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ビジネス分析とは

ビジネス分析の定義

データ分析と従来の分析を区別することから始めましょう。これらの用語はよく同じ意味で使用されますが、区別はあります。従来のデータ分析とは、収集された大量のデータを分析してインサイトと予測を得るプロセスを指します。ビジネスデータ分析(ビジネス分析と呼ばれることもある)でもその考え方は同様ですが、多くの場合、分析プロセスを促進する事前に構築されたビジネスコンテンツとツールを使用して、ビジネスのコンテキストで分析を行います。

具体的には、ビジネス分析とは次のことを指します。

  • 過去のビジネスデータの取り込みと処理
  • そのデータを分析した傾向、パターン、根本原因の特定
  • それらのインサイトを使用したデータに基づくビジネス上の意思決定

つまり、データ分析は最新の分析プロセスの総称です。ビジネス分析はその焦点が絞り込まれていると言えます。データの全体的な量が増加するにつれて、機能上、世界中の組織に広まっていて、より重要になっています。

クラウド分析ツールを使用して、組織では、セールス、マーケティング、人事、財務などのさまざまな部門のデータを統合し、統一されたビューで、ある部門の数値が他の部門にどのように影響するかを示すことができます。さらに、視覚化、予測インサイト、シナリオモデリングなどのツールにより、組織全体のあらゆる種類の独自のインサイトを得られます。


ビジネス分析ツールの使用

ビジネスデータ分析には、インサイトを提供するために連携する多くの個別のコンポーネントがあります。ビジネス分析ツールは、レポートと視覚化を通じてデータを処理してインサイトを作成する要素を扱いますが、そのプロセスは実際には、そのデータを取り込むためのインフラストラクチャから始まります。ビジネス分析プロセスの標準的なワークフローは次のとおりです。

データ収集:IoTデバイス、アプリ、スプレッドシート、ソーシャルメディアなど、データの送信元がどこであっても、アクセスのためにすべてのデータをプールし一元化する必要があります。クラウドデータベースを使用すると、収集プロセスが大幅に簡単になります。

データマイニングデータは到着して保存(通常はデータレイクに保存)されると、並べ替えて処理する必要があります。機械学習アルゴリズムはこの処理を加速するために、特定のソースからのデータのメタデータを特定するなど、パターンと繰り返し可能なアクションを認識します。これにより、データ・サイエンティストは手動のロジスティックタスクではなくインサイトの導出に集中できるようになります。

記述的分析:何が起こっているのか、なぜ起こっているのか?記述的データ分析では、データの背景情報をより深く理解できるように、これらの質問への回答が得られます。

予測分析十分なデータが収集されて記述的分析で十分に処理されたら、ビジネス分析ツールで傾向と履歴コンテキストに基づいて予測モデルの構築を開始できます。構築されたモデルを使用して、ビジネスおよび組織での選択肢から将来どれを選ぶべきかを通知できます。

視覚化とレポート:視覚化およびレポートツールでは、数値とモデルが分類されて、見やすくわかりやすい形式で表示されます。このタイプのツールでは、プレゼンテーションが簡単になるだけでなく、経験豊富なデータ・サイエンティストからビジネスユーザーまで誰もが新しいインサイトをすばやく発見しやすくなります。

ビジネス分析ツールの使用

ビジネス分析とビジネス・インテリジェンス

一見すると、ビジネス分析とビジネス・インテリジェンスの間に大差はないように思われるかもしれません。いくらか似ている点はありますが、ビジネス分析とビジネス・インテリジェンスを比較すると、説明が必要な違いがまだあります。

確かに、これらの用語間には強い関連性がありますが、ビジネス・インテリジェンスでは、過去と現在のデータを使用して、過去に何が起こったのか、現在何が起こっているのかを把握します。一方、ビジネス分析では、ビジネス・インテリジェンスを基に、将来何が起こるかについてモデルによる教育を受けた予測を試みます。ビジネス分析では、将来何が起こるかについてデータに基づく予測を行うために、機械学習、データの視覚化、自然言語クエリなどの次世代テクノロジーを使用します。

ビジネス分析のメリット

ビジネス分析のメリットは、組織の隅々に影響します。部門間のデータが1つのソースに統合されると、エンドツーエンドのプロセスで全員が同期されます。これにより、データや通信に差異がなくなり、次のようなメリットが得られます。

