成功するビジネスインテリジェンス戦略を開発する方法

ビジネスインテリジェンス戦略の策定は、企業が検討する必要がある重要なステップであり、ビジネスインテリジェンスの開発によって企業のビジネスがどのように強化され、最適化されるかを理解する必要があります。

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すべてのビジネスには達成すべき目標と計画があります。どのような行動をとり、どのような方法を選択するかを決定するために、彼らは必要なデータを収集しました。なぜなら、それが提供する洞察が、企業が成功するための強力なツールであることは否定できないからです。

その結果、多くの企業がビジネスインテリジェンス戦略の実装を開始しています。これは、効果的な意思決定とデータ分析を通じて、収益性の向上、内部プロセスの最適化、新たな収益の発見、市場動向の特定、ビジネス上の問題の発見の機会と捉えているためです。

企業はこのアプローチを導入する際に準備を整える必要があるため、ビジネスインテリジェンス戦略を開発する方法を理解する必要があります。

ビジネスインテリジェンス戦略とは何ですか?

ビジネスインテリジェンス戦略を理解する前に、この用語の定義を理解することが重要です。ビジネスインテリジェンスは、意思決定支援システムと呼ばれるテクノロジーとして 1950 年代に登場しました。その後数十年にわたり、これらのシステムは包括的なツールへと変化しました。これは主に、企業が社内のプロセスや顧客について収集できるデータの量が増加したためです (このプロセスは、インターネットとコンピューターの使用の増加によって加速されました)。

さらに、大量のデータの保存コストも安くなります。企業は、無限のデータセット (インターネットの使用記録、ソーシャルメディアのアクティビティなど) にアクセスできます。ビジネスインテリジェンスは、このすべてのデータからパターンと傾向を見つけることを目的としています。

今年の世界のソフトウェアビジネスインテリジェンスの収益は 232 億 5,894 万ドルに達すると予想されています。

関連性があると考えられる説明をいくつか示します。簡単に言えば、ビジネスインテリジェンスとは、適切な情報を適切な人に適切なタイミングで提供し、より迅速に、よりよい意思決定を行うことです。これを実現するために、ビジネスインテリジェンスには、非構造化データを収集し、それを情報に変換してビジネス上の意思決定を改善する方法があります。

ビジネスインテリジェンスには次のものが含まれます。

パフォーマンス管理
予測モデリング
分析する
データマイニング等

ビジネスインテリジェンスは、企業がそのすべての活動で生成するデータを活用します。次に、このデータを分析して視覚化し、より適切な意思決定を行うことでビジネスの成長を促進する貴重な洞察を得ます。ビジネスインテリジェンスは、収集、構造化、分析を通じて生データを意味のある情報に変換します。

企業がビジネスインテリジェンスに投資する理由はデータ分析です。組織がデータをどのように使用するかに関係なく、分析レポートから得られる洞察は組織のすべてのプロセスに影響を及ぼします。ビジネスインテリジェンスとビジネス分析という用語は、よく混同されます。ビジネスインテリジェンスは過去と現在のデータを活用して現在の意思決定に役立てますが、ビジネス分析は過去のデータを活用して現在のデータを解釈し、将来何が起こるかを予測します。ビジネスインテリジェンスでは、次のようなさまざまな分析方法が使用されます。

データマイニング (または検出) では、大量のデータを自動的に分析してパターンを検出します。
テキスト分析は、テキスト（非構造化）データ（電子書籍や研究論文）を精査してパターンを見つけます。これは、ソーシャルメディアやオンライン顧客フィードバックなどの言語分析や感情分析に使用できます。
ビジネス分析は、データとそれを使用するビジネスとの間の接続を作成し、将来の傾向を予測し、システム内の未知の非効率性を明らかにします。

