2021 年のビジネス インテリジェンスの 7 つのトレンド

[[418205]]

ビジネス インテリジェンスの応用は、近年、人工知能、機械学習、自然言語処理 (NLP)、クラウド コンピューティングによってもたらされた利点により大きな変革を遂げており、企業におけるその重要性は低下しています。しかし、ビジネス インテリジェンスは死んではおらず、人工知能に置き換えられたわけでもありません。

実際、ビジネス インテリジェンスは使いやすくなり、より多くの企業に拡大し、クラウドに移行し、より広範な ERP および CRM ソフトウェア スイートに組み込まれ、現在では AI と機械学習も取り入れられています。

調査会社IDCが発表した2020年の市場シェアデータによると、コロナウイルスの流行による経済的混乱にもかかわらず、世界のビジネスインテリジェンスおよび分析市場は総額192億米ドルとなり、5.2%増加した。今後、企業がデジタル変革と、ビジネスの成長を促進するためのよりスマートなデータ活用方法に注力するにつれて、ビジネス インテリジェンスの成長は加速すると予想されます。

市場リーダーには、Microsoft、SAP、Salesforce、IBM、SAS、Oracle など、業界で最も強力な企業が含まれます。一方、これらの業界リーダーは世界市場の約 60% を占めるに過ぎないため、ThoughtSpot や Alteryz のようなイノベーターにとってはまだ十分な余地があります。

ビジネス インテリジェンスは昔から存在していますが、少し時代遅れだと考える人もいるかもしれません。ビジネス インテリジェンスの問題は、一部の企業の従業員にとって使いにくいこと、従業員が現実のビジネス問題を解決するのに役立たない派手なレポートやカラフルなダッシュボードを提供すること、データ カタログの作成やデータ ウェアハウスの構築など、事前の作業が多すぎることです。

BARCリサーチセンターの創設者兼CEOであるカーステン・バンゲ氏は、パンデミック以前は、ビジネスインテリジェンスは多くの場合投資に見合う価値がないと証明されたレガシーテクノロジーであるとみなされていたと述べた。状況は劇的に変化したとバンジ氏は言う。新たな調査結果によると、企業はサプライチェーン、急速に変化する消費者行動、自社のビジネスプロセスに対するより深い洞察の必要性を認識し、再びビジネス インテリジェンスに注目し始めています。

同氏は、BARC Researchが発表した2021年のデータ、ビジネスインテリジェンス、分析トレンドモニターレポートで調査された企業の間では、データサイエンスに基づく分析が優先事項であると付け加えた。

2021 年以降のビジネス インテリジェンスの主要なトレンドをいくつか紹介します。

1. 人工知能と機械学習は刺激的な可能性をもたらす

ビジネス インテリジェンスにおける最も重要なトレンドは、人工知能と機械学習の融合です。 IDC アナリストの Dan Vesset 氏は、拡張分析の新しい時代が始まったと述べています。次世代の BI ソフトウェアを一般に普及させるために必要な AI 分析機能はまだ初期段階ですが、過去の傾向から判断すると、この世代の BI ソフトウェアが主流として採用されるまでには 10 年もかからないと思われます。

Forrester Research のアナリスト Boris Evelson 氏は、拡張 BI (AI で強化されたビジネス インテリジェンス) はビジネス ユーザーを市民データ サイエンティストに変える可能性があると付け加えました。エベルソン氏によると、目標は、データサイエンティスト以外の人でも、キーボードをクリックするだけで予測分析、異常検出、その他のビジネスインテリジェンス関連の機能を実行できるようにすることだという。

さらに、機械学習システムをバックグラウンドで実行して、潜在的な問題を解決することもできます。エベルソン氏は、機械学習システムはデータ内の興味深いパターンを識別し、他の方法では不可能な方法でエンドユーザーに警告することができると述べた。

バンジ氏はさらに、「拡張分析とは、機械学習によって人間の能力を補完し、創造的な問題解決と比類のないパターン認識を組み合わせて、両方の長所を引き出す能力を指します。主な目標は、分析とビジネス インテリジェンスをよりアクセスしやすくし、一般ユーザーの参入障壁を下げながら、パワー ユーザーの効率を高めることです」と付け加えました。

2. パンデミック後の時代にクラウド導入が急増

ビジネス インテリジェンス ソフトウェアのクラウド導入はすでにトレンドとなっていましたが、パンデミックにより従業員が在宅勤務を余儀なくされ、IT 部門が重要なビジネス アプリケーションへのリモート アクセスを提供する必要に迫られたことで、その傾向は確実に加速しました。

Bange 氏は、ビジネス インテリジェンスの使用事例の 50% がクラウドに導入されており、これは毎年着実に成長していることを意味すると述べました。クラウドベースの BI の利点には、リモート ユーザーへのアクセス性、スケーラビリティ、弾力性、展開のスピードなどがあります。さらに、企業がバックアップやアプリケーションの実行のために大規模なデータセットをクラウドに移行することに慣れてくると、データ ウェアハウスやデータ分析をクラウドに移行する可能性が高くなります。 「アナリティクスのリーダーは、データにアナリティクスをもたらすことを好むのであって、その逆ではない」とバンジ氏は言う。