データに基づく意思決定ビジネス分析を使用すると、難しい意思決定がよりスマートになります。この場合、スマートとはデータによって裏付けられていることを意味します。根本原因を定量化し、傾向を明確にすることで、人事予算、マーケティングキャンペーン、製造とサプライチェーンのニーズ、セールスアウトリーチプログラムなど、組織の将来をよりスマートに把握できます。

簡単な視覚化:ビジネス分析ソフトウェアを使用すると、手に負えない量のデータを取得し、シンプルにしかし効果的に視覚化できます。これにより2つのことが達成されます。1つ目は、ビジネスユーザーが数回のクリックで簡単にインサイトにアクセスできることです。2つ目は、データを別の形式で表示して新しいアイデアを発見できることです。

what-ifシナリオのモデリング:予測分析では、ユーザーが将来の結果に影響する傾向やパターンを探るためのモデルが作成されます。このようなモデルの作成は、以前は経験豊富なデータ・サイエンティストの専門領域でしたが、機械学習を活用したビジネス分析ソフトウェアを使用すると、プラットフォーム内で行うことができます。その結果、ビジネスユーザーは、高度なアルゴリズムを作成することなく、変数をわずかに変更してwhat-ifシナリオを作成することで、モデルをすばやく調整できます。

拡張:上記のすべてのポイントは、ビジネスデータ分析によりユーザー主導のインサイトを促進する方法を考えることにあります。しかし、ビジネス分析ソフトウェアに機械学習と人工知能が活用されている場合、拡張分析の力は解き放たれます。拡張分析では、大量のデータを自己学習、適応、処理する機能を使用して、プロセスが自動化され、人間の偏見のないインサイトが生成されます。

ビジネス分析の使用事例

ますます多くの部門で、意思決定と予算がビジネス全体にどのように影響するかをより的確に把握しようとしています。ビジネス分析ソフトウェアを使用すると、タスクや部門に関係なく、データを使用して戦略的意思決定を推進できます。

マーケティング:成功と影響を特定するための分析
メールキャンペーンに応答する可能性が高いのはどういう顧客でしょうか?前回のキャンペーンのROIはどのくらいでしたか?ますます多くのマーケティング部門で、提案したプログラムがビジネス全体にどのように影響するかをより的確に把握しようとしています。AIと機械学習を活用した分析では、データに基づいて戦略的なマーケティング意思決定をより的確に行うことができます。詳細を見る

人事:人材のインサイトを見つけて共有するための分析
キャリアに関する従業員の意思決定をより的確にするものは何でしょうか?ますます多くの人事部門のリーダーが、提案したプログラムがビジネス全体にどのように影響するかをより的確に把握しようとしています。適切な分析機能により、人事部門のリーダーは、結果を定量化および予測し、採用チャネルを把握し、従業員の意思決定をまとめて評価することができます。詳細を見る

セールス:セールスを最適化するための分析
リードを売り上げに変える重要な瞬間はいつでしょうか?詳細分析では、購入につながるさまざまな変数をすべて取り入れて、セールスサイクルを分析できます。価格、在庫状況、地域、季節、その他の要因がカスタマージャーニーのターニングポイントになる可能性があります。この分析には、そのような重要な瞬間を解読するためのツールが用意されています。詳細を見る

財務:組織の予算予測を活用した分析
どうすれば利益率を上げることができるでしょうか?財務部門は、人事であれセールスであれ、すべての部門と連携します。これは、特に財務部門が大量のデータに直面しているため、イノベーションが常に重要であることを意味します。分析を使用すると、予測モデリング、詳細分析、機械学習からのインサイトより導き出した将来に資金を投資できます。詳細を見る

ビジネスデータ分析の成功事例

あらゆる規模と業界の組織は、ビジネス分析を使用して業務、意思決定、予測を変革できます。業界をリードするビジネス分析クラウド・ソリューションが、企業の収益向上にどのように役立ったかについて、いくつかの事例を紹介します。

たとえば、Western Digital社では、ERP、EPM、SCMなどのミッションクリティカルなビジネス・アプリケーション全体で25倍高速にデータにアクセスできるようになったため、データの分析のためのポイントシステムの統合ではなく、戦略的インサイト、イノベーション、カスタマー・エクスペリエンスの向上に集中できます。

Adventist Health社:Adventist Health社では、全人的ヘルスケアを提供することを目指しています。エンタープライズ・データの管理と計画に加えて、Oracle Cloud EPM、ERP、HCM、Analyticsを含む統合クラウドを導入する包括的なソフトウェア・アプローチを通じて、この戦略を支援しています。


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