企業がビジネスインテリジェンスを導入すべき理由

会社に次のような問題がある場合は、ビジネスインテリジェンスの実装を検討する必要があります。

パフォーマンスの低い従業員
顧客離れ
資源と時間の無駄
在庫切れ/在庫過剰
大量のデータを生成するが、それをどのように使用すればよいかわからない

データに基づく意思決定は、次のような点で企業に役立ちます。

パフォーマンスの追跡
運用の最適化
トレンドを予測する
利益を増やすための計画方法
顧客行動を分析する
競合他社のデータを分析する
問題とその解決策を特定する

その他の利点については、次のセクションで詳しく説明します。

（１）利益を生むビジネス上の決定

すでに述べたように、ビジネスインテリジェンスは、組織のデータから洞察を得て、よりスマートなビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。たとえば、ダッシュボードのグラフやチャートでは、組織のビジネスパフォーマンスを直感的に表現することはできません。視覚化により、データの読み取りと理解が容易になり、傾向を観察し、何がうまくいっていて何を改善する必要があるかを把握しやすくなります。

（２）正確な報告

ビジネスインテリジェンスは、財務データと運用データを使用して、正確なレポート、視覚的表現 (チャートやグラフ)、または書面による情報を作成します。このようにして、すべての利害関係者（特にビジネスリーダー）がビジネス内のあらゆる小さな変化に関与することになります。

（３）トレンドを把握する

ビジネスインテリジェンスは、業界、市場、競合他社、企業の強みと弱みを分析し、トレンドを定義します。将来のトレンドをいち早く知り、チャンスを活用しましょう。

（4）リスク管理

どの業界にも独自のリスクがあります。サイバー脅威、データ漏洩などが考えられます。ビジネスインテリジェンスにより、企業は最も効率的な方法で問題を発見、特定し、削減することができます。たとえば、ビジネスインテリジェンスを通じて、フィンテック機関は詐欺やサイバー攻撃を削減するための安全なインテリジェンスプラットフォームを作成できます。

（５）予算

ビジネスリーダーは、ビジネスインテリジェンスの実装は費用がかかり、贅沢な投資であると考えるかもしれません。しかし、得られた洞察は、より賢明なビジネス上の意思決定に役立つだけでなく、コストを節約できる領域を発見してパフォーマンスを向上させたりコストを削減したりすることで、ビジネスの収益を増加させることにもつながることは間違いありません。さらに、低価格または無料のビジネスインテリジェンスツール (Google DataStudio など) もいくつかあるため、予算は問題になりません。

（6）データへのアクセス

ほとんどのビジネスデータに簡単にアクセスできます。コーディングやデータマイニングの実行、専門家の雇用は必要ありません。ビジネスインテリジェンスツールを使用すると、数分以内にストレージの場所 (Excel など) からデータをエクスポートできます。次に、企業は数字を計算し、データを分析して視覚化し、ビジネスインテリジェンスを活用し始める必要があります。

（７）時間と効率

ダッシュボードを通じてデータを視覚化すると、これらのレポートが企業のビジネス活動を制御するため、データを理解するために時間を費やす必要がなくなります。

（8）ビジネスインテリジェンスのライフサイクル

ビジネスインテリジェンスのライフサイクルには、いくつかの重要な段階が含まれます。

方向 - 開発の方向と目標を決定する
収集 – 関連するすべてのソースからデータと情報を収集する
処理 – 生データを分析に適した形式に変換する
分析 – 処理されたデータの解釈
普及 – 新たな知見を人々に伝える

ビジネスインテリジェンス戦略の構築方法

ビジネスインテリジェンス戦略は、組織がそのパフォーマンスを測定し、アーキテクチャとソリューションを通じてパフォーマンスを向上させるのに役立つ、一種のロードマップとして考えられています。ここでは、ビジネスインテリジェンス実装計画を作成する際に従うべき手順をいくつか紹介します。

現在の状態を定義する

ビジネスインテリジェンスの潜在能力を最大限に引き出し、企業を次のレベルに引き上げるには、いくつかの簡単な質問を定義する必要があります。

今どこにいるの？
何を達成したいですか?
何が可能でしょうか?

効果的なビジネスインテリジェンス実装戦略によりビジネスの成長が可能になります。そのため、オーナーとして、いくつかの質問に答える準備をする必要があります。

機械学習 – 何を、いつ、なぜ？
予測分析 – 何が起こるでしょうか?
記述的分析 – 何が起こったか? 今何が起こっているか?

