2022 年のビジネス インテリジェンス トレンド予測

調査では、テクノロジー主導の業界を推進する 2022 年までのビジネス インテリジェンスの主要なトレンドと予測が示されています。

ビジネス インテリジェンスには、あらゆる種類のビジネスに必須のソフトウェア ソリューションとなるすべての特性が備わっています。一方、ビジネス インテリジェンスは必ずしも企業だけの領域ではありませんでした。ビジネス インテリジェンスが企業にとってより価値のあるツールになったことは間違いありません。 COVID-19 パンデミックはほぼすべての業界に厳しい逆風をもたらしましたが、多くの BI トレンドが現状を変えつつあるため、BI 業界はこの劇的な変化に備えています。

データ品質管理

データ品質は、データアナリストにとって対処するのが最も難しい問題の 1 つです。利用可能なデータから適切な洞察を得て適切な決定を下すためには、優れたデータ品質が不可欠です。完全性、妥当性、一意性、一貫性、適時性、正確性などは、データ品質を評価するために使用できる特性の一部です。データ品質管理は BI の最も有望な領域の 1 つであり、データ品質の低下による危険を回避し、組織の BI 支出を削減するために重要です。データ品質管理に関連するプロセスにより、組織は世界中のデータ品質基準と法律に準拠できるようになります。

営業とマーケティングのためのビジネスインテリジェンス

もう一つの人気のトレンドは、営業部門やマーケティング部門がさまざまな業務でビジネス情報を活用することです。ビジネス インテリジェンス ダッシュボードを使用することで、営業およびマーケティング担当者は、技術的な IT 専門家やビジネス アナリストに頼ることなく、消費者の最新の販売および購入パターンにアクセスできます。あらゆる販売活動やマーケティング活動は、ビジネス インテリジェンス ツールから恩恵を受ける可能性があります。販売目標と予測の精度を向上させ、最新のマーケティング キャンペーンやプロモーションの市場効果を評価し、顧客獲得および維持計画を策定します。企業は、適切な販売およびマーケティングのビジネス インテリジェンス ツールを実装することで、より高い収益 (製品のクロスセルとアップセルによる) を獲得し、顧客満足度を向上させることができます。

データ検出

データ検出は、ビジネス ユーザー向けのデータ分析とも呼ばれ、2022 年のトップ ビジネス インテリジェンス トレンドの 1 つです。ビジネス ユーザーにとって、データ検出とは、データ分析ツールを使用してパターンを見つけ、データから洞察を得るビジネス プロセスです。ビジネス プロセスとしてのデータ検出の 3 つのステップは次のとおりです。データ準備ステップでは、ビジネス ユーザーが多数のデータ ソースに接続します。データ視覚化ステージでは、ビジネス ユーザーはデータ視覚化ダッシュボード (便利なチャートやグラフを含む) を活用して視覚的なデータ分析を迅速に実行できます。データ分析ステージでは、ビジネス ユーザーは分析機能を使用して、利用可能なデータ内の高レベルのパターンを検出できます。視覚化ツールを利用することで、ビジネス ユーザーはビジネス パターンや異常をより簡単に見つけることができるため、迅速かつ適切なアクションを実行できます。

ビジネスインテリジェンスにおける人工知能と機械学習

チャットボットであろうと、データ駆動型のカスタム製品であろうと、業界の専門家の 97% は、AI と機械学習がマーケティングで重要な役割を果たすと考えています。一方、AI と機械学習は、ビジネス インテリジェンスや分析などの企業イニシアチブで使用される可能性が高くなります。データ分析では、異常や予期しない傾向を見つけるために AI と機械学習の技術が非常に重要です。たとえば、AI アルゴリズムは、複雑なニューラル ネットワークを使用して履歴データを調べ、異常や予期しないイベントを確実に検出できます。

レポートと予測分析

予測分析とレポートは、顧客価値の評価であれ、売上予測の作成であれ、ビジネス インテリジェンスにおける最も重要なトピックの 1 つです。データ分析ではビッグデータを使用できるため、ビジネス インテリジェンス テクノロジーでは、既存のデータ パターンに基づいて将来のビジネス トレンドを予測できるようになりました。世界中の業界では、さまざまなアプリケーションに予測分析とビジネス インテリジェンスを統合しています。たとえば、航空会社はこのテクノロジーを使用して消費者の需要を予測し、最適な航空運賃を計算できます。同様に、銀行や金融機関はこのデータを活用して顧客の信用スコアを判定できます。

コラボレーション型ビジネスインテリジェンス

ビジネス インテリジェンス テクノロジとソーシャル メディアや Web テクノロジなどのオンライン コラボレーション ツールとのコラボレーションは、コラボレーション型ビジネス インテリジェンスと呼ばれます。コラボレーション型ビジネス インテリジェンスは、より高速なデータ収集および処理テクノロジーの出現により、意思決定プロセスが迅速化される業界のトレンドです。コラボレーション BI を使用すると、BI レポートを簡単に共有し、ビジネス ユーザー間のエンゲージメントを高めることができます。コラボレーション型ビジネス インテリジェンス テクノロジーは、問題を改善し、Web 2.0 プラットフォーム (Wiki やブログなど) を使用して企業のアイデアを伝えたり、ソリューションを提案したりすることを目的としています。

強化された分析

2022 年までに、拡張分析はビジネス インテリジェンスで最も人気のあるトレンドになるでしょう。さらに、世界の拡張分析市場は 2023 年までに 130 億ドルに達すると予想されています。人工知能と機械学習を活用した拡張分析ソリューションにより、技術者以外の人でも複雑なデータ分析モデルを作成し、そこからより深い洞察を迅速に得ることができます。たとえば、電子商取引分野の拡張分析により、オンライン小売業者はマルチチャネル マーケティングを使用して、複数のチャネルで広告を宣伝し、商品を販売できるようになります。

セルフサービス型ビジネスインテリジェンス

従来のビジネス インテリジェンス システムは、中央データ ウェアハウスとデータ ストアを中心に構築されています。一方、この集中型インフラストラクチャは、いつでもあらゆるユーザーがデータにアクセスできる必要がある今日のビジネス運営には不十分です。そのため、セルフサービス BI モデルが登場し、BI ユーザーにデータ アクセスに関してさらなる自由と独立性を与えています。

データ自動化

データ自動化はハイパーオートメーションとも呼ばれ、2022 年の最も破壊的なテクノロジーの 1 つです。今年末までに、データ サイエンス関連のプロセスの 40% が自動化され、データ自動化は 2022 年に注目すべきビジネス インテリジェンスのトレンドになります。生成されたすべてのデータを統合して分析する場合、企業によるさまざまなデータ ソースの使用が依然として大きな障壁となっています。ビジネス インテリジェンス アプリケーションでは、データ自動化システムはデータ統合に重点を置いており、アナリストが大量のデータを収集して分析できるようにします。

組み込み分析

多くのデータ中心の企業は、組み込み分析とビジネス インテリジェンスに関して、現在の BI トレンドを実装しています。調査会社アライド・マーケット・リサーチによれば、世界の組み込み分析市場は2023年までに600億ドルに達すると予想されている。ビジネス インテリジェンス レポートやダッシュボードなどのビジネス インテリジェンス ソリューションをネイティブ アプリケーションに埋め込むことで、組み込み分析により、ビジネス ユーザーは追加のソフトウェア ツールに頼ることなく、より迅速にデータを調べて選択を行うことができます。