BI

ビジネスインテリジェンスの要素

BIシステムは、分析、データモデリング、データマイニング、レポーティング、ビジュアライゼーションなど、組織が問題を特定し、プロセスを改善し、トレンドを発見し、ビジネスチャンスを追求するために使用できる形でデータを提示するさまざまな方法を含みます。ビジネスインテリジェンスの主要な要素には以下のようなものがあります：

データの収集と統合
データがビジネスインテリジェンスに変換される前に、データベース、アプリケーション、外部システムなどのソースから収集し、分析のための統一された形式に統合する必要があります。データパイプラインは、プロセス全体でデータがソースから目的地へ流れるのを容易にします。データエンジニアは、ETL（抽出、変換、ロード）を使用して、異なるソースからデータを収集し、それを使用可能な形に変換し、ユーザーがアクセス可能なシステムにロードします。別のタイプのデータ統合プロセスはELT（抽出、ロード、変換）で、生のデータがソースシステムから目的地のリソース、たとえばデータウェアハウスに移動します。

セマンティックレイヤー
セマンティックレイヤーは、生のデータソースと分析ツールの間の仲介者として機能します。データ統合の基盤を基にして、データをビジネスに適した形式で提示します。セマンティックレイヤーは、データの使いやすさ、一貫性、ビジネス目標との整合性を改善することで、データをより行動可能にします。

データウェアハウジング
BIはデータウェアハウジングと密接に絡み合っています。データウェアハウスは、データを構造化されたビジネスフレンドリーな形式で保存するための中央リポジトリとして機能し、シームレスな分析とレポーティングを可能にします。データウェアハウスがデータストレージと品質保証のインフラを提供する一方で、BIはキュレーションされたデータを活用してトレンドを分析し、パフォーマンスを評価し、戦略を最適化します。強力なデータウェアハウジングと先進的なBIの実践を組み合わせることで、データの準備が速くなり、コンプライアンスが改善され、分析がより効果的になります。

データ分析
データ分析とは、収集したデータを調査し、パターン、相関関係、洞察を明らかにするプロセスです。統計的な方法、機械学習のアルゴリズム、データマイニング、データディスカバリー、データモデリングなどの方法とツールを使用してデータを処理し解釈します。

データ分析はビジネスインテリジェンスの中心ですが、両方のプロセスは異なる方法と目標を持っています。データ分析は、技術的なツールを使用してデータを操作し、何が起こったか、または何が起こるかを明らかにします。ビジネスインテリジェンスは、ビジネスユーザーが情報を使用して決定を下し、行動を起こすためのローコード/ノーコードプロセスです。

レポーティングとデータの視覚化
データの視覚化とレポーティングは、洞察を行動に変えるための鍵となります。データ視覚化ツールは、チャート、グラフ、ダッシュボード、ヒートマップを作成し、複雑なデータセットを一目で理解できるようにします。これらの視覚的な要素は、意思決定者が重要な指標をすばやく特定し、トレンドを認識し、パフォーマンスを追跡するのに役立ちます。レポーティングは、データを特定の視聴者に合わせた構造化された形式に整理し、要約することで視覚化を補完します。

ビジネスインテリジェンスの種類とツール

BIシステムは、異なるタイプのBIを使用して異なるニーズを満たします。これには次のようなものがあります：

リアルタイムビジネスインテリジェンス
リアルタイムビジネスインテリジェンス（RTBI）は、組織がデータを生成すると同時にアクセスし、分析し、行動に移すことを可能にし、進行中の業務や市場動向について即時の洞察を提供します。伝統的なBIは周期的なバッチ処理に頼ることが多いのに対し、RTBIはデータが生成されると同時に分析し、最新の情報に基づいた決定を行うことを保証します。この機能は、金融、物流、小売など、迅速な対応が必要な業界で重要です。

組み込みビジネスインテリジェンス
組み込みBIは、BIの機能をビジネスアプリケーションやワークフローに直接組み込むことで、ユーザーが日常のツール内でデータの洞察を得ることを可能にします。この統合は、意思決定が行われる場所での文脈に基づいた分析を提供し、効率と効果を向上させます。

