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ソース：Nyul / Dreamstime.com
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多くの企業は、BIを完全に理解していない場合でもBIを望んでいます。ビジネスインテリジェンスとは何か、どのように機能するかを調べます。
現代のビジネスの長期的な成功にとって非常に重要な何かのために、ビジネスインテリジェンスの概念は明確に定義されていません。しかし、それは多くの企業がそれを完全に理解していなくても、それを望んでいることを止めません。ここでは、このITビジネスの傾向、それが何であるか、企業プロセスを改善するためにどのように機能するかをよく見てください。
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）とは、企業のプロセスを改善する洞察を生み出すためのデータの収集と分析を指します。その定義には多くの要素が詰め込まれており、その結果、BIをめぐる多くの混乱は、分析で止まるという仮定に起因しています。区別があいまいになることもありますが、ビジネスインテリジェンスは、ビジネスが情報に基づいた意思決定を行うために必要な実用的な洞察を生み出すため、ビジネス分析の最終目標と考えることができます。これを行うには、効果的なビジネスインテリジェンスが4つの主要な基準を満たす必要があります。
- 正確さ
これは、データ入力と出力の精度を指します。もちろん、この2つは関連しています。分析を必要とするシステムは、分析モデルが健全であっても、汚染されたデータが結果を台無しにする可能性のあるGIGO（ガーベッジイン、ガーベッジアウト）問題の犠牲になる可能性があります。正確な回答（出力）を取得するには、入力するデータが正確で、ビジネスが回答を求めている質問に関連している必要があります。
企業が作成したすべてのデータを分析モデルにダンプし、製造番号から従業員の配偶者の状態に至るまですべてを理解することを期待することは、しばしば非現実的です。これが、特定の問題に関連するデータを選択するために人間の裁量がしばしば使用される理由です。とはいえ、この選択は過度に行使されるか、単に間違って行われる可能性があり、GIGOの問題に戻ります。 - 貴重な洞察
すべての洞察が価値があるわけではありません。顧客の大半の利き手（左または右）を知ることは、野球グローブメーカーにとっては有用かもしれませんが、靴メーカーにとってはあまり役に立ちません。すべてのデータを処理して、以前は未知であったものを見つけることは満足のいくものですが、BIは具体的な洞察を提供する必要があります。たとえば、野球のグローブを購入した多くの顧客がランニングシューズも購入したスポーツ店を分析した場合、所有者は顧客の便宜のために店のディスプレイをクラスターの靴と手袋に再配置したり、チャンスを最大化するために店舗のさまざまなコーナーに分けたりすることができますブラウジングの。 - 適時性
正確で価値のある洞察を得るのは、戦いの半分に過ぎません。ビジネスインテリジェンスは、これらの洞察を適切なタイミングで提供できる必要もあります。前述のスポーツ店が購入傾向の開始時ではなく、12月にグローブとランニングシューズの相関関係を発見しただけの場合、その情報を活用する機会を失う可能性があります。
適時性には2つの部分があります。入ってくるデータの適時性と出てくる洞察の適時性です。企業は、何をするかに応じて異なる決定時間枠を持っています。小売店は、タイムリーな洞察が月単位、週単位、さらには日単位で実装されることを期待して、非常にタイムリーな販売情報をBIに送りたいと思うでしょう。石油およびガスの探鉱および生産会社のような長期事業では、四半期ごとまたは年ごとの洞察のみに関心がある場合があります。 - 実用的
あらゆるタイプのビジネスインテリジェンスの最後のハードルは、対処できる洞察を提供することです。ある程度まで、これは実際的な制約を理解することを意味します。たとえば、すべての機器をアップグレードするための無制限の資本があれば、事実上すべての企業がより効率的になる可能性があります。そのため、優れたビジネスインテリジェンスは、既存の資産を最大限に活用する、最大の利益を生むアップグレード、またはさらに優れたアップグレードを特定する必要があります。言い換えれば、ビジネスインテリジェンスは、明白なものを超えた洞察を提供し、企業独自の制約内で機能して、ビジネスプロセスと最終的にその収益性を改善するための実用的なアイデアを提供する必要があります。
BIプロセス
それでは、ビジネスインテリジェンスのブラックボックスで何が行われているのでしょうか。ビジネスインテリジェンスプロセスは、デミングサイクルに非常に似ています。繰り返しループする4つの大まかなステップがあります（これの流行語は継続的な改善、つまり改善です）。
- データ収集：データソースが識別され、データが収集され、分析可能な形式に変換されます。
- 分析とアクション：データが分析され、一連のアクションが実行されます。
- 測定：アクションの結果は、選択したモデルを使用して測定されます。
- フィードバック：アクションの結果は、BIプロセスを継続的に改善するための別のデータポイントとして使用されます。
アクションのビジネスインテリジェンス
BIは、組織とそのすべてのビジネスラインに適用されるデミングサイクルです。通常、技術によって促進されます。このビューでは、ソフトウェアは単にこのプロセスの実装をはるかに簡単にするのに役立ち、データのより大きなサンプルを分析に含めることができます。しかし、結局のところ、BIは、人間の意思決定を導くために信頼され、使用されている場合にのみ有効です。そうは言っても、BIが大規模な組織を導く上で行った飛躍は、ビジネスの世界でかなりの量の信頼性を与えるのに役立ちました。つまり、多くの企業は、BIを完全に理解していない場合でもBIを望んでいます。