ビジネスインテリジェンス (BI) とは

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。

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。