ビジネスが猛烈に運営されている世界では、データ資産を活用することが、競争に勝ち抜くための最善の策です。 データを分析することは、企業が正しい方向に舵を切るのに役立つ洞察を生み出す貴重な実践です。 急速に変化する市場のダイナミクスと激しい競争は、これらの洞察を生み出すことがこれまで以上に重要であることを意味します。 ただし、データ分析は差別化要因ではありません。 時間レバレッジです。
結局のところ、データは合成されるまで価値がありません。 レポート、ダッシュボード、チャート、またはグラフ — つまり、消費可能な洞察です。 その結果、特にデータが無数のソースからさまざまな形式で提供される場合、組織が十分な情報に基づいた決定を下すのは困難な場合があります。
ここで、ビジネス インテリジェンス (BI) の出番です。 BI の従来の定義は広範で、生データを有意義で有用な情報に変換するためのツールと手法を網羅しています。
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特に大量のデータと多様なデータ ソースの場合、効果的な BI を実現することは、すぐにコストと時間のかかる作業になり、大量のコンピューティング リソースと高度なソフトウェア機能が必要になります。 その結果、BI のメリットを享受しようとしている組織は、BI インフラストラクチャ、ソフトウェア、およびメンテナンスに投資する必要があります。 さらに、データを正確に処理、分析、解釈するには、かなりの専門知識が必要です。 これらのコストは、コンピューティング インフラストラクチャに対する要求が高くなる大規模なデータ セットを処理する場合に、さらに複雑になります。 BI をビジネスに役立てるためには多額の投資が必要になるため、潜在的な投資収益率を明確に理解することが不可欠です。
既存の手法とツールは、長い間、洞察を生み出すための標準的な手順を提供してきました。 どの組織も固有の課題に直面しています。 多くの場合、業界に合わせてカスタマイズされた BI ソリューションに頼り、競争で優位に立つことができます。 Tailore結果として、カスタマイズされたソリューションは、最も実用的な洞察から最大のビジネス価値を生み出し、イノベーションと成長を加速します。
ユーザーの行動は動的に変化しており、タイムリーで適切なビジネス上の意思決定を行うことは必須であり、困難でもあります。 成功は、ビジネスの成長、機会の分野、新興市場のトレンド、または新しい収益源に影響を与える主要な問題を特定する際のタイムリーな洞察にかかっています。 これを念頭に置くと、洞察が迅速に生成された場合にのみ、データ分析が最も効果的でビジネスに役立つことが証明されるのは驚くことではありません。
データを実用的な洞察に変えるまでの時間は、分析機能の有効性を測定するための重要な KPI であり、一般に「洞察までの時間」と呼ばれます。 データ分析には、ビジネス上の意思決定を可能にする価値の生成が常に伴う必要があるため、洞察の意味を裏付けることも重要です。
次のようなさまざまな要因によって、データを理解するのにかかる時間が遅くなる可能性があります。
- データ量と複雑さ: データ セットが大きく複雑になるほど、データのクリーニング、処理、分析に時間がかかります。
- データ品質: 欠落している情報や一貫性のない情報など、品質の低いデータは、それを洞察に変えるプロセスを遅らせます。
- ツールとインフラストラクチャの可用性: ソフトウェアやハードウェアなど、データ分析に使用されるツールの可用性と有効性は、洞察までの時間に影響します。
- 関係者のスキル: BI の専門家は、初心者に比べて洞察を得るまでの時間を短縮できます。
- 実験の有効性: 実験をログに記録する非効率的で時代遅れの方法は、必要な詳細が失われたり、記録されなかったりするリスクに直面しており、洞察サイクルが長くなります。
- 迅速な反復能力: 実験を迅速に反復する組織の能力は、革新的なアイデアを生み出して成長を促進します。
その他の非技術的要因も、次のような組織の洞察を生み出す速度を妨げる可能性があります。
- 組織文化: 組織の文化と慣行によって、データを迅速に洞察に変える能力が促進される場合と妨げられる場合があります。
- データガバナンス: データ アクセス、データ品質、データ セキュリティ、データ リネージ、またはデータ保持を管理するポリシーとプロセスも、洞察が生かされる速度を妨げる可能性があります。
多くの場合、これらの要因は組織固有のものですが、業界全体の傾向の中には、分析と BI にはるかに広い規模で影響を与えるものもあります。
BI イニシアチブをスピードアップするために、理想的なプラットフォームは、自動化されたデータのクリーニングと分析を促進することによって、ユーザーが洞察を迅速に抽出できるようにする必要があります。 開発者が機能に集中できるように、効果的な BI に必要なデータ処理プラットフォームに伴うパフォーマンス関連の問題に対処することから開発者を解放する必要があります。
ビジネスが超高速の BI の結果から恩恵を受ける例をいくつか見てみましょう。
小売会社
中規模の小売業が、顧客の行動と好みに関する洞察を得て、販売およびマーケティング戦略を改善することに関心があるとします。 販売、顧客、在庫、ソーシャル メディア データなど、複数のソースからの大量のデータがあります。 BI ツールは、この小売業のビジネス プロセスを支援し、その大規模なデータ セットを分析して、たとえば、さまざまな顧客セグメント間で最も人気のある製品や、最も忠実な顧客ベースを持つ店舗の場所などを判断できます。 これらの強力な洞察は、会社が製品開発、マーケティング、および店舗運営について十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
医療提供者
家庭医とそのサポート スタッフは、電子カルテ (EHR)、検査結果、保険金請求などのさまざまなソースからデータを取得します。 彼らは、慢性疾患を予測および予防できるデータ パターンを特定することを目指しています。 その性質上、ヘルスケア ドメインは高リスクのカテゴリに分類され、堅牢なモデルを構築するには大規模な実験が必要です。 データの洞察は、医療スタッフがリスクの高い患者を特定し、費用対効果の高い治療法を見つけ、再入院する可能性が最も高い患者を特定するのに役立ちます。 これらの貴重な洞察は、開業医が患者のケア、治療計画、および予防措置について十分な情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
データからインサイトを生成するのに長い時間がかかる場合、現代の世界で BI の必要性がますます高まっていますが、企業が競争で優位に立つには十分ではありません。 この投稿では、洞察が生成されるペースに影響を与える課題と傾向について説明しました。 データ処理の自動化、カスタム データ分析、およびスケーラブルなソリューションのメンテナンスを含む効果的な BI 戦略は、インサイトをタイムリーに生成するのに役立ちます。
ヴィディ・チュー スケーラブルな機械学習システムを構築するために、製品、科学、エンジニアリングの交差点で働く AI ストラテジストであり、デジタル トランスフォーメーションのリーダーです。 彼女は受賞歴のあるイノベーション リーダーであり、作家であり、国際的な講演者でもあります。 彼女は、機械学習を民主化し、誰もがこの変革に参加できるよう専門用語を打ち破ることを使命としています。
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