ビジネスインテリジェンス（BI）とは？定義と意味
デビッドカーター
⚡ スマートサマリー
ビジネスインテリジェンスは、生の運用データを、事実に基づいた意思決定を支援する有意義な情報に変換します。組織がパフォーマンスを測定し、市場動向を把握し、憶測ではなく自信を持って行動できるようにするプロセス、アーキテクチャ、およびテクノロジーを組み合わせたものです。
ビジネスインテリジェンスとは何ですか？
ビジネスインテリジェンス（BI）とは、生データを収益性の高いビジネス活動を促進する有意義な情報に変換する一連のプロセス、アーキテクチャ、およびテクノロジーのことです。これは、データを実用的なインテリジェンスと知識に変換するソフトウェアとサービスの集合体です。
BI（ビジネスインテリジェンス）は、組織の戦略的、戦術的、および業務上の意思決定に直接的な影響を与えます。BIは、憶測や直感ではなく、過去のデータに基づいた事実に基づく意思決定を支援します。
BIツールはデータ分析を実行し、レポート、要約、ダッシュボード、マップ、グラフ、チャートを作成することで、ユーザーにビジネスの本質に関する詳細な情報を提供する。
ビジネスインテリジェンスが重要な理由
ビジネスインテリジェンスが重要なのは、散在するデータを信頼できる行動基盤へと変換するからです。その主な理由は以下のとおりです。
- 測定：過去のデータに基づいて主要業績評価指標（KPI）を作成する。
- 様々なプロセスについて、ベンチマークを特定し設定する。
- ヘルping 組織は市場動向を把握し、対処すべきビジネス上の問題点を特定する。
- データ視覚化を改善することで、データ品質が向上し、ひいては意思決定の質も向上する。
- 大企業だけでなく、中小企業（SME）にもサービスを提供しています。
ビジネスインテリジェンスシステムの導入方法
BIシステムは、生データから最終的な分析結果に至るまで、大きく分けて3つの段階を経てデータを移動させます。
ステップ1） 生データはtrac企業データベースから取得したデータ。このデータは、多くの場合、複数の異種混在のソースシステムに分散している。
ステップ2） データはクリーニングおよび変換され、その後ロードされます。 データウェアハウステーブルがリンクされ、データキューブが形成されることで、分析準備が整った情報が得られます。
ステップ3） BIシステムを使用することで、ユーザーはクエリを実行したり、アドホックレポートを要求したり、その他必要な分析を実施したりできます。
これらの段階は適切に整理されたリポジトリに依存するため、多くのチームはまず堅牢な設計を行います。 データウェアハウスアーキテクチャ 各部門にBIを導入する前に。
実際に使用されているビジネスインテリジェンスシステムの例
例1：
オンライントランザクション処理において(OLTP）システムの場合、製品データベースに入力される情報には以下が含まれる可能性があります。
- 製品ラインを追加する。
- 商品価格を変更する。
ビジネスインテリジェンスシステムでは、製品に関する対象領域のマッチングクエリとして、新しい製品ラインを追加したり、製品価格を変更したりすることで収益が増加したかどうかを問うことができる。
OLTPシステムの広告データベースに入力されるデータには、以下のようなものが含まれる可能性があります。
- 広告オプションを変更します。
- ラジオ放送予算の増額。
BIシステムでは、対応するクエリとして、ラジオ予算の変更によって新たに追加された顧客数を問い合わせることができる。
顧客の人口統計データを保持するOLTPシステムでは、エントリには以下が含まれる可能性があります。
- 顧客の信用限度額を引き上げる。
- 顧客の給与水準を変更する。
OLAP システムでは、マッチングクエリで、顧客プロファイルの変更がより高い製品価格を裏付けるかどうかを尋ねる可能性がある。
例2：
ホテル経営者は、BI（ビジネスインテリジェンス）分析アプリケーションを使用して、平均稼働率や客室料金に関する統計情報を収集し、それによって客室あたりの総収益を算出する。
このシステムは、各ホテルから市場シェアや顧客調査に関するデータも収集し、さまざまな市場における競争力を評価する。
これらの傾向を年ごと、月ごと、日ごとに分析することで、経営陣は部屋のレンタル料金を割引する時期を決定できる。
例3：
銀行は支店長にBI（ビジネスインテリジェンス）アプリケーションへのアクセス権を与えている。これにより、各支店長は最も収益性の高い顧客を特定し、どの顧客との関係を優先すべきかを判断できるようになる。
