ビジネス・インテリジェンス

ビジネスインテリジェンスとは何ですか?

ビジネス インテリジェンスとは、データ ポイントを取得し、インテリジェントなビジネス上の意思決定に使用できるリソースに変換するプロセスを指します。ビジネス インテリジェンスの一部であるプロセスには、データの収集、保存、取得が含まれる場合があります。そのデータに基づいてレポートを作成します。データに裏付けられた意思決定を行います。

ビジネスインテリジェンスとビジネスアナリティクスの違いは何ですか?

一部の企業では、ビジネス インテリジェンスとビジネス アナリティクスなどの用語を同じ意味で使用していますが、技術的にはこれら 2 つは別のものです。少なくとも、それらは同じコインの表裏の関係にあります。

ビジネス インテリジェンスは、既存のデータを収集し、レポートし、理解する行為です。これは本質的に説明的なものであり、すでに起こったこと、または現在起こっていることを伝えます。ビジネス インテリジェンスに関連するデータまたはレポートの例は次のとおりです。

一見、ビジネス分析は同じもののように見えますが、BI が現状を把握し、現状を予測し、それがなぜそうなのか、それが会社にとって何を意味するのかについての質問と答えを求めます。 BI は記述的ですが、BA は予測的です。ビジネス分析に関連するデータまたはレポートの例は次のとおりです。

多くの場合、ビジネス インテリジェンスは、ビジネス分析を含む包括的な用語として使用されます。この場合、上記のデータとレポートはすべてビジネス インテリジェンス チームの権限となる可能性があります。

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ビジネスインテリジェンスを必要とするのは誰ですか?

中小企業は、ビジネス インテリジェンスを大企業のみが必要とするものとして見落とす傾向があります。しかし真実は、人々に奉仕したり、利益を得ようとするあらゆる取り組みにおいて、ビジネス インテリジェンスを利用して、短期および長期の目標をより適切にサポートする意思決定を行うことができるということです。

もちろん、誰もが同じ方法でビジネス インテリジェンスを実行する必要があるわけではありません。地元の小さなパン屋が、企業のメーカーや銀行が使用する可能性のある堅牢なレポート作成および分析ソフトウェアに投資するのはやりすぎでしょう。しかし、それはパン屋が実際のデータに基づいて決定を下すべきではないという意味ではありません。

この例を考えてみましょう。パン屋は月曜日の朝に店に到着します。その日またはその週に焼いて販売する商品のために、事前に材料と生地を準備する時期です。パン屋は、ケーキ、カップケーキ、その他のアイテムを何個作るかをランダムに推測しますか?いいえ、彼らは、過去の経験から、すでに入っている注文の数と、今後入ることが予想される注文の数に基づいて製品を作ります。

データがパン屋の頭の中にあるか、ノートに書かれているか、コンピューターのデータベースに保存されているかに関係なく、ビジネス インテリジェンスは依然として機能しています。パン屋が持つ情報が多ければ多いほど、そしてその情報が正確であればあるほど、良い結果が得られます。したがって、大量に存在でき、ハードコピーや「記憶された」データよりも扱いやすいデジタル データが、一般的にベスト プラクティスとなります。

ビジネスインテリジェンスの利点は何ですか?

強力なビジネス インテリジェンス プロセスの利点は、会社のあらゆる側面についてより賢明な意思決定ができ ることです。経験は依然として重要ですが、意思決定を行う際に経験とデータを組み合わせなければ、今日のペースが速く利益が薄い市場で競争力を維持することはできません。ビジネス インテリジェンスが役立つものには次のようなものがあります。

  • 利益を高めるためにコストを削減できる領域を特定する
  • 顧客の行動パターンを理解して、それを販売、マーケティング、製品開発に活用できるようにする
  • 報酬を得る目的で従業員のパフォーマンスを追跡し、コーチングや人事上の決定を通知するため
  • 最適化を目的として、プロセスとマシンのパフォーマンスを追跡し、ボトルネックやその他の問題がどこに存在するかを把握します。
  • 自社のパフォーマンスを競合他社のパフォーマンスと比較して、市場シェアを向上させる方法を見つける

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、これらのソフトウェア プログラムには、企業が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。これは、ほとんどの人にとって、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。
  • 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む統計分析ツール。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 インテリジェンスにはどのようなプロセスが含まれますか?

