全接点に関してさまざまなメタデータのディメンションがあります。アプリを使用していたか、販売用の物件だったか、賃貸の物件だったか、などです。当社では不動産担保ローンの商品も扱っています。不動産に対して最も有利な金利を見つけたいユーザーに、貸付側は毎月数千万件のローンの見積りを出しており、これは、数億行になります。どのように役立っていますか。大規模なデータセットで、分布やヒストグラムなど、さまざまなことを確認しています。収益を上げられる可能性があるところや、お客様の住宅購入に役立つ何かを生み出せる可能性を示すものがないかを探しています。すべてのデータをスライスできるようにしています。これにより、プロダクトマネージャーは必要な分析を行うことができ、私たちは、インサイトを引き出すために必要なデータを提供するだけで済みます。単なる折れ線グラフや棒グラフに留まらず、より多くのコンテキスト情報を提供できるので、ビジネスオーナーが地理的なパターンを見つけるのにも役立ちます。これは、マップがなければ難しいことです。ドロップでマップを操作できるインターフェイスの製品は、他にはあまりありません。明らかになったパターンにはどのようなものがありますか。(マンション)」というラベルを付ける人がいて、地域ごとに差がありました。当初、さまざまな物件が混在しているのだと思っていましたが、実際は地域によって使われる言葉が違うだけだとわかりました。そのことが地図上で確認できたので、問題への対処方法が少しわかりやすくなりました。ローンの見積りは数億件に上りますが、特定の物件に対して、求めているような見積りを十分にもらえないユーザーもいます。このデータの分布と、ローンの種類によってどのように分散しているかを見ることで、クレジットスコアにある種の問題があるユーザーにはローンの見積りが集まりづらい場合があることや、投資物件の購入を希望している場合は、現在の不動産業界の状況では、貸し付けに積極的な業者を見つけるのは少し難しいことがわかります。購入を検討し、ローンを組む際にユーザーが快適な体験をしているのか、そうでないのかがわかります。使って、さまざまなものをパブリッシュしています。物件の評価額が貸付額を下回っている場合は、郡または郵便番号を指定してズームし、その郡または郵便番号の地域では、貸付額に対する評価額の下落が平均でどの程度になっているのかを具体的に知ることができます。米国全体のある時期の数字を記事で読むのと比べると、はるかに状況に即した具体的な数字を知ることができます。特定の地域にズームすることで、米国平均ではなく、自分にとって現実的にどのような影響があるのかを知ることができます。これは、とても意味のあることだと思います。オンラインでの反応はいかがですか。作品では、非常に高いエンゲージメント率が出ています。近隣の情報を掘り下げて調べることができ、市場の動向によって自分にどのような影響があるかがわかるので、大変好評です。市場の成長や住宅価格に関するあらゆる種類の指標を用意しており、小さな市場範囲でのトレンドを近隣と比較できることが本当に面白いと感じていただいています。どのように広まってきたのですか。人程度のユーザーがいて、大規模なデータセットを探索し、ビジネス部門のさまざまなユーザーの質問に答えていました。アナリストが分析してインサイトを抽出するために使用していました。そこから有機的に広がっていったのは、情報を広め始めてからです。メールのレポートに差し入れたり、会議のプレゼンテーションに使用したりしましたが、毎回、そのグラフはどこで手に入るのか聞かれていました。今では、だれもが使用するツールとして全社的に広まっています。社の業務にはどのような影響がありましたか。小さなアナリティクスチームでも、多くのユーザーにより良い対応ができるようになりました。すべての質問にチームが回答する必要はなくなったからです。フレームワークを提供することで、自分で質問の答えを見つけてもらえるようになりました。データを受け取るだけでなく、データを操作できるすばらしい手段です。何かを提示されるだけでなく、与えられたプラットフォームをベースに何かを作り出せることで、本当に一段上のインサイトが得られるようになります。よって、アナリティクスチームの業務にはどのような影響がありましたか。使用するようになりました。社内のユーザーに提供できるレポートを増やしていくためです。それにより、多くのリソースが解放されて、より俊敏に動けるようになり、回答ではなくプラットフォームを作れるようになりました。アナリストとして効率が上がったと感じています。多くの人にサービスを提供し、より俊敏な対応ができるようになったからです。アドホックなレポートの作成にかかっていたのですが、その時間が劇的に減りました。アドホックなレポートの作成にかかっていたのですが、その時間が劇的に減りました。部門は本当に助かっています。インタラクティブに操作できるので、ユーザーが情報を掘り下げ、必要なものを見つけることができます。依頼への対応に終始するだけでなく、データから小さくても貴重なインサイトを引き出すために時間を使えるようになりました。パワーユーザーは、実に特別なデータを求めている場合もあります。そのデータにアクセスできるようにして、彼らのニーズに答えることができます。ユーザーがデータソースとしてのサーバーにアクセスし、情報を引き出すという、真のセルフサービスが実現できています。サーバーはすぐに、データソースとしてユーザーに信頼され、即座に結果が得られるようになったことが喜ばれています。サポートすることにもっと多くの時間を費やしていたでしょう。おかげで、そうしたことをユーザーがセルフサービスで行えるようになり、問題を見つける依頼ではなく、解決するためのサポート依頼が来るようになりました。