作成後 事業計画、ビジネスをより高いレベルに引き上げるために次に重要なことは、ビジネスインテリジェンスです。
この記事では、ビジネスインテリジェンスの意味、例、ツール、および概念について詳しく説明します。 最終的には、ビジネスインテリジェンスとは何か、そしてそれをビジネスにどのように適用できるかについての理解が深まります。
ビジネスインテリジェンス（BI）とは
ビジネス インテリジェンス (BI) は、ビジネス分析、データ マイニング、データ視覚化、データ ツール、およびインフラストラクチャを組み合わせて、組織とベスト プラクティスを詳細な情報と意思決定でサポートします。
実際には、最新のビジネスインテリジェンスを使用すると、会社のデータを包括的に把握し、その情報を使用して変化を促進し、非効率性を排除し、市場の変化やオファーに迅速に適応できることをご存知でしょう。
過去数年間で、パフォーマンスとアクティビティを改善するためのより多くの情報を含むプロセスが開発されました。 これらのプロセスには次のものが含まれます。
データマイニング： データベースの使用、統計, 機械学習の恥はトレンドを記録します。
統計分析： 記述的分析から結果を収集し、統計を使用してデータをさらに調査して、何が起こったのか、なぜこの傾向があるのか を知る.
レポート： 計画全体を完了するには、利害関係者とデータ分析が必要です。
パフォーマンスメトリクスとベンチマーク： 通常はカスタマイズされたダッシュボードを提案するための、トラックの現在および今後のパフォーマンスのパフォーマンスに関する履歴データのデータ。
分析順序：予備的なデータ分析を使用して確認します。
尋問： 自分のタイプの質問の知識について質問し、BIによって新しく公開された回答を差し引くことにより、両方のデータセット。
データ視覚化： ヒストグラム開発者が使いやすいチャートやグラフのビジュアル イメージを回転させることで分析を行います。
視覚的分析： 視覚的なストーリーテリングを通じてデータを探索し、その場で洞察を提供し、分析の流れを維持します。
データ準備：c多くのデータソースを収集し、対策を特定し、データ分析の準備をします。
ビジネスインテリジェンスを作成するには?
効果的なビジネス インテリジェンス計画を策定するためのガイド:
- あなたの会社の目的と戦略を熟知してください。
- 重要な利害関係者を特定します。
- 最も重要な利害関係者の中からスポンサーを選択します。
- BI プラットフォームとツールを選択します。
- ビジネス インテリジェンス チームを設立します。
- スコープを定義します。
- データ インフラストラクチャを準備します。
- 目標と行動方針を確立します。
ビジネスインテリジェンスが重要な理由
これは、企業がより適切なビジネス インテリジェンスの意思決定を行い、ビジネスのコンテキストで現在および過去のデータを取得するのに役立ちます。 アナリストを使用して、競合他社の組織とパフォーマンスがベンチマークとしてよりスムーズかつ効率的に実行されていることを確認します。
市場動向とアナリストは、欠陥や売り上げの増加の見返りをより簡単に特定できます。 データの右側に洪水が発生しているため、採用活動よりもサービスの前に避難所がある可能性があります。
企業がよりスマートでスマートなビジネスインテリジェンスデータを取得できるようにするためのいくつかの方法を次に示します。
- 利益を増やす方法を特定する
- 重要なビジネス上の質問への迅速な回答
- ビジネスを最適化する
- 将来の成功を言う
- スポット市場の動向
- 活動を戦略に合わせる。
- データの入力と処理にかかる時間を短縮します。
- 詳細な顧客情報をリアルタイムで取得します。
- 継続的な改善のための競争力のあるベンチマークデータと履歴データ。
- コスト削減と予算配分の分野を特定して分析します。
- 必需品に時間を費やすことにより、内部の生産性を向上させます。
- 与えられた競合他社と比較する
- パフォーマンストラック
- 問題や困難を発見する
ビジネスインテリジェンスの仕組み
企業や組織には、質問と目標と目標があります。 これらの決議に関連する質問に答えるための達成の証拠：私は、あなたがそれらを達成するためにあなたの目標で取られた行動を収集、分析、および決定する情報を必要としません。
実際のアクションから収集された生データの技術的な側面。 データが処理され、それとともにデータウェアハウスが処理されます。 開始以来、ユーザーは情報にアクセスすることができました。 分析プロセスは、質問に答え始めたばかりです。
Bに加えて、経験不足のために与えられた、分析またはビジネス分析は一緒に機能します