ビジネス インテリジェンスに含まれるプロセスは企業によって異なります。特に、データ収集、保管、分析作業すべてをカバーするためにこの用語を使用する企業もあれば、記述的なデータ作業のみを指すためにこの用語を使用する企業もあるからです。ただし、通常、ビジネス上の意思決定を目的としてデータを扱うときは、次のプロセスの一部またはすべてが実行されます。

  • データを収集しています。これには情報を収集するための手順の設定が含まれ、通常は自動化されたツールと人力によるツールの両方に依存します。たとえば、Web 上で注文を受ける企業は、注文に関連するすべての情報だけでなく、サイト訪問、リンクのパフォーマンス、ショッピング カートの放棄に関連するデータも自動的に収集できます。ただし、小売現場では、レジ係が誰かに郵便番号や電話番号などのデータを尋ねる必要がある場合があります。
  • データの保存。データは、ビジネス インテリジェンスや分析の目的で必要になるまで、保存して安全に保管する必要があります。主なオプションには、社内サーバーまたはコンピューター上のストレージとクラウド ストレージが含まれます。現在、多くの企業がクラウド ストレージを選択しています。これにより、ハードウェアの購入と保守の費用が削減され、データをほぼ常に利用できるように簡単な冗長性が可能になり、データ アクセスの速度とセキュリティを確保できる専門ベンダーとの連携が可能になります。情報の。
  • データを取得しています。これは、中小企業の顧客リストを含むスプレッドシートを開くのと同じくらい簡単かもしれません。ただし、大規模なデータ セットがある場合は、SQL などの特別なレポート言語を使用してデータベースにクエリを実行する必要がある場合があります。多くのソフトウェア ベンダーは、事前に構築されたクエリを備えたすぐに使用できるデータ プログラムを中小企業向けに提供しています。これにより、定期的なデータやレポートを取得するための分析担当者や技術担当者への依存が軽減されます。
  • データを分析しています。繰り返しますが、ソフトウェア ツールはこのプロセスに役立ち、誰でもすぐにレポートを取得して情報を分析し、意思決定を行うことができます。たとえば、ソフトウェアを使用すると、毎日の顧客数の経時的な傾向を確認できます。また、今日の顧客数の予測を推定できる場合もあります。ただし、大規模な組織では、事前にコード化されたレポートや分析に常に依存できるわけではありません。データセットや質問が複雑になればなるほど、分析は難しくなる可能性があります。そのため、特定の企業では、独自の統計ソリューションを適用してストーリーを伝え、データを使用して予測を行うことができるデータサイエンティストやアナリストを雇用しています。
  • 結論を提示します。多くの場合、データを取得して分析する人は最終的な意思決定者ではありません。誰かが生データとその分析を取得し、その情報を結論を裏付けるストーリーに変換できなければなりません。利害関係者 (部門長、経営幹部、さらには株主) は、提示された情報とストーリーに基づいて結論を受け入れるか拒否することができます。多くの場合、ビジネス インテリジェンス プロセスのこの部分を処理する最良の方法の 1 つは、数字と事実を写真で裏付けられた物語に変換することです。多くの場合、グラフの背後にある生データよりもグラフを理解する方が簡単です。実際、BI ダッシュボードは、このようなデータ視覚化のストーリーテリング作業の多くを実行できます。
  • データに基づいた意思決定を行う。最後に、誰かがすべての関連情報を考慮した上で決定を下さなければなりません。ビジネス インテリジェンスによって、正しい意思決定が自動的に行われることが保証されるわけではないことに注意することが重要です。正確で適切に分析されたデータはより強力な結論を裏付けますが、チームやビジネスオーナーは依然として経験、ロジック、そして自分自身の知識を適用する必要があります。

ビジネスインテリジェンスのための共通ツール

組織の規模や、データ ストレージと分析プロセスの背後にある意図に関係なく、ビジネス インテリジェンスは通常、次のような一般的なタイプのツールに依存します。

  • データ ウェアハウスまたはストレージ。収集した情報を保管する場所が必要です。これには、コンピュータのハード ドライブ (範囲が非常に限定されています)、オンサイトの物理サーバー (ある程度限定されており、維持するにはコストがかかる可能性があります)、またはクラウド ソリューションが考えられます。
  • 分析ソフトウェア。統計分析の訓練を受けた人は Excel や MiniTab などのツールを使用して幅広い分析を実行できますが、その作業を処理するには時間と専門知識が必要です。ほとんどの企業は、たとえば、最も一般的なタスクや困難なタスクの一部を処理するために、組み込み分析ソフトウェアに投資していますが、すぐに使えるソリューションではニーズを満たせない場合に備えて、データの手動操作を確保しています。
  • レポートダッシュボード。分析ソフトウェアの利点の 1 つは、通常、管理者や意思決定者が最も重要なレポート、分析、数値に迅速にアクセスできるビジネス インテリジェンス ダッシュボードが付属していることです。多くの場合、ダッシュボードはリアルタイムで動作し、1 日を通して意思決定を通知します。

他のビジネス インテリジェンス ツールには、データを正規化し、ストレージやレポート プラットフォーム間でデータを移動するテクノロジーが含まれています。データをチャートやグラフなどの視覚的表現に変換するツール。データ入力インターフェース。