ビジネスインテリジェンスとデータ分析は意思決定をどのように改善できるか

ビジネスインテリジェンスとは？

ビジネスインテリジェンスとは、企業が業務のさまざまな業種からのビジネスデータを整理、分析、およびコンテキスト化するのに役立つテクノロジーを指します。企業は多くの場合、ビジネスインテリジェンスツールを使用して、組織に関する膨大な量の情報を保存および処理します。これらの情報は、時間の経過に伴うビジネストレンドを追跡するために使用できます。

ビジネスインテリジェンスの概念は、次の 4 つのコンポーネントに分けることができます。

1. データウェアハウス-データウェアハウスは、企業の情報を一元化されたアクセス可能な場所に格納します。


2. データマイニング-ビジネス分析またはデータマイニングツールは、データウェアハウス内のデータを分析します。


3. ビジネスパフォーマンス管理-BPMツールは、業務の目標を達成するためにビジネス慣行を監視および分析します。


4. 対話型ダッシュボード-データ視覚化ツールを備えたユーザーインターフェイスは、目標に向けた進捗状況を表示し、一貫性のためにKPIを監視します。

データ分析って何ですか？

データ分析を掘り下げる前に、まずデータとは何かを理解しておきましょう。データは、最も単純に情報、つまり分析に使用できる統計や事実の集まりとして記述されます。データ自体にはあまり意味がありません。データを本当に意味のあるものにしているのは、収集した後のデータの使い方です。収集した情報を処理して分析すると、真の洞察が前面に出てきます。

データにはさまざまなタイプがあり、これらのタイプを区別することが重要です。たとえば、データはレストランで品目を売ることから生成されます。この情報ログはトランザクションデータと呼ばれ、トランザクションごとに費やされた平均金額、トランザクションごとに注文されたアイテムの平均数、各トランザクションで注文された特定の製品、トランザクションが発生した日時などの詳細が含まれます。次に、最も人気のあるメニュー項目と、最も頻繁に注文される時間に関する詳細を含む製品データがあります。

データ分析は、データサイエンスの一形態であるデータから洞察を発見する数学モデル、プログラミング、および統計ツールに基づくテクノロジー主導の分野です。データ分析の主な目的は、将来情報に基づいた意思決定を行うために、企業が顧客、製品、競合他社、およびセクターを理解できるようにすることです。最良の結果を得るために、データアナリストは、データスクラビングおよび変換ソフトウェア、モデリングソフトウェアなど、さまざまなデータ管理製品に依存しています。

分析には、記述的、診断的、予測的、規範的な 4 つの主要なタイプがあります。記述的分析により、この瞬間に会社がどこにあるかを分析できます。診断分析は、特定の期間のサーバーエラー率の急上昇など、特定の状況が発生した理由を判断するのに役立ちます。予測分析により、イベントが再び発生する可能性が高い時期を知ることができます。天候によってトリガーされるイベントはその一例です。最後に、処方的分析は、何かがいつ再発するかを示すだけでなく、望ましい結果を達成するために実行できるアクションを推奨します。

データ分析は、ビジネスの将来の選択に影響を与えるために過去への洞察を提供するため、ビジネスにおいてますます重要になっています。

BI と分析ソフトウェアはどのように機能しますか？

情報の効率的な移行に重点を置いたビジネスインテリジェンスツールは、データ統合、分析、およびプレゼンテーションを支援し、組織の目標に沿った意思決定を行うことができます。大量のデータを手動で掘り下げる必要がなくなるため、最新のビジネスインテリジェンスツールは、ビジネスインテリジェンスアナリストだけでなく、経営陣や従業員も簡単に使用できます。ビジネスインテリジェンスとデータ分析の主な違いは、ビジネスインテリジェンスがデータを収集、保存、処理することです。アナリティクスはデータを洞察に変え、企業がより良い意思決定を行うのに役立ちます。一緒になって、彼らはより多くの情報に基づいた結果を生み出します。

ビジネスインテリジェンス (BI) と分析は、ビジネスの盲点を特定するのに役立ちます。これらの問題領域を発掘することにより、企業はお金を失うことを回避できます。予測機械学習アルゴリズムは、時間の経過とともに収集されるデータが増えるにつれて、予測を改善し、ビジネス戦略を変更して売上を最大化し、一貫した成長を確保し、より明確なパターンを開発します。

ビジネスインテリジェンスとデータ分析ソフトウェアの最大の利点は、企業が情報を評価し、収益を増やし、最終的にはオペレーション。ビジネスインテリジェンスとデータ分析を活用するビジネスと活用しないビジネスには大きな違いがあります。

