スマートな意思決定を導くビジネスインテリジェンスの力

ビジネス インテリジェンスとは

組織が収集するデータ量がますます増加するにつれて、生データを有意義な戦略やオペレーションに変えるプロセスが必要になります。ビジネス インテリジェンス (BI) とは、組織が戦略的な意思決定を促進するために活用する、インフラストラクチャ、ツール、アプリケーション、ベストプラクティスのセットを指します。従来の BI が、より良い意思決定をサポートするためにヒストリカルデータの収集、統合、分析に重点を置いていたのに対し、最新の BI は、組織の成長を促進するために、予測的な知見を含む高度なビジネスアナリティクスをますます取り入れています。

「ビジネス インテリジェンス」という用語は、データ ウェアハウジング、ビジネス アナリティクス、データ可視化、レポート作成ツールの組み合わせを含む場合があります。しかし、BI のライフサイクルは ETL（抽出、変換、読み込み）によるデータ抽出から始まり、データ ウェアハウジングへと続き、ダッシュボード、予測分析、レポート作成システムで完結します。堅牢な BI の実装には、データガバナンス、マスターデータマネジメント (MDM)、強力なアクセス制御も備わっている必要があります。

このブログでは、BI ツールの仕組み、ビジネスリーダーが BI から得られる知見の種類、そして Databricks が AI 搭載のビジネスプラットフォームで次世代のアナリティクスをどのように構築しているかについて探ります。

BI の歴史的発展

BIの起源は、意思決定を支援する対話型のソフトウェアベースのソリューションを提供した、1960年代の意思決定支援システムにまで遡ります。その後10年間、組織はコンピュータを使ってデータから知見を得ようとしましたが、データシステムがサイロ化しており、データが一元管理されていなかったため、その活用には限界がありました。

1970 年代までに、IBM などが次世代のリレーショナル データベースを導入し、これが 1980 年代のデータ ウェアハウスの基礎を築きました。これらのデータウェアハウスは、構造化・非構造化の両形式で多様なソースから大量のデータを集約すると同時に、ユーザーがソースを相互参照してより深い知見を得られるようにしました。

データウェアハウス モデルは、ETL やオンライン分析処理 (OLAP) などの新しいツールや Microsoft Excel のようなスプレッドシートによって、ユーザーがより速く、より効率的な方法でデータセットをクエリーできるようになったことで、1990年代を通じて成熟しました。

しかし今日では、組織が収集するデータの膨大な量と速度に対応するためには、データの速度に歩調を合わせ、特定のクエリーに対して適切なデータと知見を多角的に分析できるビジネスインテリジェンスモデルが必要とされています。

最高のビジネス インテリジェンス ツールとテクノロジー

BI ツール」は、組織がデータを読みやすく、アクセスしやすく、実用的な知見に変換するのに役立つソフトウェア プラットフォームです。市場をリードする BI ツールには、次のようなものがあります。

• AI/BI (Databricks): Databricks AI/BIは、ダッシュボード、Genieによる自然言語クエリ、AIを活用した分析ツールを組み合わせたネイティブのビジネスインテリジェンス ソリューションです。Databricks Data Intelligence Platform内でユーザーが直接データを探索、説明し、データに基づいて行動できるよう支援します。
• Power BI（Microsoft）: このツールは Microsoft 365 および Azure サービスと緊密に統合されており、リアルタイムのダッシュボードと強力なクエリー機能をサポートします。
• Tableau (Salesforce): 高性能なビジュアルアナリティクスと対話型ダッシュボードで知られています。データ探索やストーリーテリングの機能を求めるユーザーにとって、Tableauは最有力な選択肢と見なされています。
• Looker（Google Cloud）: LookML で構築されており、スケーラブルなデータ モデリングを可能にし、BigQuery と緊密に統合されています。
• Qlik Sense: 連想エンジンを搭載しており、ユーザーは事前に定義されたクエリーに縛られることなく、自由にデータを探索できます。

