Exploratoryの評判・口コミ 全5件

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並び順

非公開ユーザー

鉄・金属|プロジェクトマネージャ|300-1000人未満|導入決定者

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

コスパ抜群のBIツール

BIツールで利用

良いポイント

コスパ抜群です。
イニシャルコスト0円、年間数万円と圧倒的に低価格ながら、BIツールとしては十分な性能を持っていると思います。
UIも使いやすく、動作も軽く、操作性も非常に良いです。
グラフィカルなチャートが簡単に作れます。
サポート、カスタマーサクセスも充実しています。

改善してほしいポイント

データソースが社内の場合は、インサイトを公開するために手作業が必須となる。
スケジュール化できるとありがたいです。

どのような課題解決に貢献しましたか?どのようなメリットが得られましたか?

解決できた課題・具体的な効果
・社内で同じような資料がいくつも作成されており、しかも当月売上等の同じになるはずの数字が人によって異なっていた。Exploratoryを導入することで、正しい数字を共有でき、作業時間を大幅に短縮できた。

課題に貢献した機能・ポイント
・Oracle、SQLServer、Excelを取り込み、元データを意識することなくデータを成型できる。
・ダッシュボードを作成すると、全自動/半自動で最新状態に更新できる。

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飯村 和浩

株式会社アストコーポレーション|経営コンサルティング|経営・経営企画職|20人未満|導入決定者|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

コスパの良いデータサイエンスツール

BIツールで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

データ解析に使えるRをGUIで扱えるところがこの製品の特徴で、コマンドに抵抗があるユーザ層でもデータを扱ったり、可視化したりすることが出来きて、初めてみたい会社にはお薦めできる点です。
さらに、クラウドサービスも提供されているため初期コストもかからず、年間費用も、他のツールよりは安く使うことができるため、使うよりはコスパに優れています。

また、Rをある程度使ったことがあるユーザも、コマンドでの操作も可能で、サマリ機能でデータの全体像を眺めることができるので、解析作業は効率化できると思います。
解析後のダッシュボードやレポートを共有までできるのは、これまでのRやR開発基盤ではできなかった点なので、解析後の結果を次のアクションにつなげるという点では欠かせない機能です。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|経営・経営企画職|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

先進的なツール

BIツールで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

RをGUIで分析や統計解析できるので、他のBIツールを使用していた場合使用しやすいツールかと思う。
また、データラングリングの機能も備わっているので、似たような言葉を1つの言葉に名寄せしたり、不要な単語を除外するなども簡単にできる。
データを取り込んだ直後に、各データの統計情報をグラフで出してくれるので、直感的にどういうデータ構成になっているのかがわかりやすい。
分析を行う上でも、GITのようなバージョン管理をツール内で行ってくれるので、どのタイミングで、どの操作をしたのかが明瞭となるため、どういう背景でこういう分析をしているのかがわかりやすい。

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Kido Takashi

日本オラクル株式会社|ソフトウェア・SI|ITコンサルタント|1000人以上|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

唯一無二のGUI Rツール

BIツールで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

Rを使った統計解析がGUIで使える、おそらく唯一のツールです。
Tableauライクな操作感で統計処理がビシバシできるので、業務部門のユーザのデータ分析を強力にサポートしてくれます。
例えば、「変数重要度」という機能を使うと、「売上に最も影響を及ぼしている項目は何か?」という事がワンクリック可視化できます。
ビジネスユーザがデータサイエンスの恩恵を受けられる貴重なツールですし、Tableauに比べても価格競争力があるので、Tableau導入の際にはぜひ比較すべきツールです。
また、開発者が日本人なので、この手のツールとしては非常に珍しくツールの日本語対応度が非常に高いです。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|宣伝・マーケティング|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

プログラミングできないけど統計分析をしたい、そんな人に

BIツールで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

ノンプログラミングで、データサイエンティストが使用するような統計分析やモデリングまた、分析の前段階としてのデータ整形などを行うことができる。Rベースで動作するが、ほぼコードの記述は必要ない。

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