あなたの会社では毎日大量のデータが生成されます。 より多くの情報に基づいた判断を下すには、データを有用な洞察に変換する必要があります。 ビジネス インテリジェンス (BI)、データ分析、データ サイエンスなどのデータ管理ソリューションを使用して、過去および現在のデータを理解し、そこから洞察を引き出すことができます。 したがって、BI とビジネス分析を区別するのは難しい場合があります。 両方の名前は、頻繁に同じ意味で使用されます。 この投稿では、ビジネス インテリジェンスとビジネス アナリティクス (BI と BA)、SAP 企業アナリティクス、およびソフトウェアの違いについて学びます。
ビジネス インテリジェンスとビジネス アナリティクス
しかし、これらのソリューションは互いにどのように異なり、会社の要件にはどれが最適なのでしょうか? ビジネス インテリジェンス (BI)、データ分析、ビジネス分析の違いは複雑であり、問題をさらに複雑にするために、これらのフレーズが同じ意味で使用されることがあります。 ビジネス インテリジェンスとビジネス アナリティクスの違いを説明する前に、いくつかの基本的な定義から始めましょう。
データは、企業の日常業務を管理するためのビジネス インテリジェンスに役立ちます。 ビジネス インテリジェンスのスペシャリストの助けを借りて、既存のアクティビティに関する情報を収集できます。 同社の現在のビジネス目標には、パフォーマンス、レポートの生成、ワークフローの拡張が含まれます。
ビジネス インテリジェンス ツールは、システムとソフトウェアを使用して作成できます。 データ マイニング、オンライン分析処理、スプレッドシートは、これらのツールの一部です。 専門家の中には、統計および予測ソフトウェアをビジネス インテリジェンスとして分類する人もいます。 組織や特定の業界における課題は、ビジネス インテリジェンスによって促進されます。 企業は、主な目的に焦点を当て続ければ、その目的を達成できます。
ビジネス分析では、定量的な手法を使用して将来を予測し、成長戦略を策定します。 BI はまた、経営幹部に現在の顧客に関する情報も提供します。 ビジネス分析を使用すると、将来の顧客の行動を予測できます。 ビジネス インテリジェンスに役立つ一連の予測手法は、ビジネス アナリティクスと呼ばれます。 B2B 分析ツールは、テキスト マイニング、画像分析、予測、相関関係などのタスクを実行します。 これらのツールはデータ サイエンティストによって頻繁に使用され、ビジネス分析の需要が高まっています。
BIとBAの違い
ビジネス インテリジェンスとビジネス アナリティクス (BI と BA) の間には、多くの重要な対照があります。 企業、雇用の成長、規模、年齢には多くの違いがあります。 組織は現在と将来のどちらに投資するかを選択できます。 分析テクノロジーやビジネス インテリジェンス テクノロジーに投資する場合は、これらの変動を考慮する必要があります。 BIとBAの違いは次のとおりです
#1. 仕事と言語のトレンド
ビジネス アナリティクスは、ビジネス インテリジェンスよりも最近、流行しています。 定義や用法にはかなりの重複があるにもかかわらず。 ビジネス分析に関する Google 検索は、ビジネス インテリジェンスに関する検索を上回っています。 ビジネス アナリティクスは、統計および予測テクノロジーを指す広範な用語に発展しました。 数少ないデータサイエンティストや分析ディレクターを雇用するために、企業は競争しています。
#2. 年齢と組織規模
分析ツールやビジネス情報も企業の規模によって異なる場合があります。 ビジネス インテリジェンス ツールは、データ サイエンティストがいない組織にも役立ちます。 企業データは、企業が業務を強化したり、将来の計画を立てたりするのに役立ちます。 あらゆる規模の企業が予測計画ツールを求めています。 社内の仕組みや従業員のパフォーマンスについて詳しく知りたい企業には、BI ソリューションの方が適している可能性があります。 一般に、ほとんどの組織はこの XNUMX つの組み合わせを望んでいます。
#3. 現在と将来の焦点
