包括的なモジュールセットで、こうしたタスクの大部分を一元化し、データ管理と分析の出力を完全に最適化できました。」と彼は述べています。
Anson 氏は、Alteryx のワークフロー構築を通して、新しいことを学び続けています。「できた！と思った瞬間に、プラットフォーム内で目的を達成するのに、もっと良い方法があるのを発見したりします。」最新のベストプラクティスや利用可能な他の機能やツールについて学びながら、データセットからより深いインサイトを推定している、ということもよくあります。「こうしたことは、最初に Alteryx を使い始めた時の想像をはるかに超えています。」
Alteryx のことを仲間に言うと、スプレッドシートを使用した従来のアプローチを超えるどのような利点があるのか、と当然ながら疑問を投げかけた者が多かったと Anson 氏は言います。これはスマートフォンとフィーチャーフォン(ガラケーなど)を比較するようなものだと彼は説明します。「スマートフォン同様、Alteryx は全く異なる文化とマインドセットに私たちをいざなってくれます。データの管理、探究、発見を行う全く新しい方法なのです。」さらに彼は、「Alteryx は、自分たちのデータについて知らないことがいかに多いか気づかせてくれます。」とも付け加えました。
Alteryx の予測分析を使用し、チームは学生に関する予測のモデル作成に着手しました。現在、学生の進歩に関係した要素を明らかにし、結果の予測に使用しようとしています。Alteryx の直観的なワークフローインターフェースと、Rとの統合により、チームは基礎となるパラメータを簡単に変更し、統計モデルを最適化することができます。「私たちは Alteryx の次のレベルである予測と規範の機能へ進む準備ができていると思います。そのことをとても嬉しく思っています。」と Anson 氏は語りました。
Anson 氏は、オンライントレーニングの資料を高く評価し、Alteryx Community を貴重なものと捉えています。「自らを向上させるのに、他のユーザーと共有し、エキスパートのアドバイスを聞くことに勝る方法はありません。」