たとえば、これらのソフトウェアソリューションは、売上や注文した顧客数に関連する統計を収集し、これらの統計を整理して、簡単に読み取れるようにします。次に、回帰モデルを使用して予測を生成し、休日、新製品の発売、市場の変化に何が起こるかを予測し、データを分析してビジネストレンドを作成し、各企業の状況に固有のソリューションまたは改善を推奨します。

さらに、一部の企業は、分析ソフトウェアを、POS（POS）システム、在庫管理システム、倉庫管理システム、エンドポイントまたはティアである倉庫管理システムなどの他のテクノロジーツールと統合することを選択しています。これらのツールは、これらの異種システムからのデータを分析し、リアルタイムでレポートを作成します。

ビジネスインテリジェンスと人工知能は異なりますが、それでも補完的であることに注意することが重要です。AIはコンピューターインテリジェンスを指し、BIにはデータ分析と視覚化がもたらすビジネス上の意思決定が含まれます。ビジネスインテリジェンスプラットフォームは、BIソフトウェアツールを使用してビッグデータを分析および解釈します。これにより、ユーザーは、過去のパフォーマンスに関する洞察を提供し、将来の行動のための意思決定を導き、データ内の隠れた関係を明らかにすることができる大規模なデータセットのパターンをマイニングできます。人工知能とビジネスインテリジェンスを比較することはできません。それらは相補的であり、コラボレーションにおいてより良い結果をもたらします。

データ分析ツールの例

さまざまなデータ分析ツールが利用可能で、それぞれに独自の機能と機能があります。一般的なデータ分析ツールには、次のものがあります。

Microsoft Excel- これはおそらく、業界全体で使用されているデータ分析のための最も人気のあるツールの1つです。比較的使いやすく、多彩な機能を備えています。これにより、ユーザーはワークブックを共有したり、リアルタイムコラボレーションのための最新バージョンで作業したり、写真から直接Excelにデータを追加したりすることができます。ホーム、ビジネス、エンタープライズ向けの3つのカテゴリがあります。これらの製品には、機能と価格オプションによって異なるさまざまなバージョンがあります。

QlikView- QlikView は、セルフサービスのデータ視覚化および分析スイートです。これにより、組織はビッグデータと視覚化を大規模に処理する簡単な方法を提供し、正確な洞察を通じてビジネス価値を加速するのに役立ちます。さらに、Qlik は最近、データ分析用のインテリジェントアラートプラットフォーム Qlik Alerting を立ち上げました。これにより、リアルタイム分析に簡単にアクセスでき、意思決定を強化し、収益に影響を与える前にビジネスパフォーマンスの問題を検出できます。その結果、組織は業務運営における潜在的な問題や問題を特定し、業界の主要な傾向を追跡し、有用なアラートを介して収集されたデータに基づいてより良いビジネス上の意思決定を行うことができます。

BI ツールの例

ビジネスインテリジェンスツールには、さまざまなタイプの業界をサポートするものもあれば、特定の業界またはビジネスのタイプに完全に焦点を当てているものもあります。したがって、ビジネスインテリジェンスデータツールを選択する前に取るべき最初のステップは、分析する必要があるデータのタイプを検討することです。これにより、選択肢を絞り込み、特定のニーズに合ったツールを選択するのに役立ちます。

Zip Reporting- HubworksのZip Reportingは、
レストランビジネス向けに特別に開発された包括的なツールです。これにより、オペレーションは目標と目標をリアルタイムでレビューできます。Zip Reportingは履歴データレポートも表示するので、ビジネスのパフォーマンスを経時的に比較できます。データを 1 か所に集中化しながら、場所ごとに異なる指標を追跡するため、複数の場所を持つ企業に最適です。

Microsoft Power BI- Power BI は、既製のテンプレートとカスタマイズを組み合わせて、企業がデータを効率的に分析できるようにするマイクロソフトの包括的なビジネスインテリジェンスソリューションです。Power BIを使用すると、企業は顧客が行ったすべてのトランザクションを追跡し、傾向を特定して、ビジネス調査を促進するための関連戦略を作成できます。さらに、Power BIにはMicrosoft Office 365に基づくインターフェイスがあり、ユーザーはソフトウェアを簡単に使用できます。

これらのツールは企業がより良い意思決定を行うのにどのように役立ちますか？

これを例で理解しましょう。スターバックスは、BIと分析がビジネス戦略をどのように推進しているかを示すことができます。同社は、顧客が何を求めているかを分析することで多大な利益を得ています。このデータを使用して、ビジネス上の意思決定を指示し、製品を開発または改善します。たとえば、10年以上前、スターバックスはハロウィーンにカボチャ風味の飲み物を紹介しました。それ以来、スターバックスは季節のパンプキンにインスパイアされたドリンクを完成させ、今ではラテからバーベキューソースまで、カボチャ風味のすべてを販売しています。これにより、毎年10月にトラフィックが流入しています。