ビジネス インテリジェンスとビジネス分析は、現在または今後のビジネス ニーズにどのように対処するかという点で異なることがよくあります。 ビジネス インテリジェンスは、過去のデータを調査してビジネス活動を把握する手法です。 別の方法として、ビジネス アナリストは過去のデータを調査して、潜在的な将来の出来事や会社がどのように前進するかを予測することもあります。
企業経営者は、ビジネス インテリジェンスを使用することで大きな利益を得ることができます。 生産性を向上させ、操作を簡素化し、ワークフローの「問題点」を特定することが可能です。 おそらく、企業モデルを変更することは、ビジネス分析を使用するためのより良いアプリケーションです。 企業が発展するにつれて、新しい戦術を追加し、現在の戦術を最大限に活用することが重要です。
#4. ビジネス分析はビジネスインテリジェンスよりも表現力が豊かです。
データの視覚化と成長と減速の分析は、多くの変数に基づいています。 ビジネス インテリジェンスには幅広いジャンルがあり、本質的にはより分析的です。 BA は古いデータと新しいデータの両方を使用して、クライアントの優先順位とニーズを調査します。 このレポートは、単に調査結果を要約するだけではありません。
#5. ビジネス分析はより広い視野で行われます。
BA は即時改善を行うことに重点を置いていますが、BI はデータの収集に依存しています。 業務を強化するために、ビジネス インテリジェンス部門は継続的にデータを検査します。 企業は、データマイニング、レポート作成、分析を利用して、事業計画を強化します。 これはビジネス分析と直接関係があります。 戦略策定にはBAが必要ですが、BAがなければ達成できません。 将来の事業運営は、収益性を高めるためにBAによって再プログラムされる予定です。
#6. ビジネス分析は、ビジネス インテリジェンスよりも意思決定に大きく貢献します。
大企業の大多数は、今後の困難や市場の変化を予測するためにアナリストに依存しています。 ビジネス インテリジェンスは、アナリストが必要とするすべての情報を提供します。 このインテリジェンスは、ビジネス分析を通じて有用なリソースにも変換されます。
バイ・アナリティクス社
これらの企業はデータを収集し、分析を行い、その結果をダッシュボード、レポート、グラフ、その他の便利な形式にまとめます。 企業が下す意思決定は、この容易に消化できる情報に基づいているため、状況を大きく変えるものになります。 データから洞察を抽出することで、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援するために、Bi アナリティクス企業のインテリジェンス プロバイダーのリストを収集しました。
#1. アポロ.io
したがって、Apollo.io は、起業家、マーケティング担当者、営業担当者が使用できるツールとともに、B2B データ分析と販売エンゲージメントのためのプラットフォームをクライアントに提供します。 このプラットフォームの機能には、自動電子メール アウトリーチ用のカスタマイズされたテンプレートに加えて、ユーザーが適切な見込み客とつながるのを支援する、関連データを含む 250 億 XNUMX 万件を超える連絡先のデータベースが含まれています。
＃2。 トースト
このビジネス分析プラットフォームは、ハードウェアとソフトウェアの両方の観点から食品業界を念頭に置いて作成されました。 従来のタブレットと比較して、Toast のキッチン ハードウェアはより高い温度に耐えることができます。 このソフトウェアのレストラン固有の統計は、管理者がキッチンでのワークフローのボトルネックを特定したり、家の前で日中および年間を通しての顧客数の変化を監視したりするのにも役立ちます。
#3. インサイトソフトウェア
Insightsoftware は、数多くのデータ インテリジェンス ツールの XNUMX つである Longview Analytics を使用して、企業がコストと収益源を監視できるようにします。 この財務分析ツールはデータを XNUMX か所に集中させ、自動化された財務ダッシュボードを作成します。 また、このプラットフォームの財務レポートは Excel よりもはるかに美しく、シンプルなポイント アンド クリック機能が備わっています。
#4. GHX
