ビジネス分析
ビジネス分析とは何ですか?
ビジネス分析とは、十分な根拠に基づいた意思決定を促進するためにデータをレビューおよび分析することです。企業は分析を使用して問題の根本原因を発見し、改善の機会を見つけ、顧客満足度や収益などの主要な指標の向上を期待して意思決定を行っています。ビジネス分析は、シックス シグマなどの継続的改善の取り組みの一部であることがよくありますが、日常の業務運営において重要な要素となることもあります。
ビジネス分析の主な種類
分析専門家は常にデータから多くの洞察を引き出すことができ、より多くのデータを扱う必要があるほど、アナリストはより良い結論を導き出すことができます。しかし、現代のビジネス分析では自動化や機械学習の要素が追加されることが多く、ますます大規模なデータセットの数値を短期間で処理できるようになり、データに基づいた意思決定の力があらゆる規模や種類の組織に適用されます。
ビジネス分析を組織で活用するための最初のステップの 1 つは、分析の 3 つの主要なカテゴリと、それらをいつ使用する必要があるかを理解することです。
記述的分析
記述分析は、まさにその名の通りのことを行います。つまり、現在のもの、またはあったものの状態を記述します。昨日何人の従業員が働きましたか?先月は何台売れましたか?この 1 時間におけるコールセンターの平均応答速度はどれくらいですか?これらはすべて、記述分析で答えられる質問です。
一部の組織では、このタイプの分析はビジネス インテリジェンスと呼ばれます。これは、現在何が起こっているかに関する質問に答え、KPI 指標についてレポートするために使用されます。意思決定者は、記述分析から得られたレポートを使用して、以下について意思決定を行うことができます。
- 理想的なパフォーマンスとコスト効率を実現するために、プロセスにリソースを追加または削除する必要があるかどうか
- どの従業員が適切なインセンティブを提供できるように目標を達成しているか、またどの従業員が追加のコーチングから恩恵を受けるか
- プロセス中に何が起こったのか、そして望ましくない結果にどのような根本原因が関係しているのか
予測分析
予測分析では、既存のデータと統計分析手法を使用して、将来の結果についての確率予測を行います。次の四半期に販売される可能性があるウィジェットは何個ありますか?来月に予想される通話量をカバーするには何人の人員が必要ですか?来年の収益に関して設定すべき現実的だが難しい目標は何ですか?これらは、予測分析の回答の種類の質問です。
組織によっては、ビジネス分析について話すとき、主に予測分析を指します。この種の分析は、リーダーが将来に向けて適切な人員配置と計画を立てる方法、どのような種類の収益が期待されるか、ROI を高めるための最適なターゲット マーケティング アプローチの方法を理解するのに役立ちます。
規範的な分析
規範的な分析は、質問や懸念に対する潜在的な解決策を処方するのに役立ちます。経験豊富な専門家は、記述データと予測データ、および規範的な分析手法を組み合わせて使用 することで、仮定のシナリオに対する答えを提供できます。目標は、過去の状況のデータを使用して将来何が起こるかを分析し、統計的により良い結果につながる可能性が高いソリューションを提供することです。
ビジネス分析の利点は何ですか?
ビジネス分析は、自動化から意思決定の改善に至るまで、従業員の士気、顧客満足度、収益に影響を与える多くのメリットをもたらします。優れたビジネス分析がもたらす利点をいくつか紹介します。
- 複雑な A/B テスト (および他の種類のテスト) を実施して、意思決定プロセスを推進できます。プロセスに関して 2 つ以上の選択肢に直面したとき、誰も自分の直感や、過去に何が起こったのかについての潜在的に偏見のある自分自身の認識に頼る必要はありません。高度なデータ分析により、過去の取り組みの非常に明確なストーリーを伝え、学んだことを将来のプロセスに適用して、潜在的な結果を非常に正確に把握できます。
- 顧客データを推定して、ターゲット ユーザーが何を望んでいるのか、何を必要としているのかをより深く理解できるため、ビジネスは非常に特殊なニーズを満たすことができます。特定のニーズや顧客の好みを満たすことは、満足度と収益を向上させる実証済みの方法です。
- 問題をより深く掘り下げて、最適とは言えない結果の本当の根本原因を見つけることができます。ビジネス分析は、正しく処理されれば、改善の取り組みから責任の追及の多くを取り除くことができます。適切なデータと分析があれば、データに基づいたストーリーテリングを通じて、何がうまくいかなかったのか、どのように失敗したのかが非常に明確になります。その後、チームは一緒に改善を行うことに集中できます。
- 品質保証を自動化できます。リアルタイムのデータは自動レポートとダッシュボードを通じて実行され、品質を自動化してコストを削減し、同時に最終製品を向上させるのに役立ちます。分析を使用すると、サンプル サイズや、ビジネス予算のバランスをとるためにプロセスのどこで手動または自動のチェックが必要かに関する質問に答えることができます。
- データマイニングに取り組むことができます。これには、あらゆる種類のビジネス プロセスに重要な情報を提供できる大量のデータの収集と分析が含まれます。これには、新製品や製品の機能強化の研究開発のほか、最も効果的な方法で対象ユーザーに商品やサービスをマーケティングする方法が含まれます。また、対象ユーザーを定義したり、ビジネスに必要な従業員のタイプを特定したりするためにも使用できます。
