企業が競争力を維持するために、すべてのデータを明確に把握することがますます重要になっています。そこでビジネス インテリジェンス (BI) ツールの出番です。結局のところ、すべての企業の 50% 近くが既に BI ツールを使用しており、予測では今後数年間にわたり継続的な成長が示されています。 しかし、まだツールを採用していないか、単にもっと学びたいと考えている人にとって、BI が何であるかを正確に理解するのは難しい場合があります。 BI とは何か、その仕組みなどについて理解を深めるために、この記事を作成しました。
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ビジネスインテリジェンスとは
ビジネスインテリジェンス (BI) とは、ビジネス分析やデータマイニング、データビジュアライゼーション、データツールやインフラストラクチャ、またベストプラクティスなどを組み合わせて、組織がよりデータに基づいた意思決定を行えるように支援することです。実際には、自分の組織のデータを総合的に把握し、そのデータを使って非効率な部分を変更あるいは除去し、市場やサプライの変化に適応している場合、それは モダン BI であることは周知の事実です。
これは BI の極めて現代的な定義であること、そして BI はバズワードとして複雑な経緯を辿ってきたことを認識することは重要です。従来のビジネスインテリジェンス－BI と大文字表記され強調されてきましたが－は、1960 年代に出現した言葉で、組織内で情報を共有するシステムのことを指していました。1980 年代になると、意思決定やデータをインサイトに変えるためのコンピューターモデルと共に BI も進展していきましたが、IT に依存したサービスソリューションと合わせて BI チームが具体的な提案をするのはもう少し先のことでした。モダン BI ソリューションは、柔軟なセルフサービス分析、信頼できるプラットフォームでの管理されたデータ、パワーを与えられたビジネスユーザー、そしてインサイトが得られるまでのスピードを優先します。
ビジネスインテリジェンスの例:
Tableau の「データの説明を見る」機能は、外れ値やトレンドの説明となりそうなデータを素早く特定する支援をします。
BI は特定のものを指すのではなく、パフォーマンスを最適化するために、ビジネスの運営や活動から得られるデータを収集、保存、分析するプロセスや方法の総称となっています。これらのすべてが一緒になることで、ユーザーはビジネスの包括的なビューを得て、より優れた実用的な意思決定を行えるようになります。 この数年でビジネスインテリジェンスは進展し、より多くのプロセスやアクティビティが含まれ、パフォーマンスの向上を支えるようになりました。
そうしたプロセスには、次のようなものがあります。
- データマイニング: データベース、統計、機械学習を活用し、大きなデータセットの傾向を明らかにします。
- レポート作成: データ分析をステークホルダー間で共有することで、結論を導き意思決定が行えます。
- パフォーマンス指標とベンチマーク: 現在のパフォーマンスデータと過去データを比較し、目標に照らしたパフォーマンスを追跡します。それには通常、カスタマイズされたダッシュボードを使います。
- 記述的分析: 予備的なデータ分析を用いて、何が起きたのかを探ります。
- クエリ実行: データ固有の質問に対して、BI がデータセットから回答を引き出します。
- 統計分析: 記述的分析から結果を得て、さらに、この傾向がどのように、なぜ起ったのかなどを探るため、統計を用いてデータを掘り下げます。
- データビジュアライゼーション: データをわかりやすくするため、データ分析をチャートやグラフ、ヒストグラムなど視覚的な資料に変えます。
- ビジュアル分析: 視覚的なストーリーテリングを通じてデータを探索し、分析フローから外れることなく、瞬時にインサイトを伝えられます。
- データの準備: 複数のデータソースをまとめ、ディメンションとメジャーを特定し、データ分析の準備をします。
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BI が重要である理由
優れた BI があれば、ビジネスや組織はデータに関して質問し、答えることができます。
ビジネスインテリジェンスは、現在および過去のデータをビジネス上の文脈に沿って示すことで、会社がよりよい意思決定を行えるように支援します。アナリストは、BI を活用してパフォーマンスや競合のベンチマークを提示でき、組織がより円滑かつ効率的にビジネスを行えるようになります。さらに、市場トレンドの把握がより容易になり、売上や利益の向上に繋がります。適切なデータを効果的に使用することで、コンプライアンスから採用まで、どんなことにでも役立てられます。
