ビッグデータ分析：なぜビジネスインテリジェンスにとって重要なのか？
Big data analysis Why is it important for business intelligence?
ビッグデータとビジネスインテリジェンスの関係を誤解する人が多いです。ほとんどの場合、ビジネスインテリジェンスソリューションはすでにビッグデータ分析をある程度使用しています。そうでない場合は、大きな盲点があるため、対処する必要があります。
しかし、なぜ現代のビジネスにとってビッグデータ分析が非常に重要なのでしょうか？ ビジネスインテリジェンスプロセスまたはスタックの一部としてそれを利用する必要があるのはなぜでしょうか？ このガイドでは、これらの2つの質問に答えるとともに、それ以上の解説を行います。しかし、まず、これらの用語が何を意味するのかを見て、どのように組み合わされるかをより理解できるようにしましょう。
ビッグデータ分析とは？
より多くの企業や産業がテクノロジーを採用し始めたことにより、2026年までにデジタル変革支出は3.4兆ドルに達する見込みです。テクノロジーへの依存が増しており、どの産業もこの変化から免れることはできません。たとえば、GetWeaveが最近実施した調査によると、医療サービスプロバイダーの98％が、テクノロジーが顧客に優れた体験を提供する上で重要な役割を果たしていると考えています。
このようなテクノロジーとデジタル変革が、データ収集の新しい可能性を開いています。2023年までに、世界で少なくとも3.5クインティリオンバイトのデータが毎日生成されています。この大規模な収集された生データの蓄積は、ビッグデータと呼ばれています。
すべてのデータがビジネスにとって有用であるわけではなく、しばしば伝統的なデータ処理ソフトウェアでは処理しきれないほど膨大な量になります。多くのビッグデータが意味のある方法で使用される前には、分類、フィルタリング、ラベル付けが必要です。これらのプロセスがビッグデータ分析の重要な部分を占めます。
ビッグデータの最も使用される技術とツールのいくつかには、以下があります。
- データストレージと処理（Hadoop）
- データ供給と配布（Cassandra）
- ストリーム分析ツール
- 予測分析ソフトウェア
- データレイク
- 知識発見
- データマイニングツール
- インメモリデータファブリックソリューション
- データバーチャライゼーション
- データクレンジング
- クラスター計算フレームワーク
これらのツールの多くがビジネスインテリジェンスでも使用されていることがわかります。
ビジネスインテリジェンスとは？
ビジネスインテリジェンス（BI）とは、ビジネスデータから実行可能な洞察を抽出するためにテクノロジーを使用するプロセスを説明します。その洞察は、会社の経営陣に可視化され、経験的なデータに基づいた情報を提供することで、情報を持って決定できるようにします。
ビジネスインテリジェンスは、ビジネスアナリティクスと混同されることがよくあり、ビッグデータ分析がBIと混同され、誤解される原因にもなっています。ただし、ビジネスインテリジェンスは、古いデータと新しいデータを使用して現在の成功を追求する一方、ビジネスアナリティクスは、現在と過去のデータのリンクを調べて将来のデータ（ビジネスの将来）を予測することを目的としています。
両方のアプローチは、目標を達成するためにビッグデータ分析を使用できますが、ここではビジネスインテリジェンスに焦点を当てましょう。ビジネスインテリジェンスは、データマイニング、予測分析、統計分析、ビッグデータ分析、データ可視化ソフトウェア、キーコンポーネント指標（KPI）、パフォーマンスベンチマーキングソフトウェア、クエリソフトウェア、リアルタイム分析ソフトウェアなどの多くの分析プロセスとソリューションを中心に展開されます。
有効なBI戦略を実装することで、企業は主要なデータにアクセスし、使用する能力を向上させることができます。最終的に、BIは、すべてのビジネス決定が事実に基づいて豊かになるようにすることで、企業の全体的な収益性を高めることができます。また、企業の内部プロセスを改善することで、より最適に動作するようにすることができます。
ビジネスインテリジェンスを使用すると、市場のトレンドを把握し、新しい収益源を発見し、見落とされたビジネス上の問題を特定することができます。ビッグデータ分析は、組織のBI戦略の基本的な部分になる可能性があります。
ビッグデータ分析をビジネスインテリジェンスに活用する方法
ビッグデータ分析は、ビジネスインテリジェンス戦略の一環として、次のように使用できます。
製品開発と改善
新製品開発は、製品の発想からマーケティングまでのライフサイクルを表します。製品開発に取り組む方法は、使用するモデルによって異なります。たとえば、データ分析は、Roozenburg＆Eekelsのシンプルな3段階の新製品設計（NPD）モデルの最初のステップです。
どのモデルを選ぶにしても、基盤となるステップは厳密な調査を実施する必要があります。これは製品の改良や既存の製品バリエーションを導入する場合にも適用されます。
今日、ほとんどの企業はグローバル志向を持っており、これによりより多くの財務的機会とインセンティブが得られます。しかし、市場調査もより強力なものが必要であり、アンケートから得られるデータ、ウェブサイトのトラッキングデータ（クッキー）、信用調査の統計データなどが含まれます。