3. 自然言語処理が一歩前進

データ サイエンティストでない限り、適切なクエリを実装するのは難しい場合があります。解決策は、ビジネス インテリジェンス システムに自然言語処理を組み込み、従業員が簡単に質問して回答を得られるようにすることです。自然言語処理により、既存の BI トレーニングを受けたスタッフが BI ツールをより効果的に使用できるようになるだけでなく、企業は BI をより深く広く拡張できるようになります。

自然言語処理は確かに成長傾向にありますが、まだ完全に実現されているとは言えません。 「自然言語を正確なクエリに翻訳するのは非常に難しいことがあり、最初の試みで必ずしも正しい答えが得られるとは限りません」とエベルソン氏は言う。「何百もの答えが返ってくることもあります。」これは、Google 検索で起こることと似ています。同氏は、自然言語システムには依然として多くの調整が必要だと付け加えた。

4. CRMおよびERPプラットフォームに組み込まれたビジネスインテリジェンス

買収または社内開発を通じて、ERP および CRM ベンダーはビジネス インテリジェンスを自社のプラットフォームに組み込んでいます。たとえば、Salesforce は 2019 年にビジネス インテリジェンス業界のリーダーである Tableau を買収し、そのソフトウェアをクラウドベースの CRM プラットフォームに迅速に統合しました。

ベセット氏は、ビジネス インテリジェンスがスタンドアロンの分離されたプロセスからビジネス プロセス ワークフローの不可欠な部分へと進化する点が利点であると考えています。組み込みのビジネス インテリジェンスは、企業がビジネス プロセスに関連する手順を自動化し、速度とパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

5. ストーリーテリングを通じて情報を伝える新しい方法が生まれる

従来の BI アプリケーションでは、カラフルなチャートやグラフが満載のレポートやダッシュボードが生成されますが、このプレゼンテーションは洗練されているものの、技術に詳しくないユーザーに情報を提示する最善の方法ではない、または最も役立つ方法ではない可能性があります。バンジ氏は、「非常に複雑なビジュアルの逆の傾向は、データのダンプではなくストーリーテリングに向かっている」と述べた。

ビジネス インテリジェンス ベンダーは、「情報設計」と呼ばれる原則を使用して、生データだけでなく実用的なアドバイスも提供しながら、特定の問題や状況を通じてユーザーを導く方法でプレゼンテーションを合理化します。このタイプの物語には、テキストと視覚的な物語の両方が含まれる可能性が高くなります。

6. ビジネスインテリジェンスが業務を加速させる

ビジネス インテリジェンスは、毎週や毎月など定期的にレポートを配信できます。しかし、今日の競争の激しいビジネス環境では、これではもはや十分ではありません。ビジネス インテリジェンスを使用すると、消費者の行動やサプライ チェーンの混乱など、さまざまなソースからデータを収集して分析できます。

ビジネス インテリジェンス システムは、特定の機能にさらに多くのリソースを割り当てたり、急速に変化するビジネス状況に対応したりするなど、迅速な意思決定のための推奨事項を提供できるようになるとバンジ氏は述べた。運用 BI を使用すると、ダッシュボードを定期的に (たとえば、1 時間ごとに) 自動的に更新でき、BI システムはアラートをトリガーして、対処する必要がある問題や活用できる新たな機会があることを運用チームに通知できます。

7. ビジネスインテリジェンスの成功には事前の作業が必要

ビジネスインテリジェンスのためのツール自体はすでに成熟していますが、多くの企業では必要な準備が行われていないため、ビジネスインテリジェンスの実装に苦労しています。 「ビジネス インテリジェンス テクノロジーは既に存在しているが、人材とプロセスに障壁がある」とエベルソン氏は言う。「企業はデータ主導の文化を構築し、人材をトレーニングする必要がある」

BARCリサーチセンターによる新しい調査研究によると、回答者に2021年の優先事項をランク付けするよう依頼したところ、データ品質管理とデータ検出がリストのトップに挙げられました。高度な分析と機械学習は 11 位にランクされましたが、企業が AI に興味を持っていないということではありません。これは、高品質でアクセス可能なデータがまだ十分に利用できない時期に、企業が機械学習のメカニズムを適応させるのに苦労していることを意味します。バンジ氏は、企業は基本に立ち返り、データの使用と管理の基本に焦点を当ててから、高度な方法に焦点を移しているようだと述べた。

Evelson 氏は CIO に対して、現在の BI プラットフォームのレガシー バージョンを更新するか、新しいベンダーと提携するかに関わらず、今すぐエンタープライズ クラスのプラットフォームに移行するようアドバイスしています。彼は、現在、分析に利用可能なデータのうち、エンタープライズ データ ウェアハウスに入力されているのは 20% から 30% に過ぎないと指摘しました。同氏は、ビジネス インテリジェンスは CIO が成功するための重要な選択肢であると付け加えました。