2021 年に備えるべきビジネス インテリジェンスのトレンド トップ 10

2020 年には多くの業界セクターが根本的な変化を経験しましたが、ビジネス インテリジェンス業界もその 1 つです。コロナウイルスの発生により、人々の働き方は大きく変化し、多くの組織が仕事、営業、マーケティングなどをオンラインモードに急速に移行しました。この期間中、ビジネス インテリジェンス (BI) も大きな注目を集め、あらゆる規模の組織にとって欠かせない資産となったことは注目に値します。

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ハワード・ドレスナーは、1989 年に初めて「ビジネス インテリジェンス」という用語を作り出し、ビジネスの意思決定プロセスをサポートするために使用されるデータ分析ツールとテクニックを指しました。過去 20 年間で、ビジネス インテリジェンスはさまざまな点で革命を起こしてきました。多くの組織がこのテクノロジーを採用するにつれて、来年にはビジネス インテリジェンスのいくつかのトレンドが変化すると予想されます。 2021 年に注目すべきビジネス インテリジェンスのトレンドは次のとおりです。

1. サービスとしてのソフトウェア ビジネス インテリジェンス (SaaS BI)

SaaS は、2020 年にさらに広く採用されるビジネス インテリジェンス テクノロジーの 1 つです。より多くの組織がデバイスからクラウド コンピューティング データへの柔軟性とアクセスを高めるためにこのツールを採用するようになるにつれ、2021 年には SaaS がさらに成長すると予想されます。 SaaS は組織がリモートワークを実施するための第一の選択肢になりつつあり、これらの組織にはビジネス プロセスを最適化し、リモートワークがうまく機能するようにするためのビジネス インテリジェンス ソリューションが必要です。 SaaS は、このような不確実な時代に必須である、組織の持続可能な成長の実現に役立ちます。

2. コラボレーション型ビジネスインテリジェンス

ビジネスを遂行する主な段階は相互作用によって決まります。競争の激しい市場で勝つためには、管理者と従業員の間、企業と顧客の間で多くのやり取りが必要です。このため、共同ビジネス インテリジェンスの出現がますます増加しています。コラボレーション BI は、インタラクティブ ツール (ソーシャル メディアやその他の最新テクノロジを含む) とオンライン BI ツールを組み合わせたものです。これらの共同ビジネス インテリジェンス (BI) ツールを使用すると、共有が容易になり、特定の時間に特定のユーザーに公開される自動レポートが生成されます。共同情報、情報強化、共同意思決定は、新しい共同ビジネス インテリジェンス ソリューションの焦点です。

3. セルフサービス型ビジネスインテリジェンス

データ分析には通常、データ サイエンティストの関与が必要です。ただし、セルフサービス ビジネス インテリジェンス (SSBI) を使用すると、このプロセスを簡素化できます。セルフサービス ビジネス インテリジェンス (SSBI) の助けにより、組織はデータ サイエンティストの助けを借りずに分析ツールを導入することが容易になっています。最終的には、セルフサービスを導入することで、分析とレポート作成の柔軟性が向上します。セルフサービス ビジネス インテリジェンス (SSBI) は多くの組織にとって最優先事項であるため、2021 年に成長すると予想されます。

4. データの視覚化

データストーリーを明確に説明するのはビジネスリーダーの仕事です。データ分析ソリューションから正確な分析情報を抽出し、具体的な情報でデータストーリーを解釈するという組織の取り組みは、成功に不可欠です。データの視覚化ではツールを通じて多くの自由度が得られるため、データ サイエンティストはシンプルでより便利なツールを選択することが不可欠です。

5. モバイルビジネスインテリジェンス

モバイル BI は、モバイル デバイス上の KPI、ビジネス メトリック、ダッシュボードなどの BI 関連データにアクセスできる機能です。モバイル BI の概念は 1990 年代のモバイル デバイスの登場にまで遡りますが、実際の改善が見られるようになったのは最近のことです。モバイル BI は BI ソリューションにますます統合されており、この傾向は 2021 年に重要性が高まると予想されています。

6. 市民データアナリスト

ビジネス インテリジェンスとビジネス分析のギャップは縮まりつつあります。小規模な組織は、ビジネス分析の将来を描くために「市民データアナリスト」を求めています。商業ビジネスの爆発的な成長に対応するために、市場の力によってこの労働力に変化が生じるでしょう。幸いなことに、セルフサービス BI はさまざまなプラットフォーム、ユーザー レベル、展開で採用され、熟練した専門家に取って代わっています。

7. 組み込み分析

組み込みのビジネス インテリジェンスにより、分析チームの作業負荷が軽減され、エンド ユーザーに必要な分析情報をより迅速に取得できると同時に、分析チームはビジネスの成長と差別化に役立つ新製品に集中できるようになります。組み込み分析により、エンド ユーザーは、ズームイン、データの集約、さまざまな視点からのデータの表示など、データを操作するためのより多くの機能を利用できるようになります。 2021 年には、組み込み分析の利用がさらに活発になると予想されます。

8. ハイパーオートメーション

調査会社ガートナーの調査によると、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）はハイパーオートメーションを支える中核技術となっている。ロボティック プロセス オートメーション (RPA) と AI テクノロジーを組み合わせることで、非構造化入力に依存するドキュメントフリーのプロセスなど、より多くの作業を自動化するパワーと柔軟性が得られます。ハイパーオートメーションとは、組織内で自動化された意思決定テクノロジーを広く活用することです。組織におけるハイパーオートメーションの導入は今後 1 年間で増加するでしょう。

9. データ発見への新たなアプローチ

今日の組織は、消費者データを収集するために電子メールの購読やアンケートの実施に依存しなくなりました。モノのインターネット (IoT) は、データが利用可能なさまざまなソースの技術的な状況を変えました。 2021 年には、ビジネス アナリストはこれまで以上に多くのデータ ソースにアクセスできるようになり、組織に運用、マーケティング、販売の意思決定を導く豊富なリソースが提供されます。

10. 強化された分析

データ分析はビジネス インテリジェンスと関連付けられることが多いため、拡張分析がビジネス インテリジェンス プラットフォームに影響を与えることへの期待が高まっています。拡張分析は、人工知能技術と機械学習ベースの自動化を組み合わせて、人間の知能を増強し、状況認識を提供します。ガートナーの調査によると、拡張分析は 2021 年に最も注目すべきデータ分析トレンドの 1 つです。