セルフサービスビジネスインテリジェンス
セルフサービスビジネスインテリジェンス（SSBI）は、非技術的なユーザーがITやデータ専門家に頼ることなく、データにアクセスし、分析し、視覚化することを可能にします。ユーザーフレンドリーなツールと直感的なインターフェースを備えたSSBIは、従業員が独立してレポートを生成し、ダッシュボードを作成し、データセットを探索することを可能にし、データの民主化とデータ洞察の生成と対応の効率化を実現します。セマンティックレイヤーは、データアクセスを簡素化しながらガバナンスを維持するために、セルフサービスBIにとって重要です。

ビジネスインテリジェンスツール
BIツールは、生データを行動に移す洞察に変えるプロセスにとって重要です。最も一般的なBIツールやソフトウェアには以下のようなものがあります：

• データ可視化ツールは、インタラクティブなダッシュボード、グラフ、チャートを用いてデータセットをわかりやすく表現します
• レポーティングツールはデータを整理、フィルタリングし、構造化されたレポートを生成するなどのデータを表示します
• セルフサービスツールは、非技術的なユーザーが広範な技術的専門知識や技術スタッフに頼ることなく、データをクエリ、分析、視覚化することを可能にします
• セマンティックレイヤーツールは、複雑なデータ構造と概念をビジネスに適した形式で表現します
• データウェアハウジングツールはデータの保存と管理を容易にします
• 予測分析ツールは、統計モデルと機械学習（ML）アルゴリズムを使用して予測を作成します
• 運用BIツールは、日々の業務を監視するためのリアルタイム分析を提供します

BIツールは、いくつかのベンダーから広く利用できます。主要なBIツールには、Tableau、MicrosoftのPower BI、Qlik、ThoughtSpot、Looker（Google Cloud Platform）、Oracle Business Intelligence、SAP、SAS、Domo、Salesforceがあります。

ビジネスインテリジェンスプロセス

ビジネスインテリジェンスプロセスは、データをその原形から取り出し、それを洞察に変えます。このフローに含まれるステップは次のとおりです：

1. データの特定：分析に使用するデータが特定されます。データはデータウェアハウス、データレイク、クラウドに存在するか、CRM、サプライチェーン、業界データ、販売地点、在庫、マーケティングなどのビジネスエリアから来るかもしれません。
2. データ収集： データはさまざまなソースから収集され、クリーニング、統合、分析のための準備が行われます。
3. 分析：データは分析され、データのトレンド、異常、パターンを見つけます。
4. レポーティングと可視化：ユーザーフレンドリーなレポートとデータの視覚化（ダッシュボード、グラフ、チャートなど）が作成され、ユーザーがデータをすばやく理解し、詳細に深く入り込み、重要な洞察を特定することができます。
5. 決定と行動: ステークホルダーはBIの洞察に基づいて決定を下し、変化を引き起こすための計画を実施したり、新たな取り組みを開始します。

ビジネスインテリジェンスの使用例

広範な分野のビジネスがBIを使用して、人々がより良い決定を下すのを助けています。例えば：

• 顧客の洞察: BIは、顧客の行動、好み、フィードバックの包括的なビューを提供することができます
• カスタマーサービス：AIはカスタマーサービスを改善するのに役立ちます。例えば、チャットボットは顧客を迅速かつ正確に支援することができ、人間のエージェントの負担を軽減し、より高価値のタスクに集中することができます
• 財務：財務チームは、経費の追跡、利益率の分析、予算の最適化のためにBIを使用します。リアルタイムのダッシュボードは、財務状況を明確に把握し、リスクを特定し、戦略的な計画を助けます。
• ヘルスケア：BIはヘルスケアプロバイダーがケアをパーソナライズし、患者の結果を改善し、リソースの割り当てを最適化し、運用コストを削減するのに役立ちます
• 人事部門： HRチームはBIを使用して、採用、従業員のパフォーマンス、保持傾向のトレンドを分析し、労働力計画とエンゲージメント戦略の支援を行います
• マーケティング：マーケターはBIを使用して、コンバージョン率、エンゲージメント率、ROIなどの主要パフォーマンス指標（KPI）を分析し、マーケティングキャンペーンの効果を評価します
• 運用効率： BIツールは、プロセスのパフォーマンスを分析し、改善のための領域を特定することで、組織が日々の運用を追跡し最適化するのを支援します
• 小売：小売業者はBIを使用して購入行動を分析し、価格戦略を最適化し、在庫を管理し、効率を最適化しながらコストを削減します
• リスク管理：BIは、運用、コンプライアンス、財務活動などの分野で潜在的なリスクを特定し、軽減するのに役立ちます
• セールス：BIツールは、セールスパフォーマンス、顧客行動、価格設定、市場状況を分析し、将来のトレンドを予測する予測を生成します
• サプライチェーン: BIツールはサプライチェーンの活動を監視して需要を予測し、ボトルネックを特定し、在庫管理を効率化してコストを削減し、効率を向上させます。

