特別な知識なしに分析のためのデータを準備し、予測分析を可能にする──企業におけるデータ高度活用の前提となる「データプレパレーション」分野で急成長している米Alteryx。先頃、同社が日本法人のアルテリックス・ジャパン合同会社（統括代表：吉村良氏）を正式に設立した。すでに東洋エンジニアリングや本田技研工業など100社近い顧客を有しており、日本法人の設立を機に、既存ユーザーにおける活用拡大、新規ユーザーの獲得を強化する考えだ。
「さまざまなソースからのデータとアナリティクスをつなぐのがAlteryxの役割。それを果たすことでエンドツーエンドのセルフサービスによるアナリティクスを企業に根づかせ、企業文化を変革するのに貢献したい」。こう話すのは、米Alteryxプレジデント兼CRO（最高収益責任者）のスコット・ジョーンズ（Scott Jones）氏だ（写真1）。
写真1：米Alteryxプレジデント兼CRO（最高収益責任者）のスコット・ジョーンズ氏（出典：米Alteryx）ジョーンズ氏の言うエンドツーエンドの言葉どおり、Alteryxはデータプレパレーション（Data Preparation：データの収集・加工・蓄積といったデータマネジメントの準備工程）と、Python/R言語によるマシンラーニング（機械学習）に強みを持つセルフサービスBIプラットフォームを結びつけて提供している。具体的には、処理や動作を示すアイコン（機能）をマウスでドラッグ＆ドロップし、必要な設定を行って線でつないでいくと、データ分析のワークフローを作成できる。作成したワークフローは登録し、再利用や共有が可能だ（画面1）。
画面1：Alteryxの操作画面（出典：米Alteryx）拡大画像表示
今日では社内システムのデータ、SaaSなどクラウドサービスのデータ、IoT/M2Mデータ、SNSデータ、オープンデータなどデータの多様性と量が激増傾向にある。こうしたデータのソースシステムとBI（ビジネスインテリジェンス）環境をつなぎ、データ形式の変換やクレンジング（欠損値などの解消）、ブレンディング（データ結合）などを行うのが、データプレパレーションである。
ご想像のとおり、この工程の難度は高い。「データサイエンティストの仕事の8割はデータプレパレーション」とも言われ、どの企業も苦労している。そんな状況が、データプレパレーションを得意とするAlteryxが急成長している理由になっているのかもしれない。また、同社はデータプレパレーション用途以外に予測モデル作成などの機能も用意している。
●Next：「Tableau」や「Qlik」など既存のBIツールとの差異化は？
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