ビジネスインテリジェンスを利用して、会社がよりスマートなデータに基づく意思決定が行える方法
- 利益を増大させる方法の特定
- 顧客行動の分析
- 競合とのデータ比較
- パフォーマンスの追跡
- 運営の最適化
- 成功の予測
- 市場傾向の特定
- 問題や課題の発見
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企業や組織には質問や目標が存在します。これらの質問に答え、目標に対するパフォーマンスを追跡するために、企業は、必要なデータを収集して、分析し、ビジネスの成長に向けて実行すべきアクションを決定します。
技術的には、ビジネス上の活動から生データが収集されます。データは処理された後、データウェアハウスに保存されます。データが保存されると、ユーザーはそのデータにアクセスして、分析プロセスを開始し、ビジネス上の質問に対する答えを得ることができます。
BI、データ分析およびビジネス分析はどのように連携しているか
ビジネスインテリジェンスにはデータ分析やビジネス分析が含まれますが、それらは全体プロセスの一部でしかありません。BI を活用することにより、ユーザーはデータ分析から結論を導くことができます。データサイエンティストは、高度な統計や予測分析を利用してデータの特定領域を深掘りすることで、パターンを発見し、将来のパターンを予測します。データ分析では、「なぜこれが起こり、次に何が起こるのか？」を問いかけます。ビジネスインテリジェンスは、こうしたモデルやアルゴリズムを使って結果を詳細に分析し、アクション可能な言語に変換します。 Gartner 社の IT 用語集によると、「ビジネス分析には、データマイニング、予測分析、応用分析、統計が含まれる」とされています。簡単に言うと、組織は、大規模な BI 戦略の一環としてビジネス分析を実行します。BI は、意思決定や計画を策定するために、特定のクエリに答え、ひと目でわかる分析を提供するデザインになっています。それだけでなく、会社は分析プロセスを用いて、継続的にフォローアップの質問や繰り返しの作業を改善することができます。 ビジネス分析は直線的なプロセスとはなりません。なぜなら 1 つの質問からフォローアップの質問や繰り返しの作業へとつながる可能性が高いためです。ビジネス分析のプロセスは、データへのアクセス、発見、探索、情報共有のサイクルとして考えられるべきです。これは分析サイクルと呼ばれています。分析サイクルとは、企業が分析を使用して変化する質問や期待に応える方法を説明する新しい用語です。
従来の BI とモダン BI の違い
モダン BI は、セルフサービス分析とインサイトを得られるまでのスピードを最優先します。
以前の BI ツールは、従来の BI モデルをベースとしていました。このモデルはトップダウン型のアプローチを採用しており、BI は IT 組織によって主導されていました。そして、分析の質問のすべて、もしくはそのほとんどに対する答えは静的なレポートによって提供されていました。これは、受け取ったレポートに関してさらに質問をしたい場合、そのリクエストはレポート作成キューの最後に入れられるため、ユーザーはそのプロセスを最初からやり直さなければならないことを意味していました。結果、レポート作成サイクルに長い時間がかかったため、ユーザーは最新のデータに基づいた意思決定を行うことができませんでした。従来のビジネスインテリジェンスは、今でも通常のレポート作成や静的な質問に答える場合によく見られるアプローチです。 一方、モダン BI はインタラクティブでアプローチしやすい特徴があります。データへのアクセス管理をする上で、IT 部門は引き続き重要な役割を果たしますが、モダン BI では様々なレベルのユーザーがダッシュボードをカスタマイズし、短時間でレポートを作成できるようになります。適切なソフトウェアがあれば、ユーザーはデータを可視化でき、自分で質問に答えられるようになるのです。
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主要産業でどのように BI が使われているか
米国経済の長期的な要因を示す、経済指標ダッシュボードの例