使い方 BIツール また、IT担当者が各部署ごとに分析レポートを作成する必要がなくなり、各部署の担当者はより豊富なデータソースに直接アクセスできるようになります。
BIユーザーの4つのタイプ
ビジネスインテリジェンスは、それぞれ異なるニーズを持つ4つの主要なユーザーグループにサービスを提供しています。
1. プロのデータアナリスト：
データアナリストは、データを深く掘り下げて分析する必要のある統計学者です。BI（ビジネスインテリジェンス）は、彼らが新たな知見を発見し、独自のビジネス戦略を策定するのに役立ちます。
2. IT ユーザー:
ITユーザーは、他の誰もが頼りにするBIインフラストラクチャの構築と維持において、中心的な役割を担っている。
3. 会社の責任者:
CEOやCXOは、BI（ビジネスインテリジェンス）を活用して、事業全体の業務効率を改善することで利益を向上させます。
4. ビジネスユーザー：
ビジネスインテリジェンスのユーザーは組織全体に存在し、大きく2つのグループに分けられます。
- ビジネスインテリジェンスの一般ユーザー。
- パワーユーザー。
違いは、パワーユーザーは複雑なデータセットを扱うことができるのに対し、一般ユーザーはダッシュボードを利用して事前に定義されたデータセットを評価する点にある。
ビジネスインテリジェンスの利点
ビジネスインテリジェンスシステムを利用する主な利点は以下のとおりです。
1. 生産性を向上させる：
BIプログラムを導入することで、企業はワンクリックでレポートを作成できるようになり、時間とリソースを節約し、従業員が本来の業務に集中できるようになります。
2. 視認性の向上：
BI（ビジネスインテリジェンス）は、ビジネスプロセスの可視性を向上させ、注意が必要な領域を特定しやすくします。
3．説明責任の明確化：
BI（ビジネスインテリジェンス）は明確な責任体制を確立する。なぜなら、組織が設定した目標に対する業績について、誰かが責任を負う必要があるからだ。
4. 鳥瞰図を提供します。
意思決定者は、ダッシュボードやスコアカードといった一般的なBI機能を通じて、全体像を俯瞰的に把握することができる。
5. ビジネスプロセスを効率化する：
BI（ビジネスインテリジェンス）は、予測分析、モデリング、ベンチマークを通じて、ビジネスプロセスの複雑さを大幅に軽減し、分析を自動化します。
6. 分析を簡素化する：
BI（ビジネスインテリジェンス）は分析を民主化し、技術的な知識を持たないユーザーでも迅速にデータを収集・処理できるようにすることで、より多くの人々に分析能力をもたらした。
ビジネスインテリジェンスのデメリット
1.費用：
ビジネスインテリジェンスは中小企業にとってコストがかかる場合があり、日常的なビジネス取引に導入する正当性を説明するには費用がかさむ可能性がある。
2. 複雑さ:
BI（ビジネスインテリジェンス）は、基盤となるデータウェアハウスの構造上、導入が複雑になる場合があり、その複雑さゆえに業務慣行が硬直化してしまう可能性がある。
3. 限定的な導入：
他の多くの新技術と同様に、BI（ビジネスインテリジェンス）も当初は大規模で資金力のある企業向けに価格設定されたため、多くの中小企業にとっては依然として手の届きにくいものとなっている。
4. 実装に時間がかかる：
データウェアハウスシステムの完全な導入には約18ヶ月かかる場合があり、そのためBIは時間のかかる投資となる。
ビジネスインテリジェンスのトレンド
ビジネスインテリジェンスとアナリティクスのトレンドには、注目すべき点がいくつかあります。
人工知能： AIと機械学習は、かつて人間が行っていた複雑な分析作業を担うようになりました。この機能は、リアルタイムのデータ分析やダッシュボードレポートの提供に活用されています。
コラボレーションBI: BIソフトウェアと、ソーシャルメディアやその他の最新技術を含むコラボレーションツールを組み合わせることで、チームが協力して調査結果を共有し、共同意思決定を行うことが可能になります。
埋め込みBI: 組み込み型BIとは、BIソフトウェアまたはその一部の機能を別のビジネスアプリケーションに直接統合することで、そのアプリケーションのレポート機能を強化・拡張するものです。
クラウド分析： BI（ビジネスインテリジェンス）はクラウドから提供されるケースが増えており、多くの企業がクラウドへの移行を進めている。クラウドベースの分析への支出は、オンプレミス型ソリューションよりもはるかに速いペースで増加すると予想されている。
