継続的なインテリジェンス

継続的インテリジェンスとは何ですか?

継続的インテリジェンスとは、リアルタイム分析をビジネス運営に統合し、現在および過去のデータを処理し、ビジネス上の問題、困難、機会に応じて取るべき具体的なアクションを推奨するツールとプロセスの使用です。

継続的インテリジェンスは拡張分析、ビジネス ルール管理、最適化、イベント ストリーム処理、機械学習など、さまざまな最新の機械主導のアプローチとテクノロジーを活用します。言い換えれば、継続的インテリジェンスとは、データから継続的なビジネス価値を引き出すことです。これにより、ユーザーはデータ ソースやボリュームに関係なく、すべてのデータにすばやくアクセスし、必要な分析を加速することができます。また、機械駆動テクノロジーにより、分析を 1 回だけ実行するのではなく継続的にクエリできるようになります。

実際のRevealを参照

継続的インテリジェンスは従来の BI とどう違うのでしょうか?

継続的インテリジェンスと従来のビジネス インテリジェンスの主な違いは、従来の BI がデータ アクセスからダッシュボードの作成に至るデータ分析プロセスの各ステップを調整するのに人に依存しているのに対し、継続的インテリジェンスは AI ベースの機械主導の分析アプローチであり、これに代わるものであることです。スマートで自動化された AI を使用して、データ分析プロセスの各段階で人間のバイアスを排除します。

もう 1 つの違いは、過去の従来の BI ツールは技術的に複雑になるように作成されており、通常、保守と管理に大規模な IT スタッフが必要であることです。継続的インテリジェンス プラットフォームにはそのような制限がなく、対照的に、あらゆるレベルのユーザーがデータの力を利用できるようになります。

継続的インテリジェンスの利点

絶えず変化し、進化するビジネス環境と分析分野において、継続的なインテリジェンスベースのアプローチにより、企業は市場のトップを維持し、状況の変化に迅速に対応し、直感ではなく洞察に基づいてよりインテリジェントな意思決定を行うことができます。

継続的インテリジェンスの主な利点には次のようなものがあります。

あらゆる業界や規模の企業にとって、継続的インテリジェンスの実質的かつ広範なメリットにより、組織がビジネスを向上させ、競合他社に先んじるためにデジタル変革を採用することは容易な決定であり、当然の選択となります。

継続的インテリジェンスの使用例と例

継続的インテリジェンスは業界固有のものではなく、多くの業界に適用できます。ここではいくつかの例を示します。

ヘルスケアにおける継続的なインテリジェンス

医療における継続的インテリジェンスは、医療機関、医師団体、病院が、患者の健康状態と病歴の 360 度の視点に基づいて、個々の患者にとって何が最善であるかについて、価値に基づいたリアルタイムの決定を下すのに役立ちます。医療分野での予測分析使用は、リスクのある患者の特定、慢性疾患の発症の予防、病気の発生の可能性があるコホートの特定、機器のメンテナンスの必要性を発生前に予測することなどにも役立ちます。

医療における予測分析と継続的インテリジェンスの最も重要なユースケースの 1 つは、致命的な可能性のある人為的エラーを防ぐために AI テクノロジーを活用することです。

財務における継続的なインテリジェンス

世界的な金融取引の量が増加し続けるにつれて、詐欺、マネーロンダリング、インサイダー取引の検出はより困難になっています。金融分野における継続的インテリジェンスは、AI を使用して進行中の疑わしい取引を特定し、金融詐欺が発生する前に防止する自動化システムを組み込むことで、これらの主要分野などに応用できます。

小売業における継続的なインテリジェンス

​小売業界の継続的なインテリジェンスの助けを借りて、小売業者は顧客から最大限の収益を得ることができます。小売業界での CI の使用例の 1 つは、ストリーミング データを顧客の詳細な購入履歴や好みと組み合わせて、パーソナライズされた、そして最も重要なことに効果的なオファーを適切なタイミングで提供することです。小売マーケティングでも、マーケティング担当者が視聴者をターゲットにした将来のキャンペーンをより正確に計画できるようになるため、分析の恩恵を受けることができます。