医療、情報技術、教育などを始めとする多岐にわたる業界で、すでに BI が採用されています。どんな組織でもデータを使って業務を変革することができます。 金融サービス企業である Charles Schwab 社は BI を使用して、米国内の全支店の包括的なビューを見て、パフォーマンス指標を理解し、機会をもたらす領域を特定してきました。一元化された BI プラットフォームへのアクセスにより、Schwab 社は、支店データのすべてを単一のビューに取り込めるようになりました。 現在、支店マネージャーは、投資のニーズに変化がある可能性がある顧客を特定できるようになっています。また、経営陣は、地域のパフォーマンスが平均と比べてどのような状況にあるのかを追跡し、クリックすることでその地域のパフォーマンスの要因となっている支店を特定することができます。これによって、顧客へのサービスを改善するとともに、さらなる最適化の機会がもたらされます。
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BI ツールとプラットフォーム
多くのセルフサービス BI ツールとプラットフォームは、分析プロセスの合理化を図ります。そのため、データを掘り下げる技術的なノウハウがなくても、データを見て理解できるようになります。アドホックなレポート作成や、データビジュアライゼーション、様々なレベルのユーザー向けにカスタマイズされたダッシュボードの作成など、多くの用途に応じた BI プラットフォームがあります。 モダン BI プラットフォームを評価できるように、Tableau の推薦するプラットフォームをご紹介します。ご自身の組織にとって適切なものをお選びください。BI を示すための一般的な方法の 1 つとして、データビジュアライゼーションがあります。
ビジュアル分析とデータビジュアライゼーションの利点
効率的に仕事ができれば、分析フローから逸脱することがありません。
BI を示すための一般的な方法の 1 つとして、データビジュアライゼーションがあります。人間は視覚的な生き物であり、パターンや色の違いを非常に簡単に認識することができます。データビジュアライゼーションを活用することで、よりアクセスしやすく、わかりやすい方法でデータを示すことができます。 ダッシュボードにまとめられたビジュアライゼーションは、ストーリーを素早く伝え、手作業による生データの分析では簡単に見つけることができない傾向やパターンをハイライトすることができます。多くのユーザーがアクセスできるため、データに関する会話を促進し、ビジネスにより広範な影響をもたらすことができます。
セルフサービス BI （SSBI） を活用しましょう
今日、データに対するセルフサービスアプローチを特徴とするモダン BI モデルに移行する組織が増えています。IT 部門がデータ (セキュリティ、正確性、アクセス) を管理することで、ユーザーは直接データを操作できるようになっています。 Tableau のようなモダン分析プラットフォームを使用することで、組織は分析サイクルの各ステップに対応できるようになります。データ準備は Tableau Prep、分析とディスカバリは Tableau Desktop、共有とガバナンスは Tableau Server または Tableau Cloud で対応できます。これは、IT 部門がデータアクセスを管理しながら、より多くのユーザーが視覚的にデータを探索し、インサイトを他のユーザーと共有できるようになることを意味します。
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ビジネスインテリジェンスのこれからの役割
ビジネスニーズや技術に応じて、BI は常に進化し続けています。そのため、ユーザーが新しいイノベーションに関して常に把握できるように、Tableau は毎年、最新の傾向を特定しています。AI や機械学習は発展を続け、企業が AI から得られたインサイトをより広範な BI に統合できるようになります。会社がよりデータに基づいた意識決定を志向するにつれ、データの共有やコラボレーションを強化する取り組みは増すでしょう。データビジュアライゼーションは、チームや部署を超えて連携するのに、ますます重要になります。 ここで紹介したのは、BI の世界のほんの一端です。BI を採用すると、ほぼリアルタイムで売上を追跡し、顧客行動や利益予測などに関するインサイトをユーザーが得られるようになります。小売、保険、石油など様々な業界が既に BI を採用しており、毎年多くの業界が加わっています。BI プラットフォームは最新技術とユーザーのイノベーションに適応します。BI における最新の傾向や変化を常に把握できるように、BI の最新トレンド Top 10 をご紹介します。
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