実際のBIアプリケーション
主要な企業はBIを利用してビジネスを新たな方向へと推進しています。例えば：

バリラ, 世界最大のパスタ生産者は、BIを使用してトレーサビリティシステムを実装しました。会社は、製品の品質と時間通りの配送によってサプライヤーをランク付けし、サプライヤーのリスクを評価します。データチームは、ほぼリアルタイムで海外の出荷を簡単に監視し、需要を予測し、在庫管理を改善するための生産を調整することができます。

SEGA Europeは、データ専門家に頼ることなく、リアルタイムで売上やプレイヤーの行動について即席の質問をすることを可能にするために、AI強化型BIを使用して意思決定者を支援しています。ユーザーは今、自然言語で質問することでゲームの販売とゲームプレイデータについて詳細な洞察を得ることができます。この機能は生産性を向上させ、組織全体でのデータ駆動型の意思決定を迅速化しました。

カナダ放送協会（CBC/Radio-Canada）は、大量の異なるデータから洞察を抽出し、企業がシグナルをよりよく理解するのを助けるために、購読者の解約傾向、コンテンツの消費、さまざまな種類のコンテンツ間の関係などを分析します。これらのBIの洞察により、CBCはパーソナライゼーションによるエンゲージメントを増やし、リスナーにより響くプログラミングを提供するための適応を行うことができます。

Compass, という不動産テクノロジー企業は、ビジネスインテリジェンスを使用して不動産エージェントが最も売却する可能性のある家主を見つけるのを支援しています。エージェントは、データから特定のリストのマーケティング計画を増やすか減らすかを決定できます。これらの機能はCompassエージェントがビジネスを拡大するのを助けます。

AIがビジネスインテリジェンスをどのように変革しているか

AIは、複雑なタスクを自動化し、データ洞察へのアクセスを民主化することでBIを革新しています。AIを活用したBIツールは、MLアルゴリズムを利用して複数のソースからのデータを処理し、パターンを特定し、前例のない速度で行動に移す洞察を抽出します。自然言語処理（NLP）の統合により、これらのシステムは非技術的なユーザーがデータとシンプルで会話型のクエリを通じて対話することを可能にし、専門的な知識が必要ないことを排除します。この民主化は、組織全体でデータ駆動型の文化を育て、すべてのレベルの従業員がBIツールにアクセスし、より速く、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。

GenAIとカスタム大言語モデル（LLMs）の登場は、より深い文脈理解と、ユニークなビジネス環境に合わせたより精密な洞察を提供する機会を提供します。これらのツールは、データレイクハウスなどの統一データプラットフォームと組み合わせて、情報をシロにわたって統合し、組織のデータの包括的なビューを提供します。

さらに、AIはデータエコシステムから学習し、自己サービス分析を支援し、組織全体のデータエンゲージメントを広げるより直感的なBIシステムを生み出します。AIを日常のワークフローに統合することで、BIシステムはより速く、より正確な意思決定のための不可欠なツールとなり、組織の敏捷性と競争力を高めることができます。これは、急速に進化するデジタルランドスケープにおいて重要です。

Databricksを用いたビジネスインテリジェンスへのAIの導入

Databricks AI/BI は、分析と知見を民主化するために構築された、新しいタイプのビジネスインテリジェンス製品です。Databricks AI/BIは、誰でも自然言語でデータに質問し、非常に関連性の高い信頼できるAI生成の洞察を受け取ることができます。Databricks AI/BIは、企業全体のデータエステート、使用パターン、ビジネスセマンティクスを学習することで、従来のBIシステムとAIアシスタントを組み合わせたものを超えています。この深い知識により、AI/BIは複雑な実世界のデータから正確な答えを提供することができます。Databricks AI/BI は、Databricks データインテリジェンスプラットフォームにネイティブに統合されており、大規模なデータで即座に知見を提供し、同時に組織全体で統一されたガバナンスと詳細なセキュリティを確保します。