メトリクス層:すべてのKPI定義の唯一の真実の源

メトリクス層:唯一の真実の源

Midjourneyで生成された画像

なぜメトリクスレイヤーを導入することで、組織内でのデータに基づいた洞察をより強固にすることができるのかを学びましょう!

メトリクスレイヤーは、主要なパフォーマンス指標を一元化し、分析し、直感的な方法で可視化することで、組織が貴重な洞察を引き出し、データに基づいた意思決定を推進するためのフレームワークです。

この記事では、メトリクスレイヤーの重要性、その利点、セマンティクスレイヤーとの主な違い、および成功した導入のための要件について探っていきます。

メトリクスレイヤーとは何ですか?

メトリクスレイヤー(またはメトリクスストア、ヘッドレスBIとも呼ばれます)は、企業がメトリクスの計算方法を統一するためのフレームワークです。組織内で使用されるKPI(またはメトリクス、これらの用語は同義で使用されます)の定義において、真実の唯一の情報源として機能します。

💡 ボーナストリビア:気になるかもしれませんが、「ヘッドレスBI」という用語は、これらのソリューションがAPIに接続してメトリクスにアクセスするためのさまざまなBIツールを可能にすることから派生しています。結果として、ツールを交換する柔軟性を提供しながら、メトリクスの定義の整合性を維持します。

本質的には、メトリクスレイヤーの概念はまったく新しいものではありません。例えば、既にプロジェクトのコードベースをGitでバージョン管理する中央リポジトリに保存しています。同様に、組織のデータウェアハウスやデータレイクは、すべてのデータの真実の唯一の情報源として機能します。同様に、メトリクスレイヤーは組織内で使用されるすべてのKPIの定義の真実の唯一の情報源として機能します。

下の図に示されているように、メトリクスレイヤーはデータウェアハウス(またはデータソースとも言えます)と、これらのメトリクスを消費するすべての関連アプリケーション(ダッシュボード、レポート、AIモデルなど)の間に存在する必要があります。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

『ジュリエット・パウエル&アート・クライナー、The AI Dilemma – インタビューシリーズの著者』

『AIのジレンマ』は、ジュリエット・パウエルとアート・クライナーによって書かれましたジュリエット・パウエルは、著者であ...

人工知能

「シフトのCEOであるクリス・ナーゲル – インタビューシリーズ」

クリスはSiftの最高経営責任者です彼は、Ping Identityを含むベンチャー支援および公開SaaS企業のシニアリーダーシップポジシ...

人工知能

「LeanTaaSの創設者兼CEO、モハン・ギリダラダスによるインタビューシリーズ」

モーハン・ギリダラダスは、AIを活用したSaaSベースのキャパシティ管理、スタッフ配置、患者フローのソフトウェアを提供する...

データサイエンス

「David Smith、TheVentureCityの最高データオフィサー- インタビューシリーズ」

デビッド・スミス(別名「デビッド・データ」)は、TheVentureCityのチーフデータオフィサーであり、ソフトウェア駆動型のス...

人工知能

「スノーケルAIのCEO兼共同創設者、アレックス・ラットナー - インタビューシリーズ」

アレックス・ラトナーは、スタンフォードAIラボを母体とする会社、Snorkel AIのCEO兼共同創設者ですSnorkel AIは、手作業のAI...

人工知能

スコット・スティーブンソン、スペルブックの共同創設者兼CEO- インタビューシリーズ

スコット・スティーブンソンは、Spellbookの共同創設者兼CEOであり、OpenAIのGPT-4および他の大規模な言語モデル(LLM)に基...