ビジネスインテリジェンス (BI) とは
ビジネスインテリジェンス (BI) は、すべてのデータを分析および可視化することで、組織がトレンドを特定し、よりスマートで情報に基づいた意思決定を行えるようにします。
ビジネスインテリジェンス (BI) は、すべてのデータを分析および可視化することで、組織がトレンドを特定し、よりスマートで情報に基づいた意思決定を行えるようにします。
ビジネスでいちばん大切なものはデータです。経営者はこれを毎日のように耳にしていますが、データを収集して保存するだけでは不十分です。ビジネスインテリジェンス (BI) は、データを実際に活用し、0 と 1 の羅列を有益なインサイトへと変えます。BI を使用すると、知りたいことを確認して、明確な回答をすぐに得られるため、組織の誰もがスマートな意思決定を行えるようになります。
ビジネスインテリジェンス (BI) は、意思決定の支援を目的としてビジネスデータを収集、分析、提示するために使用される技術と手法の総称です。BI システムは、データ可視化ツールを用いて、レポートやインタラクティブなダッシュボードなどの形式で分析結果を提示します。そのため、専門的なスキルがなくても情報を簡単に理解し、共有できます。
ビジネスインテリジェンスとアナリティクスは、意思決定の改善につながる有益なインサイトを提供します。両者は密接に関連していますが、それぞれ異なる役割を持っています。
ビジネスインテリジェンスは、記述的かつ診断的な性質を持ち、何が、いつ、なぜ起こったのかを明らかにすることに重点を置き、意思決定を支援します。一方、ビジネスアナリティクスは、未来に何が起こるかを予測することに重点を置き、パターンを明らかにして未来のトレンドを予測します。つまり、処方的かつ予測的な性質を持っており、季節商品の需要予測や、さまざまな種類の財務リスクのモデリングなど、望ましい結果を実現するための推奨アクションを提案できます。
使用するツールも異なります。BI はデータ可視化ツールに加え、OLAP 処理、SQL、ETL などの技術を使用してデータを掘り下げます。一方、データアナリティクスは予測モデリング、機械学習、データマイニングといったより高度な技術を使用してパターンを特定し、未来を見据えた予測を行います。これらのツールは通常、データサイエンティスト、アナリスト、IT チームなど、専門的なスキルを持つ人材を必要とします。
BI とデータアナリティクスはどちらも、すべてのデータを包括的に把握するために不可欠な技術です。そのため、多くの組織は両種類の分析をサポートするビジネスインテリジェンスプラットフォームを採用しています。
タイムリーな情報、指標、そしてビジネスプロセスや業務に関するその他の情報に基づき、チームはより自信を持って意思決定を行うことができます。
BI ツール、インタラクティブなダッシュボード、視覚的なレポートにより、チームはデータの集計処理を待つことなく、すぐに探索して状況を把握できます。
BI を使用すると、在庫からサプライヤーのパフォーマンスまで、あらゆるものを確認できます。改善すべき領域を特定し、問題の根本原因を理解して、効果的な対策を講じることができます。
ビジネスインテリジェンスシステムは、データアナリストや技術担当者だけでなく、すべての人がデータを利用できるようにします。
部門やシステム間で BI 対応データを統合することで、すべてのチームが信頼できる単一の情報源に基づいて作業できます。
BI は、過剰な無駄や在庫など、コスト要因となっている領域を迅速に特定するのに役立つため、コスト削減に向けた措置を講じることができます。
お客様への対応時間、問題解決率、満足度スコアなどの要素に関するインサイトを得られるため、プロセスを改善して顧客エンゲージメントの向上につなげることができます。
ビジネスインテリジェンスで、グラフやチャートなどの視覚的にわかりやすい形によって実用的な情報を提示するには、まず生データを有益なインサイトに変える必要があります。これは、データの統合と保存、モデリング、クエリ、視覚的分析などの複数のツールを、構造化されたプロセスの中で連携させることで実現できます。
データは、データベース、アプリケーション、エンタープライズシステムなど、さまざまなソースから収集されます。使用する BI ソリューションによっては、ERP、CRM、MySQL などのプラットフォームや API 用のコネクタを使用します。
抽出、変換、ロード (ETL) などのプロセスを使用して、関連するデータをクレンジングし、品質問題を確認したうえで、BI およびアナリティクスシステムで読み取り可能な標準形式に変えます。その後、高速分析に使用できるよう、データウェアハウスやデータマート、データレイクにデータを保存します。
BI システムは、クエリ、OLAP 処理、データマイニングなどの手法を使用してデータを分析します。データモデリングは情報を整理し、扱いやすくて簡単に探索できる形にします。一方、クエリツールを使用すると、質問して回答を得ることができ、場合によっては自然言語で質問できます。こうした分析ツールを使用することで、データのグループ化、フィルタリング、統計の比較などが行えます。
最終的なインサイトは、インタラクティブなダッシュボード、チャート、グラフ、レポートとして可視化され、複雑な情報をわかりやすい形で提示します。セルフサービス BI ツールを使用すると、IT 部門に依頼したり、新しいフィールドの更新を待ったりすることなく、ビジネス部門の担当者でもデータを掘り下げることができます。
最後に、すべてのデータを探索し、リアルタイムの有益なインサイトに基づいて行動することで、組織はビジネスインテリジェンスがもたらす価値を最大限に引き出せます。