ビジネス分析には、ビジネスインテリジェンスと分析データが含まれますが、そのような目的にのみ使用されます。たとえば、B。プロセス全体の一部。 Bは分析から結論付けることができ、そのユーザーを支援します。
データサイエンティストは、統計と高度な予測分析を使用して特定のデータを調べ、パターンを発見して将来のパターンを予測します。 データ分析は、「なぜこれが起こったのか、次に何が起こるのか」と尋ねます。 ビジネスインテリジェンスアルゴリズムモデルは、それらをバーに導き、結果は運用可能です。
Gartner IT Glossary によると、ビジネス分析には、データ マイニング、予測分析、応用分析、および統計が含まれます。 「要するに、アソシエーション分析は、ビジネス インテリジェンス戦争でより大きな役割を果たす必要があります。 回答は、適切な回答やアドバイスを求める BI-a-Analysis への問い合わせに特化して提供されます。 ただし、分析会社のプロセスを使用して、質問と反復の追跡を継続的に改善できます。
ビジネスの成功は、反復に関する線形の分析的なフォローアップの質問に答える可能性は低いです。 実際、処理のサイクルは、データアクセス、発見、探索、情報共有だと思います。 このサイクルでは、変化する問題や希望に対応するために、最新の開発者分析の使用を制限する方法を分析的に説明しました。
ビジネスインテリジェンス戦略
これまで、ITプロフェッショナルはBIアプリケーションの主要なユーザーでした。 ただし、BIツールは、より直感的で使いやすいソリューションに進化し、さまざまな組織領域の多数のユーザーがツールに触れることができるようになりました。
GartnerのHowsonは、XNUMX種類のBIを区別しています。 XNUMXつは従来型または従来型のBIで、ITプロフェッショナルは内部トランザクションデータを使用してレポートを生成します。 XNUMXつ目は最新のBIで、ビジネスユーザーは柔軟で直感的なシステムと対話してデータ分析を高速化します。
Howsonは、企業は通常、次のような特定の種類のレポートに従来のBIを選択すると説明しています。B。規制または財務レポート。正確性が最優先され、使用される質問と記録は正式で予測可能です。 組織は通常、ビジネスユーザーが次のような急速に変化する機会に関する情報を必要とする場合に、最先端のBIツールを使用します。B。100％正しいデータを受信することで迅速な評価が推定されるマーケティングイベント。
一貫したビジネスインテリジェンスは戦略的なビジネス上の意思決定を行うために不可欠ですが、多くの企業は、不十分なデータプラクティス、定期的なエラーなどのために、効果的なBI戦略の実装に苦労しています。
ビジネスインテリジェンスツール
ビジネスインテリジェンスツールは、傾向を理解し、データから洞察を引き出すのに役立つように設計されているため、戦術的および戦略的なビジネス上の決定を下すことができます。 ビジネスインテリジェンスツールには次のものがあります。
- Microsoft パワー BI
- SAPビジネスインテリジェンス
- MicroStrategy
- データパイン
- シセンス
- SASビジネスインテリジェンス
- Yellowfin BI
- QlikSense
- Zoho Analytics
- ルッカー
- 明確な分析
- タブロー
- Oracle BI
- どーも
- IBM Cognos 分析
BI ツールの選び方
BI の実装を成功させる鍵は、ジョブに適したプラットフォームを選択することです。 ツールを選択するときは、組織にとって最も有益な主な機能を念頭に置いてください。 BI ツールの主な側面は次のとおりです。
- 使いやすいです
- ダッシュボードと視覚化の選択肢は豊富です。
- 洞察に満ちた観察
- 良いメトリック アラート
- 組み込みの人工知能 (AI)
- 展開の柔軟性
- 他のプラットフォームやアプリへの接続
- データの接続
- ビジネスアプリケーションへの組み込み
ビジネスインテリジェンスの将来の役割
ビジネスインテリジェンスは毎年継続的に進化しているため、ユーザーは現在のイノベーションの現在の傾向を特定できます。 同じ設計でビジネスを成長させるためのインテリジェンスと機械学習は、より大きなBIに統合できます。
データを取得するためにコミュニティ主導の取り組みがいくつもあると彼らが主張する場合、私たちは彼らを圧迫せず、彼らと提携します。 チームや部門でデータの視覚化に協力することがさらに重要になります。
ビジネス インテリジェンスのデータ ソースの種類は何ですか?
データ ソースには、次の XNUMX つのカテゴリがあります。
- リレーショナル
- 次元モデル化
- 多次元 {OLAP}
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