現在、Starbucksは、さまざまな内部および外部のソースから収集されたデータによって駆動される複雑なモデルを作成する社内のマッピングおよびビジネスインテリジェンスプラットフォームであるAtlasを使用しています。成長戦略の一環として、コーヒーチェーンは中国本土に3,000店舗をオープンする予定です。正しいサイトロケーションの選択は、この拡張計画を成功させるための最も重要な側面の1つです。では、チェーンはどのようにしてシームレスなプロジェクト管理を管理してきたのでしょうか？

高度なアルゴリズムを使用してサイト選択基準を作成し、天気、自動車交通、年齢層、収入レベル、コーヒー購入パターン、携帯電話の所有レベルなどの消費者人口統計などのさまざまなデータポイントをサイト選択戦略にまとめます。この地域でスターバックス以外の飲料がどのような小売店であるかを調べることさえできます。

現在、売上高と気象データは個別に2つの異なるストーリーを伝えている可能性があります。しかし、さまざまなデータポイントをブレンドすることで、企業独自の洞察を得ることができます。たとえば、特定の場所で通常よりも暑くなると予測される場合、同社は冷たい飲み物をテーマにしたプロモーションをジオデザインする予定です。これにより、飲酒者はその日に地元の店で冷たい飲み物を購入する可能性が高くなります。

ビジネスインテリジェンスと分析は、時間の経過とともに業務を改善しようとする企業にとって重要なツールです。これは、ビジネスのほぼすべての分野で使用でき、テクノロジーと適切なアクションを組み合わせる限り、目に見える結果を生み出します。たとえば、スターバックスが1971年に1つの店舗から世界中に32,000店舗に大規模に拡大したことは、BIと分析の力に目を見張るものがあります。

どちらのツールも連携して機能するため、データアナリスト、ビジネスオーナー、またはマネージャーは重要なデータを簡単に収集し、インタラクティブなダッシュボードで視覚的に表示できます。その後、予測、計画、財務状況の追跡などのプロセスにリアルタイムの変更を加えることができます。また、前述のとおり、ほとんどのツールは職場の特定のニーズに合わせて調整できます。

ビジネスインテリジェンスとデータ分析ソフトウェアソリューションのトップ3

Altametricsビジネスインテリジェンス-
このソフトウェアは、数十億件のレコードをリアルタイムで集約し、複雑なデータを数秒で解釈します。カフェ、バー、パブ、コーヒーショップ、または足跡の多いその他のビジネスに最適です。同社のビジネスインテリジェンスツールは、さまざまな指標に関するレポートを作成します。探しているレポートが利用できない場合は、ソフトウェアを使用して独自のカスタムレポートを作成できます。さらに、AltametricsのバーチャルコーチであるSimonは、インテリジェンスと分析レポートによって発掘された問題をユーザーが解決するのを支援します。これにより、ビジネスは1つ以上の方法でより良い意思決定に向かうようになります。

Tableau-
Tableau Desktop は、さまざまなビューを探索したり、複数のデータベースを組み合わせたりして、あらゆるデータの視覚化を作成できるデータ検出および探索アプリケーションです。クラウドベースのソフトウェアである Tableau Server を使用すると、ダッシュボードで表示および操作する権限を持つすべてのユーザーのために、これらのビジュアライゼーションをインターネット上の共通の安全な場所に公開できます。目的は、データ分析を簡単かつアクセスしやすくすることです。さまざまなソースからのさまざまなタイプの顧客データを組み合わせることで、企業は簡単に洞察を生み出し、それらをWebサイトでライブで共有できるため、消費者は簡単にアクセスし、理解し、関与することができます。

Hootsuite Insights：
Hootsuiteは、さまざまなWebプラットフォームやTwitter、Facebook、Instagramなどのソーシャルメディアサイトでブランドのすべての言及を分析し、ターゲットオーディエンスへのコンテンツのリーチを追跡します。さらに、このコンテンツに対する視聴者の反応は、ブランドに応じて生成された投稿の数をカウントすることにより、分析を使用して測定されます。Hootsuiteを使えば測定が簡単になります。ソーシャルメディアサイトでブランドについて言及したり議論したりするときにユーザーが使用する可能性のある特定のキーワードのストリームを設定します。Hootsuiteのその他の機能には、Insightsデータを活用するオーディエンス分析オプションと、マッピングツール、人口統計分析があり、オーディエンスの場所と性別、および年齢範囲の好みの内訳を提供します。