今日、人工知能（AI）とmachine learning（ML）は、次のような機能を導入することで BI を前進させています。

• 予測分析: 教師ありモデル (回帰、決定木など) でヒストリカルデータを活用し、将来のトレンドを予測します。
• 自然言語処理 (NLP): ユーザーは平易な言葉で BI プラットフォームにクエリーを実行できます。
• 異常検知: アルゴリズムが、手動のしきい値なしでデータストリーム内の外れ値にフラグを立てます。
• レコメンデーション システム: 機械学習 モデルは、次のアクションを提案したり、追跡する価値のあるメトリクスを提案したりします。

DatabricksはAI/BIを活用し、ビジネスインテリジェンスの次世代を構築しています。このツールは従来のBIツールを補完するものであり、データインテリジェンスを搭載したAIの支援により、時間をかけてデータを学習し、自然言語の質問に基づいてユーザーに合わせた知見を提供します。

AI/BI は Databricks にネイティブで Unity Catalog と統合されています。これは、すべてのデータが Databricks Platform にネイティブに統合され、別途ライセンスを調達したり追加のデータウェアハウスを管理したりする必要がないことを意味します。

ビジネス インテリジェンスの仕組み

組織がビジネス インテリジェンス パイプラインをどのように構築するかは、その特定の KPI と成果によって異なります。ただし、一般的には同じプロセスをたどる傾向があります。

データ取り込み: ビジネスインテリジェンスは、SQL データベース、ERP システム、クラウドストレージ内のフラットファイルなどの構造化ソース、またはテキスト文書、Eメール、ウェブページなどの非構造化ソースからデータを収集することから始まります。データが非構造化形式であることが増えているため、クレンジングと変換のプロセスが不可欠になっています。

データのクレンジングと変換: これは、生データを精製する重要なステップです。これには、エラーの特定と修正、欠損値の処理、形式の標準化、データの分析に適した構造への変換が含まれます。

データ ストレージ: 処理されたデータは通常、データ ウェアハウスまたはデータレイクに保存されます。データウェアハウスは、1 つ以上の異種ソースからの統合データを一元管理するrepositoryであり、レポート作成とデータ分析用に設計されています。一方、データレイクは、未加工でフォーマットされていないデータを保存でき、さまざまな分析ワークロードに対してより高い柔軟性を提供します。

これらのストレージ オプションは何十年にもわたってビジネス インテリジェンスを支えてきましたが、それぞれ BI にとっての現実的な制限に直面しています。最高の要素を組み合わせたDatabricks レイクハウス アーキテクチャは、データレイクとデータ ウェアハウスを統合データ プラットフォームに統合します。このアーキテクチャは、サイロを排除し、統合、ストレージ、処理、ガバナンス、共有、アナリティクス、AI のための単一プラットフォームを提供することで、データマネジメントを簡素化します。BI に低いクエリー遅延と高い信頼性を提供するだけでなく、最新の知見を得るための高度なアナリティクスも提供します。

データ分析から知見生成まで

データが収集、クレンジング、整理されると、BIプラットフォームは実用的な知見を生成します。これらには、多くの場合、次のような種類のアナリティクスが含まれます。

• 記述的アナリティクス: このビューはヒストリカルデータを要約し、経時的なトレンド、比較、パフォーマンスを示します。記述的アナリティクスは、合計、平均、前年比比較などのメトリクスに基づいて、過去の出来事のビューを提示します。
• 診断アナリティクス: 診断アナリティクスでは、データの原因と要因を調査します。例えば、ある組織で顧客コンバージョンが減少した場合、診断分析によって、その減少が見られた地域とその根本的な原因が明らかになることがあります。アナリストは、SQLクエリー、統計的手法、またはBIツールに組み込みのドリルダウン機能を使用して、観測された結果を説明する相関やパターンを特定できます。
• 予測分析: 予測分析は、統計モデルとmachine learningを使用して、過去のパターンに基づいて将来の結果を予測します。これにより、企業は問題や機会が完全に具体化する前に、それらを予測することができます。
• 処方的アナリティクス: この知見は、データと予測に基づいて具体的なアクションを提示します。処方的アナリティクスでは、最適化アルゴリズム、シミュレーションモデル、または強化学習を使用してさまざまなシナリオをテストし、最善の行動方針を推奨します。

