[論文レビュー] Defining and Conceptualizing Actionable Insight: A Conceptual Framework for Decision-centric Analytics

Tan Shiang-Yen, Taizan Chan|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2016

Big Data and Business Intelligence参考文献 8被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、意思決定中心の分析における実行可能なインサイトを定義する3つの相互に関連する要素である分析的インサイト、協働的インサイト、予測的インサイトを含む、多要素の概念的枠組みを提案する。学際的理論に基づき、設計に裏付けられた体系的で明確な定義を提供することで、実行可能で意思決定に即応した結果を提供するデータ分析システムの開発を支援する。

ABSTRACT

Despite actionable insight is widely recognized as the outcome of data analytics, there is a lack of a systematic and commonly-shared definition for the term. More importantly, existing definitions are generally too abstract for informing the design of data analytics systems. This study proposes a definition for actionable insight in data analytics. For this purpose, this study conceptualizes actionable insight as a multi-component concept. The components, namely analytics insight, synergic insight, and prognostic insights are grounded in theories from multiple disciplines. Collectively, the components provide a holistic definition for actionable insight. Based on the multi-component view, a conceptual framework is introduced to actionable insight in detail, at both the concept-level and component-level. Each component's analytical, cognitive, and computational requirements are explained and relevant design considerations are suggested. We hope this study could be a rudimentary step toward the realization of data-centric data analytics that can deliver the promised actionable insight.

研究の動機と目的

• データ分析における「実行可能なインサイト」の体系的かつ共通の定義の欠如に対処すること。
• 抽象的な概念的定義を越えて、学際的理論に裏打ちされた実行可能なインサイトを定義すること。
• 意思決定に焦点を当てた分析システムの設計を支援する多要素モデルの開発。
• 実行可能なインサイトを生成するための分析的・認知的・計算的要件の明確化。
• 実用的で意思決定に即応した結果を提供するデータ分析システムの構築に向けた設計上の考慮事項の提供。

提案手法

• 分析的インサイト、協働的インサイト、予測的インサイトを含む、多要素の概念的枠組みを提案する。
• 情報科学、認知心理学、意思決定理論からの理論的基盤を統合し、各要素を定義する。
• 各要素の分析的・認知的・計算的要件を分析し、システム設計に反映する。
• 概念レベルおよび要素レベルの分析を通じて、枠組みの理論的および実践的側面を構造化する。
• 特定の要件に基づく設計上の考慮事項を提示し、意思決定中心の分析システムの開発を支援する。
• 実世界の意思決定文脈への適用を通じて、実用的妥当性とシステムの使いやすさを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ分析における実行可能なインサイトの体系的かつ共通の定義とは何か？
• RQ2 実行可能なインサイトを単一の概念としてではなく、多要素的構造としてどのように概念化できるか？
• RQ3 実行可能なインサイトを生成するための分析的・認知的・計算的要件は何か？
• RQ4 学際的理論は実行可能なインサイトの各要素をどのように支援できるか？
• RQ5 意思決定中心の分析システムを構築するにあたり、この枠組みから導かれる設計原則は何か？

主な発見

• 本論文は、分析的インサイト、協働的インサイト、予測的インサイトからなる多要素の枠組みを確立した。
• 各要素は異なる理論的基盤に裏打ちされており、枠組みの学際的妥当性を高めている。
• 枠組みは、実行可能なインサイトがデータ駆動のインサイトに加え、文脈統合と将来志向の予測を必要とすることを明確にした。
• 各要素について、分析的・認知的・計算的要件が明確に特定されており、的確なシステム設計を可能にしている。
• 意思決定中心の分析システムを構築する開発者や実務家に向けた実用的な設計上の考慮事項を提供している。
• 本研究は、実際の意思決定に即応した結果を提供するデータ中心の分析を実現するための基盤的ステップであると位置づけている。