ビジネスインテリジェンスとアナリティクス

ビジネスインテリジェンス(BI)は、ビジネスデータから実用的な知見を生成するために設計された一連の技術、プロセス、戦略です。 BIシステムは、ビジネスオペレーションの生データを収集・保存し、それを分析することで、より良い意思決定をサポートする有意義な情報に変換します。

ビジネス・アナリティクス（BA）は、多くの専門家によってBIのスーパーセットと考えられています。統計や数学を用いてデータを解釈し、意味のある知見を抽出することと定義されることが多いです。

BIとBAは、組織が正確でタイムリーなデータに基づいて、戦術的・戦略的な意思決定を行うために連携して機能します。これらのプロセスは、社内プロセスの最適化から、顧客満足度の向上、コンプライアンス、市場動向の先取り、イノベーションの促進など、現状とヒストリカルデータを行動に変えます。

ビジネスインテリジェンス (BI) とは何ですか？

BI は、企業が日常業務を管理するために使用できる包括的なビジネスメトリクスを作成するためにデータを使用します。 使用例は以下の通りです：

• リアルタイム アナリティクス: より迅速な意思決定と調整のためのリアルタイム知見の生成
• 顧客 知見: 顧客の行動、嗜好、フィードバックを包括的に把握
• 顧客サービス: スタッフに実用的な顧客データを提供することで、サービスの質を向上させます。
• 効率性: プロセスのパフォーマンスを分析し、オペレーションのボトルネックを特定し、サプライチェーンや人材配置などのプロセス全体のデータドリブン改善を提案します。
• 財務: 経費の追跡、利益率の分析、予算の最適化、財務全般の健全性の把握
• リスク管理: 業務、コンプライアンス、財務などの分野における潜在的リスクの特定と軽減
• 透明性：複数のソースからのデータを統合して包括的なビジネスビューを実現し、十分な情報に基づいた戦略を可能にします。

ビジネスインテリジェンスツール (BI ツール)
BI ツールは、組織が問題を特定し、プロセスを改善し、より良いパフォーマンスを実現するために使用できる、生データを実行可能な知見に変えるプロセスにとって極めて重要です。 最も一般的なBIツールには次のようなものがあります：

• データ可視化ツールは、データセットを分かりやすくインタラクティブなダッシュボード、グラフ、チャートで表現します。
• SQLエディタは、SQLコードによるデータの照会と分析を容易にします。
• オペレーショナルBI ツールは、日々のオペレーションを監視するための リアルタイム アナリティクスを提供します。
• レポーティングツールは、構造化されたレポートの作成を含め、データを整理、フィルタリング、表示します。
• セルフサービスツールにより、技術的な専門知識を持たないユーザーでも、技術スタッフに頼ることなく、独自にデータをクエリー、分析、視覚化することができます。
• スプレッドシートは基本的なBIツールとして機能し、ユーザーはデータを収集、分類、分析することができます。

ビジネス・アナリティクス (BA)とは？

BAは、ビジネス・データを、人間が意思決定を行うために使用できる意味のある情報に変えるためのコツとボルトで構成されています。その目的は、データを解釈して提示することで、組織が成長を促進するための行動を起こす力を与えることです。

BAには主に4つのタイプがあります。これらを併用することで、包括的なデータドリブン意思決定を行うことができます：

• 記述的アナリティクスヒストリカルデータは、過去の業績を理解し、現在の業務に影響を与える傾向やパターンを特定するために使用します。
• 予測分析は記述的アナリティクスを基礎とし、統計モデルと機械学習を用いて将来の結果を予測します。
• 診断アナリティクスは、ヒストリカルデータをより深く掘り下げ、問題の根本原因を特定します。
• 処方的アナリティクスは、データを使用して潜在的な結果を分析し、最良の結果をもたらす可能性の高い行動を推奨します。

これらのタイプのBAでは、以下のようないくつかの異なるタイプのテクニックやツールが使用されます：

• データマイニング：複雑なビジネス上の問題を解決するために、大規模なデータセットからデータを選別、フィルタリング、分類するプロセス。
• Machine Learning:アルゴリズムを活用して、データからパターンを特定し、プロセスを自動化し、より深い知見を引き出します。
• オンライン分析処理（OLAP）：大量のデータに対して複雑で高速なクエリー分析や多次元分析を行う技術。
• 回帰分析：この統計手法は、変数間の関係を理解し、結果を予測するために使用されます。
• 予測：ヒストリカルデータに基づき、データ分析や統計手法を用いて将来のビジネストレンドや結果を予測するプロセス。

BI と BA の主な違い

ビジネスインテリジェンス "と "ビジネスアナリティクス "は、"データ分析 "などの他の用語とともに、しばしば同じ意味で使われます。 しかし、この分野の専門家の多くは、ビジネス上の課題、回答可能な質問、使用する手法、必要な専門知識、作成する知見の種類によって、知見を区別しています。

現在と未来
現在または未来に焦点を当てることは、BIとBAの違いの1つです。多くの場合、BI 、ヒストリカルデータは、記述的なアナリティクスを使用して、現在のオペレーションに関する日々の意思決定に役立てています。 一方、BAは、過去に起こったことや現在起こっていることに基づいて、将来のトレンドや出来事を予測するために予測分析を使用する傾向があります。