BI レポートは、データをわかりやすくて共有可能な形式に整理する機能で、アドホックレポートと定期レポートの両方に対応しています。そのため、特定の質問に答えたり、チーム、製品、期間ごとの結果を比較したりするための単発レポートを作成できます。
チャートやグラフなどのビジュアル表現は、トレンドとパターンを把握するのに役立ちます。複雑なデータをわかりやすく提示し、重要な情報を際立たせます。優れた BI プラットフォームでは、ドラッグアンドドロップの簡単な操作で、ビジュアル表現をすばやく作成および更新できます。
ダッシュボードは、レポートとビジュアル表現を 1 つのインタラクティブな画面にまとめます。KPI (重要業績評価指標) の追跡、トレンドの把握、パフォーマンスのモニタリングが行えます。役割や部門ごとにカスタマイズされたダッシュボードを使用すると、各チームは常に適切なインサイトにアクセスできるようになります。
運用、財務、臨床の各システムから得られる統合インサイトは、看護師、医師、管理者が患者ケアの全体像を把握するのに役立ちます。この包括的な視点により、患者の動線やリソース配分から人員配置戦略、治療パターンに至るまで、あらゆる面での改善が可能になります。
製造業者は、生産プロセス、機械のパフォーマンス、運用データ (機器の状態やダウンタイムなど) に隠された有益なインサイトを引き出せるようになります。総合設備効率 (OEE)、不良率、製品ラインの財務状況などの主要指標に関する KPI (重要業績評価指標) をモニタリングすることで、無駄の削減、保守スケジュールの最適化、製品品質の向上につながります。
自動車メーカーは、生産効率、サプライチェーンの健全性、品質管理に関する重要な情報を視覚的に把握できます。不良率、生産サイクルタイム、サプライヤーの信頼性などの指標を追跡することで、ボトルネックの早期特定、生産スケジュールの効率化、車両品質の向上につながります。
生産業者や流通業者は、お客様の好み、在庫回転率、サプライチェーンのパフォーマンスに関するデータ駆動型のインサイトを活用できます。季節的な需要変動、原材料費、廃棄率などの指標をモニタリングすることで、在庫管理の最適化、無駄の削減、一貫した製品品質の維持につながります。
ビジネスインテリジェンスは、単なるレポート作成の枠を超えて進化しています。日々の意思決定が行われる現場で関連するインサイトが提示できるよう、BI がワークフロー、アプリケーション、デバイスに直接組み込まれるケースが増えています。また、音声によるクエリや自然言語検索により、ビジネス部門の担当者でも、声に出して質問するのと同じような感覚で、簡単にデータを扱えるようになります。
BI システムは今後、より積極的な役割を担うようになることが見込まれます。機械学習やロボティックプロセスオートメーション (RPA) といった技術と組み合わせることで、インサイトを提示するだけでなく、それに基づく実際の行動まで可能になります。たとえば、システムが在庫不足を検知した場合、補充ワークフローを自動的にトリガーし、実行に移すことができます。
予測的アナリティクスの進化に伴い、アナリティクスツールもますます高度化しています。つまり、システムは単に過去のデータを提供するだけでなく、リアルタイムでガイダンスを提供できるようになっています。しかし、強力な技術には常に慎重さが求められます。データパイプラインが複雑化するにつれ、透明性を確保し、AI が生成するインサイトを安心して利用できる環境を構築するとともに、変化する規制に遵守できるよう、データガバナンスを強化する必要があります。
BI プラットフォームは、分析、情報提供、プラットフォーム統合という 3 つのカテゴリにわたる機能を備えています。最新のプラットフォームは、これらすべてに加えて、多数の機能を提供しています。
分析に関しては、地域や期間など、複数の観点からデータを探索できる OLAP または OLAP 相当の機能が備わっているプラットフォームを選びましょう。データのドリルダウン、ロールアップ、ピボット、フィルタリングを簡単に行えることも重要です。最新のプラットフォームは、仮想のインメモリ分析エンジンを使用することでこれらを実現しています。そのため、物理的な OLAP キューブを手動で構築および保守する必要がなく、IT 部門の時間や負担が軽減され、柔軟性が向上します。さらに、ビジネス部門の担当者がアドホックレポートを生成したり、カスタムクエリやダッシュボードを臨機応変に構築したりできます。共通のセマンティックレイヤーにより、部門間でビジネス用語が標準化され、一貫性のある正確なデータ分析が可能になります。
そしてもちろん、今日のプラットフォームにはトレンド分析、予測、仮定シナリオ分析、AI による予測などを行うための高度な分析機能や拡張アナリティクスも必須要素です。
BI の効果を最大限に引き出すには、多様な出力形式に対応していることが重要です。インタラクティブなダッシュボード、グラフ、KPI (重要業績評価指標)、エンタープライズレポートという標準的な機能に加え、視覚的なデータ検出、ジオマップ、テーブル、組み込みアナリティクスなどもサポートしているプラットフォームを選びましょう。
プラットフォーム統合も不可欠な要素です。クラウドベースのデータアーキテクチャは、あらゆるソースのリアルタイムデータに接続し、ビッグデータを統合して、データレイクや API と連携し、データガバナンスを一元化できる必要があります。ビジネスインテリジェンスシステムの価値をさらに高めるために、AI 技術を搭載したプラットフォームを探しましょう。
Infor Birst (BI 機能を備えたインフォアのクラウドアナリティクスプラットフォーム) を使用することにより、どのように組織内の誰もがその場でデータに基づくスマートな意思決定を行えるようになるのかをご紹介します。