消費者の態度やニーズは常に進化しており、一部のニーズは季節的である場合があります。したがって、データプールは常に更新され、大量のデータとなります。データ生成とほぼ同じ速度で、ソート、処理、パターンを見つけることができるビッグデータ分析システムが必要です。
ビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用すると、すべてのパターンと統計情報をより管理しやすい形で提供できます。組織は、このデータを使用して新しい製品の設計や改良の提案、青写真、計画を開発することができます。また、この情報を使用して、自社の運用や資材要件を決定し、より正確な開発コストの見積もりを行うこともできます。
価格最適化
企業は、早い段階で開発コストを計算できれば、製品をより正確に価格設定できます。これは、既存の製品にも当てはまります。
あなたのビッグデータには、現在のグローバル経済状況とショッピングトレンドの関連を示すパターンが含まれている必要があります。例えば、2022年と2023年に競争力を維持するため、企業はパッケージ化された製品に含まれる合計単位数と重量を減らし始めました。例えば、500gのポテトチップスの袋を450gに減らして同じ価格で販売することがあります。これを縮小膨張と呼びます。
ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスを組み合わせると、企業は価格を引き上げるか、他の方法で増加するコストを埋め合わせる方が有利かどうかを判断することができます。さらに、現在の製品ラインを棚卸しする価値があるかどうかを判断するのにも役立ちます。
ストリーミングやテレビ制作も、ビッグデータ分析を活用することができます。現在の時代精神、ストリーミングの動向、投票などから情報を組み合わせることで、これらの企業は、どの番組をキャンセルするか、どの番組を継続するかをより効果的に決定できます。
たとえば、ネットフリックスの購読者が、ある番組がキャンセルされたために一斉に減少することがあります。Parrot Analyticsによる調査では、Young Justiceが2023年の最も需要の高いシリーズの1つであることがわかりました。しかし、HBO Maxは2022年末にそれをキャンセルしました。
これが私たちに伝えることは、これらの多くの決定が完全に情報に基づいていなかったことです。ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスを活用することで、同じ間違いをしないようにすることができます。
サプライチェーン管理
2021年と2022年には、大規模なサプライチェーンの中断が発生し、現在のインフレーションを助長する要因の1つとなっています。多くの小売業者は、ジャストインタイムの在庫管理ソリューションを使用していますが、効率的であることがありますが、サプライチェーンの中断に対する保護はほとんどありません。
ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスは、よりアジャイルな在庫・サプライチェーン管理を展開するのに役立ちます。リアルタイムデータを提供し、機械学習駆動のBIソリューションによって解釈されることで、予測分析を提供できます。
これにより、サプライチェーンのデータは、使用可能な原材料や製造能力に限定されるものではありません。天候、自然災害による配送遅延、ショッピングトレンド、価格、経済状況なども考慮されます。
需要が減少した場合に在庫を減らして廃棄を回避するためにも、この情報を使用できます。したがって、あなたのジャストインタイム在庫管理システムをより最適化することができます。
チャンネル分析
ビッグデータ分析とBIを組み合わせることで、企業は新しい製品の設計と開発、価格最適化、サプライチェーン管理を改善できることを説明しました。
しかし、各チャンネルの品質と情報の完全性をどのように決定するのでしょうか？さまざまなチャンネルがあり、すべてがWebチャンネルに限定されているわけではありません。他のチャンネルには、顧客サポートの電話、郵送物、店舗または支店などが含まれる場合があります。
企業は、チャンネルの発見にビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスを使用することができます。また、チャンネルの品質、効率性、統合の良さなども明らかにすることができます。最終的には、あなたのビッグデータに関するデータであるため、ビッグメタデータと考えることができます。データを収集するチャンネルを確認することで、あなたは実質的にビッグデータの品質を確認することになります。
結論
ビッグデータ分析市場は、2029年までに6500億ドル以上に達すると推定されています。このガイドで示されたように、ビッグデータ分析がビジネスインテリジェンスを豊かにするために使用される方法は多岐にわたり、これは驚くべきことではありません。より多くの企業がデータファースト企業になることを目指すべきであり、Datapineのような企業がビッグデータ分析を用いたビジネスインテリジェンスソリューションを提供することで、これは以前よりも簡単になるでしょう。Nahla Daviesはソフトウェア開発者兼テックライターです。技術的な執筆に専念する前に、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyなどのクライアントを抱えるInc. 5,000の体験ブランディング組織のリードプログラマーとして勤務していました。
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