データの利点と分析の適用方法は、通常、次の条件によってのみ制限されます。
- 正確なデータへのアクセス
- データを効率的に処理する能力
- 適切なソフトウェアやビジネス分析スタッフがいるかどうか
- 分析とデータから導き出される結論の重要性について、上級幹部やその他の関係者の同意があるかどうか
ビジネス分析で使用されるツールとアプリケーション
これまで、ビジネス分析は、非常に特殊なスキルセットを必要とするツールを使用して実施されてきました。たとえば、統計分析は MiniTab や Excel などのソフトウェアで完了することがあり、レポートの作成はコーディングや SQL などのクエリ言語を介して行われます。これらのツールとスキルはすべて、今日でも依然として必要であり、明らかですが、重要なデータを理解するための日常的な作業を容易にするために、ビジネス分析ツールも導入されています。
現在、ビジネス分析に携わる組織が使用する一般的なアプリケーションとツールには次のものがあります。
- ビジネス インテリジェンス レポート ソフトウェア。情報を収集し、それを簡単に表示、分類、理解できる方法で表示します。多くの場合、組み込み分析プラットフォームなどのこれらのソフトウェア プログラムには、特定のビジネス ニーズに合わせてカスタマイズできるダッシュボードが付属しています。たとえば、コールセンターを管理している人は、現在の平均応答速度、1 日を通しての通話量、キューに入っている通話の数など、すべての重要な指標を自分のコンピューターまたはモバイル デバイスですぐに確認できる場合があります。
- データ視覚化ツール(前述のダッシュボードを含む)。これらのツールは、生データと一部の分析をチャートやグラフに変換します。ほとんどの人にとって、これはデータが何を示しているかをすぐに理解する最も簡単な方法です。棒グラフまたは折れ線グラフは、メトリクスが上昇傾向にあるか下降傾向にあるかを数秒で伝えます。また、数値が必要な範囲を上回ったか下回ったかを誰かに知らせることもできます。視覚化は即時の意思決定を促進するのに役立ちますが、複雑なデータを関係者に提示するときにストーリーを作成するのにも役立ちます。
- 統計分析ツール: スプレッドシート、MiniTab、および数値の計算に役立つその他のツールを含みます。多くのソフトウェア ソリューションには、一般的な質問やクエリに対処する分析ツールが組み込まれています。
- データ プラットフォームとウェアハウス。データを取得してレポートする場合は、それを安全に保存する場所が必要です。また、生データはすべて同じではなく、常にすぐに使用できる形式であるとは限らないため、データを整理、クエリ、および変換するための方法も必要です。
ビジネス分析のキャリアにはどのような種類のスキルが必要ですか?
ビジネス分析は非常に幅広い分野をカバーしているため、ニッチな分野の仕事に必要なスキルは必ずしも同じではありません。一部の企業では、統計分析のスキル (おそらく統計学の学位) を持つ人材を求めています。また、データ ウェアハウスを管理しながら、ビジネスを促進するために適切な種類のレポートを作成できる技術者を求めている企業もいるかもしれません。さらに、分析ソフトウェア ソリューションに組み込まれたユーザー インターフェイスを通じてレポートやクエリを管理できる、詳細指向の管理従業員を探している企業もあります。
ビジネス分析の仕事を探している場合でも、自社でこの作業を担当する人を雇っている場合でも、ほとんどの場合、いくつかの共通スキルが重要です。それらには次のものが含まれます。
- 優れたコミュニケーション能力。ビジネス分析の専門家は、ビジネスに関わるプロセスと非常に技術的なソリューションとの間のギャップを埋めることがよくあります。適切なデータと分析を使用して適切な質問に確実に答えられるように、各領域でコミュニケーションを図り、ある領域から別の領域に翻訳できなければなりません。
- 問題解決と批判的思考のスキル。多くの場合、適切なデータセットと質問への道筋は明確に示されていません。ビジネス アナリストは、質問に答えたり懸念事項を詳しく調べたりするための適切な方法を選択するために、あらゆる選択肢を考慮できなければなりません。間違ったデータセットを分析することは、不正確なデータを使用するのと同じくらい悪いことになる可能性があります。
- 組織力。データ、クエリ、または結論があちこちに散在している場合、それらは誰にとっても何の役にも立ちません。ビジネス アナリストは、データの海または湖を取得し、それを物語の中を流れる川や小川に整理し、特定の質問に答えることができなければなりません。
- 技術的なスキル。アナリストが行っている作業によっては、SQL、統計言語、統計ソフトウェア (MiniTab、SPSS、Sage など) の知識が必要になる場合があります。少なくとも、アナリストはスプレッドシートとデータベースの使用に習熟している必要があります。
結局のところ、どの企業もある程度は分析に取り組んでいます。しかし通常、より多くのデータとそれを分析する能力を活用すればするほど、ビジネス上の意思決定が会社、従業員、株主、顧客にとってより良いものとなります。
