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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(BI)は、人間とテクノロジーの力を利用して、組織が戦略的および日常的意思決定プロセスで使用するデータの収集と分析を行うプロセスです。

Google Cloud の Looker は、企業データの統合ビューを提供するビジネス インテリジェンス ツールです。

ビジネス インテリジェンスの概要

通常のビジネス インテリジェンス プロセスでは、企業データをデータ ウェアハウスなどのリポジトリに収集し、特別設計されたツールを使用してデータを分析します。たとえば、オンライン ショッピングにおける顧客の傾向、運用コスト、地域ごとの売上情報を調べるなどが考えられます。また、事業運営をベンチマーク基準と比較する場合などもあります。

ビジネス インテリジェンス ソリューションを構成するツールは、次の 3 つのカテゴリのいずれかに分類されます。

オンプレミス: 組織のインフラストラクチャで実行されます。通常は、同じくオンプレミスで実行される従来型のデータ ウェアハウスとともに使用されます。スケーラビリティは、クラウド ソリューションよりも劣る場合があります。

オープンソース: 費用対効果が高く、クラウドベースの場合にはインフラストラクチャの費用を削減できます。ただし、オープンソース ツールを効果的に使用するには、一定の知識や手動によるコーディングが必要です。

クラウドベース: クラウドベースのビジネス インテリジェンス ツールは、ストリーミング データや大量のデータの処理を特に得意とします。また、環境を維持するために必要なインフラストラクチャと専門知識はクラウド ベンダーが受け持つため、費用対効果も高くなります。

ビジネス インテリジェンスのメリット

データを使用してビジネス パフォーマンスをより把握する

ビジネス インテリジェンスの役割は、全体としての企業のパフォーマンスと道筋を改善することです。最新のビジネス インテリジェンス ツールを活用すれば、何が起きたのか、それはなぜ起きたのか、事業運営をより適切に最適化するために何をする必要があるのかを把握できます。

重要業績評価指標の値に応じて実用的なステップを実行する

ビジネス インテリジェンスを使用すれば、データを継続的に分析し、短期的および長期的なパフォーマンスに影響を与える実用的なステップを設定できます。分析されたデータを活用すれば、販売、顧客サービス、生産、セキュリティなど、企業活動のほぼすべての領域における重要なパターンと傾向を明らかにできます。

新規事業分野におけるチャンスを見つける

ビジネス インテリジェンスを使用してあらゆるレベルで決定事項を周知できるようになれば、変化するビジネス環境に迅速に適応できるようになります。新しい製品ラインナップを定義し、ターゲットを絞ったマーケティング プランを通じて新規顧客にリーチして、販売チャネルを最適化する際に、ビジネス インテリジェンスを役立てることができます。

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ビジネス インテリジェンスが重要な理由

事実に基づく意思決定の効率向上を目標とする企業は、ビジネス インテリジェンスの重要性を理解しています。ビジネス インテリジェンスを活用すれば、ビジネスデータ内の重要なパターンと傾向を明らかにし、組織のプロセス、消費者の行動、内部の生産性に関する詳細を把握できるようになります。このような分析情報は、意思決定とパフォーマンスを最適化するうえで不可欠となります。

データの品質とありか、そして BI ツールを効果的に使用するために必要なスキルが、これらの重要な課題に対処するために重要となります。

  • データ品質: 優れたビジネス分析を実行するためには、品質の高いデータを用意する必要があります。低品質のデータは、低品質のビジネス インテリジェンスにつながります。データ品質を維持することは難しい課題であり、その理由は主に 2 つあります。データが古くなることが 1 つ目の理由のです。これは、大規模で複雑な組織において簡単に発生する問題です。そして、企業がデータの状態管理を行うための時間を確保していないことが 2 つ目の理由です。品質の高いデータを維持するためには、データのクリーンアップや正規化などの措置を定期的に講じる必要があります。
  • さまざまなシステムに埋もれた重要なデータ: データがさまざまなシステムにあり、ソフトウェアに互換性がない、ビジネス ユニットがユーザーのアクセス許可を厳しく管理しているなどの理由で他のシステムにアクセスできない場合、そのデータはサイロ化されていると言われます。重要なデータがサイロ化されると、データがロックされ、データ全体の一部しか取得できなくなるため、ビジネス インテリジェンスの完全性が損なわれてしまいます。優れた ETL ツール(抽出、変換、読み込み)を使用すれば、さまざまなシステムのデータをまとめて分析に利用できるようになります。
  • 専門知識の欠如: ビジネス インテリジェンス ツールを使用するには、相当な専門知識が必要です。つまり、組織内の少数の主要な人員のみがビジネス インテリジェンス ツールを効果的に使用するスキルを持つことになるため、ボトルネックが発生する可能性があります。

企業がビジネス インテリジェンスを活用する方法

あらゆる業界の企業が、以下のような目的でビジネス インテリジェンスを使用しています。

レポート

主要な意思決定者は、定期的に提供される概要データを活用し、ビジネス戦略や方向性を設定する際の助けとすることができます。

データの可視化

情報を可視化して表示できます。複雑な情報を迅速に理解するために役立てることができます。

予測分析

データ マイニング、機械学習、予測モデリングなど、統計手法を使用して履歴データを分析し、将来のパターンを予測します。

データ マイニング

大規模なデータセットを検索して、有用なパターンや傾向を見つけることができます。

複合イベント処理

株式市場のフィード、トラフィック レポート、センサーを備えた電力系統などのソースから来るリアルタイムなストリーミング データを分析できます。

ビジネス パフォーマンス管理

オンライン ショッピングや顧客満足度により定義されるオペレーショナル エクセレンスの目標など、パフォーマンスの目標の分析と測定ができます。

Google Cloud のスケーラビリティ、効率、セキュリティを最大限活用するように設計された、BigQueryLooker を中心としたデータ分析ツールの包括的スイートです。Google Cloud のビジネス インテリジェンス ソリューションであれば、あらゆるデータを活用できます。日々の意思決定のサポート、分析情報のビジネス ワークフローへの統合、カスタムのデータドリブン アプリケーションの構築に役立てることができます。