（1）ビジネスインテリジェンスロードマップを構築する

ビジネスインテリジェンス戦略は計画から始まります。どの企業でもビジネスインテリジェンスを実装するには多くの段階があるため、プロジェクトロードマップには実装の理由、内容、担当者、時期、方法を含める必要があります。企業がどのようなプロジェクト管理方法を採用しているかに関係なく、プロジェクトのマイルストーンとタスクの完了時期を伝えることは常に賢明な判断です。

ロードマップは、マイルストーンと成果物を時系列で示したものです。重要なのは、すべての従業員が足並みを揃え、これまでに行われたことや今後起こることを理解し、変化に適応できるようにすることです。

（２）ステークホルダーへのビジネスインテリジェンス戦略の提示

組織内でビジネスインテリジェンスイニシアチブを実装する前に行うべきもう 1 つのことは、すべての関係者と協力して用語を設定し、ビジネスインテリジェンスの意味を定義することです。データ処理には多数の従業員が関与するため、全員が同じ認識を持ち、ビジネスインテリジェンス開発戦略について共通の見解を持っていることを確認してください。

（３）主要業績評価指標（KPI）と要件を設定する

この段階では、企業は問題を定義し、ビジネスインテリジェンス開発戦略の助けを借りて達成されるビジネス目標について考える必要があります。計画を立てると、次のようなビジネスインテリジェンスのパラメータをさらに決定するのに役立ちます。

どのようなデータソースが使用されますか?
どのようなビジネス分析に重点を置くべきでしょうか?
どの指標がビジネスのパフォーマンスと戦略を改善できるでしょうか?
タスクが完了したと定義する主要業績評価指標 (KPI) と評価基準は何ですか?

（4）ツールを選択する

ビジネスインテリジェンスインフラストラクチャのツールの選択は、多くの場合、業界、企業の規模、ビジネスニーズによって異なります。ビジネスに必要なツールを理解するには、ビジネスインテリジェンスシステムの要件リストを作成し、市場調査を実施する価値があります。

ビジネスインテリジェンス市場では、組み込みバージョンとクラウドベース (サービスとしてのソフトウェア) テクノロジの両方として利用できるツールが数多く提供されています。最も一般的に使用されているビジネスインテリジェンスツールには、Google Data Studio、PowerBI、Tabulae、Looker、Charito、Periscope Data などがあります。

（５）プロトタイプを作成する

これは、いくつかの簡略化された機能を考え出し、仮定を検証し、製品の機能をテストし、コンセプトが実装可能であることを確認することによって、技術的なコンセプトを検証したり、その逆を行ったりする短いプロジェクトです。さらに、ソースデータの検索や、大量のデータを保護しながらエンドユーザーがアクセスできるようにするために変換を実行できる場所を見つけるのに役立ちます。

（6）チームを作る

ビジネスインテリジェンス戦略とロードマップを実装するにはチームが必要です。チームを作成するための最良の方法は、具体的な洞察を提供し、さまざまなビジョンを持ち、アーキテクチャ、技術、戦略上の決定を下すビジネスのさまざまな部門の専門家を集めることです。通常、主な役割は次の 5 つです。

ビジネスインテリジェンスエグゼクティブ – ビジネススキルと技術スキルの両方を持ち、洞察を生み出し、ビジネスインテリジェンスの実装を推進できる人。
ビジネスインテリジェンスエンジニア – ビジネスインテリジェンスシステムを設計、構築、実装、および設定する人 (最も一般的に使用されるテクノロジーは、SQL、MySQL、AWS Redshift、HBase、BigSQL、Oracle、Apache Spark および Hadoop、SSIS、SSAS、Pentaho、Tableau、PowerBI など)。
ビジネスアナリスト – データの検証、処理、視覚化に関する専門知識をチームの他のメンバーに提供し、分析を実行可能な洞察に変換する人。
データサイエンティスト – 分析、統計ツール、機械学習を使用してビッグデータから実用的な価値を抽出する人。

企業が社内に専門家チームを構築しない場合は、ビジネスニーズに最適なソリューションを提供するベンダーを雇うという選択肢が常にあります。