Altair Monarchの製品情報（特徴・導入事例）

2023 年 01 月 31 日

Altair Monarchとは

Altair Monarch は、あらゆるソースからデータを抽出できる最も高速で簡単な手段です。PDF やテキストファイルといった非構造化データも行と列からなる構造化データに変換できます。データの抽出後、マウス操作のみでデータのクリーニング、変換、ブレンド、属性の付加が可能で、プログラミングは不要です。あらゆるプラットフォームにエクスポートし、レポート生成や可視化を行えます。

◆製品の主な特長
• PDF やテキストファイルなどのあらゆるソースやシステムからデータを抽出
• 非 構 造化デー タ、 準 構 造化デー タ、マルチ構造化データを行列データに変換
• 組み込み関数によるデータのクリーニング（プログラミングや高度な Excel の知識は不要）
• 複雑な Vlookup 関数を用いることなくクリックによって異種データセットを結合
• 監査可能な変更履歴と確実なデータ系譜のトラッキング
• あらゆるレポート生成ツール、 分析ツール、可視化ツールへのエクスポート
• 再利用可能なモデルやワークスペースを用いた、 反復処理の自動化

◆データ準備ソリューションは、もはや“ あると助かる” ものではなく“ ないと困る” もの
・組織は多大な時間とコストをかけて重要な決断を下していますが、 残念ながらそれには、 一部の信頼できないデータや分析結果が使用されています。 データソースやデジタルファイルが急増する中、 こうした問題はますます深刻化するばかりです。
・データの前処理に用いるツールの選択を誤れば、手作業が発生し、 時間とコストを増幅させ、 間違いを誘発し、 再現性も損ないます。 次のような調査結果も報告されています。
• アナリストの 80% の時間がデータの検索とクリーニングに費やされ、 アナリスト一人あたり年間 22,000 ドルを企業は無駄にしている —Blue Hill
• 手作業で作成されたスプレッドシートの 88%に重大な誤りが含まれている — Forbes
• 最も緩い基準を用いても、 データのうち 3% しか “受容レベル” に分類されない— Harvard Business Review
• 2016 年に米国は、低品質なデータによって 3.1兆ドルの損失を被った — IBM
• ほとんどの組織においてビジネスの意志決定に利用できているのは、 構造化データの 50%未満、 非構造化データの 1% 未満でしかない— Harvard Business Review

データへのアクセスを増強し、 繰り返し作業を自動化し、 組織全体でデータの信頼レベルを上げるため、 シンプルかつパワフルなソリューションが求められています。
世界中の 14,000 以上の企業が Altair Monarch を使用して、 時間単位ではなく秒単位での社員によるデータ準備を実現し、 レポート生成の反復プロセスを完全に自動化して時間とコストを大幅に節減しています。

◆メリット
〈複雑なデータへのアクセス〉
独自のセルフサービス型データプレパレーションによって、 さらに多くの内部および外部データソースや企業規模のデータソースにアクセスできるようになります。 様々な種類のファイル、 アプリ、 データベース、 ビッグデータ、 データ形式（PDF、 XML、HTML）、 ディープデータやダークデータ、 多くの非構造化データ、 これら全てを利用かつ再現でき、 データの範囲、 完全性、 価値、 データから得られる知見を最大化します。 データの起源、書式、 ストーリーは問いません。

〈アクセス〉
• Excel
• CSV
• PDF
• TXT
• XML
• JSON
• HTML
• ウェブスクレイピング
• ODBC/OLE DB 準拠のシステム
• リレーショナルデータベース
• 基幹業務アプリケーション
• ビッグデータ / NoSQL

〈データプレパレーションクリーン〉
• 80 超の前処理機能
• ピボット / アンピボット
• 転置
• グループ化
• ソート
• 重複排除
• 置換
• マージ
• フィルタリング
• 大文字 ・ 小文字の修正
• アドレス分割
• 文字削除
• 計算フィールドブレンド
• 内部および外部結合
• 否定結合
• ルックアップ
• アペンド

〈繰り返し作業の自動化〉
• EData 抽出モデル
• 再利用可能なワークスペース

〈信頼性の向上〉
データ量が増えても混乱が増えることはありません。 Altair Monarch であれば、 疑わしいデータ分析を招くような、 セルフサービスによるデータのサイロ化、 重複、 バージョニングエラーは生じません。 代わりに、 データの完全性とユーザーの系譜が保証され、 適任者のみが適切なデータを利用し、 非適任者は使用できないようにするといった管理も可能になります。 その結果、 信頼
性が向上し、 個人および組織により明確な洞察、 より果敢な前進、 より洗練された成果がもたらされます。

〈分析〉
• 再利用可能なサマリービュー
• 合計および小計