戦術と戦略
BIは "何が起こったのか？"といった質問に答えることができます。BAは、何かがなぜ起こったのか、将来どうなるのかという質問に答えることに重点を置いています。これらの知見は、ハイレベルの長期戦略を推進し、イノベーションの機会を明らかにします。

ローコード vs. 高度なスキル
BIとBAのもう1つの違いは、BIは一般的に、データアナリストやサイエンティストの技術的な専門知識を必要とせずに、ビジネスユーザーの意思決定を支援することを目的としていることです。これらの専門家は、そのスキルと高度な技術ツールを駆使して、組織を前進させるために必要なBA知見ビジネス意思決定者を生み出します。

BIとBAの融合

BAはBIの重要なスーパーセットであり、組織がビジネスデータを最大限に活用して行動を促進する方法を選択する場合、BIとBAのどちらを選択するかということはありません。しかし、組織は、BI と BA のそれぞれの目的と強みを念頭に置いて、データドリブンの意思決定に使用するプロセスを決定する必要があります。

BIは、現在の日常業務における戦術的な意思決定に重点を置いているため、組織は、現在のプロセスの最適化や特定の目標を達成するためなどのユースケースに焦点を当てます。例えば、ボトルネックや非効率に対処するためのワークフローの分析です。一方、企業がより大きな変化を求めている場合、例えば、新たなグローバル市場のトレンドに合わせて新製品や戦略を開発する場合、予測力に長けたBAを活用することになるでしょう。

しかし、BIとBAの組み合わせは、ビジネスデータを活用するための最も包括的な戦略を提供します。BIとBAを併用することで、組織は自社のビジネスデータの価値を活用し、効率性の向上、パフォーマンスの改善、収益性の向上、リスク管理、長期戦略の設定など、より大きな組織目標に沿った情報に基づく意思決定を推進することができます。

実例

BI と BA は、その時々の状況を改善すると同時に、将来に向けて積極的に前進する能力を組織に提供します。これらは、問題解決やプロセスの最適化、イノベーションの道筋を描くために、さまざまな形で活用されています。例えば、以下のようなものです：

チェコ共和国第4位の銀行であるMonetaは、先進的なアナリティクスを活用し、リアルタイムのレコメンデーションや不正検知などのユースケースで、革新的な技術につながる知見を活用しました。同行は業務効率とチーム間の連携を改善し、国内で最も革新的な銀行として広く認められています。

AT&TはデータとAIに統一的なアプローチを導入しています。同社は、ML のモデルを活用して、顧客とそのビジネスをプロアクティブに保護し、リアルタイムのデータ、自動アラート、レコメンデーションを使用して、業務全体で従業員を保護します。 AT&Tは、このリアルタイム自動検知システムにより、不正行為を最大80％削減しました。

ミシュランは データドリブン組織へと変貌を遂げ、自動車業界を新たな方向へと導く新たなイノベーションを展開できるようになりました。 ミシュランは多様なソースからのデータを民主化し、AIを使用して在庫切れを予測したり、サプライチェーンにおける二酸化炭素排出量を削減したりするなど、チームが独自のユースケースを開発できるようにしています。

オーストラリアの金融サービス・プロバイダーであるシフトは、顧客の状況を迅速に理解するために、異種ソースからデータを収集・分析するプロセスを開発しました。同社は、スタッフが顧客とより有意義な会話をし、エンド・ツー・エンドの体験をパーソナライズすることを可能にする知見を発見することができます。シフトは、特定の顧客セグメントに対してリアルタイムの意思決定を導入しており、現在、MLによって実現される統一されたクレジット・スコアとリスク・スコアの導入を検討しています。

Databricks によるビジネス知見の民主化

Databricks AI/BIは、誰でもアナリティクスと知見を民主化できるように作ら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。 データ・インテリジェンスを搭載したAI/BIは、2つの補完的な機能を備えています：ダッシュボードとGenieです。ダッシュボードは、アナリストは自然言語を使用して、ビジネスチーム向けに高度にインタラクティブなデータ可視化を迅速に構築するためのローコード体験を提供します。Genie は、ビジネスユーザーがデータと対話して質問し、セルフサービスで分析を行うことを可能にします。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。

FAQ

1. ビジネスインテリジェンス(BI)とビジネスアナリティクス(BA)の違いは何ですか？
BIは主に過去および現在のデータを分析し、日常的・戦術的な意思決定をサポートします。一方、BAはより複雑な分析を行い、将来の傾向を予測し、長期的・戦略的な意思決定を支援します。

2. BIとBAが連携するとどのようなメリットがありますか？
BIとBAを組み合わせることで、企業は現在の業務効率化と将来の戦略的成長を両立でき、データから最大限の価値を引き出し、情報に基づいた意思決定が可能になります。

3. BIとBAのそれぞれの主なツールにはどのようなものがありますか？
BIツールにはデータ可視化ツール、リアルタイム分析、セルフサービス分析ツールがあり、BAには予測分析、データマイニング、機械学習、回帰分析など高度な分析手法が使われます。