製造における継続的なインテリジェンス

​製造における継続的インテリジェンスを解放してデータを活用し、機械の使用とメンテナンスを理解して最適化することで、製造組織を競合他社と差別化することができます。リアルタイムデータと履歴データを継続的に組み合わせてリアルタイム分析を行い、迅速かつ正確な機械主導の意思決定を行うと、メーカーは洞察を提供することで業務効率を容易に高め、市場需要を予測し、機器のメンテナンス費用を削減し、コストを削減できます。例として、エネルギー消費に適用します。分析ソリューションを使用すると、企業はサプライ チェーン全体の傾向やパターンを特定することでリスクを特定し、将来のリスクを予測することもできます。高度なサプライ チェーン分析は、そのようなリスクを初期段階で特定するのにも役立ちます。そのため、チームは適切なタイミングで行動し、ビジネスへのリスクの影響を軽減できます。

継続的インテリジェンス プラットフォームを選択するにはどうすればよいですか?

継続的インテリジェンス プラットフォームは現在、スタンドアロン アプリケーションとして、または組み込み分析ソリューション製品の一部として存在します。どちらのタイプの継続的インテリジェンス プラットフォームも、従来の BI ツールとアプローチを改善するために構築されています。ただし、それらはすべて、ビジネス上の意思決定と成果に利益をもたらす可能性のある機能の範囲が異なります。

言うまでもなく、提携することを決めた継続的インテリジェンス ツールは、継続的データ分析のまさに基盤を提供するものでなければなりません。これは、データを継続的に解釈し、パターンを発見し、データの価値を学習するための AI ベースの機械駆動の方法です。 。

継続的インテリジェンス プラットフォームで他に探すべきものは次のとおりです。

最新のアプリケーション アーキテクチャ – 最新のクラウドネイティブ アプリケーション アーキテクチャを選択すると、視覚化とチャートの統合がサポートされ、データ、柔軟性、拡張性のより深い分析が可能になります。最新の継続的インテリジェンス プラットフォームは、統合された分析機能のフルスタックをサポートし、独自のアプリとシームレスに統合します。

クラウドベース BI の導入–組み込み分析分野における最大のトレンドの 1 つであるクラウドベース BI により、複数のクラウド インフラストラクチャにわたって分散アプリケーション ワークロードを実行できるようになります。

データ駆動型インテリジェンス- さまざまなデータソースすべてからリアルタイムで実用的な洞察とビジネス価値を抽出する機能。

コラボレーション BI– リアルタイムの状況に応じたディスカッション、社内外のチーム メンバーや関係者とのレポートとダッシュボードの簡単な共有、およびコラボレーション的な思考と迅速な意思決定をサポートするコメントとディスカッション機能を可能にするツールと機能の組み合わせ。

継続的なセキュリティ– 拡大し続けるデジタル サーフェス全体でセキュリティの脅威やデータ侵害を防止する機能。

接続– 特定の継続的インテリジェンス プラットフォームがすべてのデータに接続できない場合、まったく意味がありません。選択したベンダーが、データを保存するすべてのデータ ソースとのシームレスな統合を提供していることを確認してください。

API– 投資する継続的インテリジェンス プラットフォームには、ダッシュボードの作成とレンダリング、ディープ リンク、データ ソース取得用のカスタム UI、およびマルチチャネル配信機能を備えた最新の API を処理するアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) も含まれている必要があります。

価格設定– BI 分野の多くのベンダーは、利益を最大化するためにいかがわしい価格設定戦略を使用しています。使用量やユーザーなどの予測不可能なコストを請求するベンダーとは提携したくないでしょう。アプリの売上が増加しても価格が上昇しない、100% 透明性のある価格モデルを備えた継続的インテリジェンス ソリューションを選択することをお勧めします。