ビジネス インテリジェンスのアプリケーションとメリット

BIは、組織が何十億行ものデータを、きめ細かいKPI、顧客セグメンテーションモデル、運用アラートに変換するのに役立ちます。リアルタイムデータまたはニアリアルタイムデータを取り込むことで、組織は驚くほど低いレイテンシーでデータをBIパイプラインにストリームし、ほぼ即時に知見を提供できます。

Databricks の AI/BI ダッシュボードと Genie は、より高速なデータクエリーで顧客を支援し、顧客が組織のミッションとビジョンそのものを実現できるようにします。

Premier Inc. は、米国の全医療提供者の 3 分の 2 にサービスを提供する、テクノロジー主導のヘルスケア改善企業です。Databricks プラットフォームと AI/BI Genie を導入することで、Premier は断片化されたデータを排除して自然言語クエリを可能にし、10 倍高速な SQL 作成とシステム間のシームレスなデータ統合を実現しました。

Genie を導入することで、Premier は明確なメタデータとガバナンス ルールでデータを整理でき、一方、Unity Catalog は Genie が正確で安全な結果を提供することを保証します。

戦略的意思決定の強化

新市場への進出、製品ラインの転換、マーケティング予算の割り当てといった組織の戦略的意思決定は、ますますデータドリブンである必要があります。そのためには、適切なタイミングで適切なデータを提供できるツールが必要です。Premierにとって、これは臨床業務の範囲を超えた新しいユースケースを模索することを意味します。Premierは、Genieの柔軟性を活用することで、リソースの割り当てやサプライチェーンの最適化といった業務上の課題に取り組むヘルスケア分野の顧客を支援し、医療提供を改善するというミッションの達成をさらに後押しすることを目指しています。

ビジネス インテリジェンスを実装するためのベストプラクティス

組織の成功は、業務に適した種類のデータを特定、収集、変換する能力にかかっています。実用的な知見につながるビジネスインテリジェンスを実装するには、組織がいくつかのベストプラクティスをcommitする必要があります。

• 統合: 効果的な BI の実装は、日々の業務に統合する必要があります。ユーザーは、Salesforce や SAP などの主要なシステム、または社内ツールにアナリティクスを直接埋め込み、コンテキストに応じた意思決定をサポートできます。イベント駆動型の自動化、つまり KPI がthresholdを下回った場合のEメールアラートなどのデータドリブンなTriggerは、ユーザーとシステムがリアルタイムで対応するのに役立ちます。
• 反復: BI のプラクティスを採用することは、反復的なプロセスです。組織は小規模からstartし、回答すべき質問を限定的に作成する必要があります。短いスプリントで KPI とレポート ロジックを限定することで、ユーザーはフィードバックを提供し、変更を統合してユーザーのニーズをより正確に評価できます。そこから、組織は追加の質問やクエリーを作成して、ソリューションのスケーリングを開始できます。
• データドリブンな文化の構築: 組織全体にデータリテラシーのトレーニングを提供することで、データドリブンな意思決定の重要性を強調できます。非技術系のユーザーが視覚化やメトリクスを自信を持って解釈できる機会を持つべきである一方、セルフサービス BI 機能は、ビジネス ユーザーが常時エンジニアリングのサポートなしでデータを探索するのに役立ちます。
• 成果の測定: 最後に、レポートが誰によってどのくらいの頻度で使用されているかを追跡し、BIの目標が、収益の増加、コスト削減、製品開発のタイムラインといった測定可能なビジネス成果と整合していることを確認します。

今日のデータドリブンな環境で組織が競争していく上で、BIは不可欠です。BIをうまく導入するには、アナリティクスを日常のワークフローに統合し、継続的なフィードバックを通じて改善を繰り返し、データリテラシーとセルフサービス機能が広く浸透した文化を育むことにcommitする必要があります。Databricks AI/BIのようなビジネスインテリジェンス プラットフォームやソリューションを活用することで、ユーザーは、より迅速かつスマートに、自信を持って意思決定を行うことができます。