医療機関と医療提供者は、Global Healthcare Exchange (GHX) によってソリューションを見つけるのを支援されます。 このビジネス インテリジェンス ベンダーは、契約、価格調整、請求書作成、支払いの自動化、その他のサービスを通じて、ヘルスケア企業のスキル向上とタスクの合理化も支援し、成果を向上させ、運用コストを削減します。
＃5。 Sisense
コードを使用しない場合でも、最初にコードを使用する場合でも、Sisense の分析プラットフォームはさまざまなビジネス向けに作られています。 企業のすべてのデータに接続するために、プラットフォームは Snowflake や Amazon Redshift などのデータ ウェアハウスと統合されています。 その後、チームは理解できるデータの視覚化を迅速に作成し、機械学習と予測分析を使用して新しい機会を期待できます。
＃6。 ヒープ
ヒープは、何を追跡するか指示されるのを待つのではなく、PC のクリックやモバイルのスワイプから完了したトランザクションに至るまで、消費者のあらゆる行動を追跡します。 このプラットフォームは、クライアントの Web サイトに加えて、Salesforce や Shopify などの多数のパートナー Web サイトから関連データを収集します。 ユーザーは、コードを書かずに結果として蓄積された情報をマイニングすることで、特定のクライアント グループに合わせてメッセージング戦略を調整できます。
＃7。 Domo
Domo は、データを自社のクラウドまたは Domo のクラウドに保存できるカスタマイズ可能なプラットフォームを企業に提供します。 アクセス可能なダッシュボードと、ローコードおよびノーコードのさまざまなソリューションのおかげで、企業のスタッフ全員がクラウドに参加することもできます。 Domo プラットフォームは機械学習を使用して意思決定を自動化すると同時に、Google や BigQuery などのデータソースにリンクしてさらに利便性を高めることができます。
SAP BI アナリティクス
SAP Bi Analytics は、企業が自社データの重要な傾向を発見、共有し、それに基づいて行動することを支援するデータ ウェアハウジングおよび分析ツールのグループです。 したがって、SAP HANA、SAP BI、SAP Analytics Cloud、SAP BW/4HANA、SAP Data Warehouse Cloud はすべてその一部です。 傾向を説明し、結果を予測し、パフォーマンスを向上させ、最適な行動方針を提案し、企業内のさまざまなレベルで意思決定を直接行うために、SAP Analytics 製品はビジネス データを分析します。
SAP BI Analytics の利点と主な違い
- ビジネスにおける決定的な選択を行う: SAP Bi Analytics は、ビジネス インテリジェンス、強化された分析、およびデータ内の機会を発見するためにユーザーが協力するのを支援する共同計画ツールを通じて、データ駆動型の意思決定を促進します。
- 従業員にデータへのアクセスを提供: SAP ビジネス分析パッケージを使用すると、あらゆるレベルの従業員が機密データに役割に応じてアクセスできるようになります。 これにより、データのサイロ化が軽減され、データ リテラシーが全体的に促進されます。
- 計画における調整: 一貫性があり、コラボレーションに基づいた意思決定を行うために、管理者は部門間の計画の調整を強化し、組織の集合的な知恵を活用できます。
- 情報を価値に変える: 人、情報、アイデアを結び付ける SAP Analytics の使用を通じて、同社の独自のデータからの洞察を利用して、迅速で自信に満ちた意思決定をサポートします。
- 分析の向上: 分析操作を最初から最後まで合理化するために、SAP ビジネス分析は既存のデータ ソースおよびプラットフォームと連携します。
SAP BI アナリティクスの重要な要素
＃1。 データウェアハウジング
多くのソースからのデータは SAP データ ウェアハウス クラウドによってリアルタイムで結合され、情報は分析用に単一の安全なデータベースに処理されます。 豊富なセマンティック情報をクラウド上に保存および配布することで、データ アクセスを合理化します。
#2. 強化された洞察
データの傾向を特定することで、ユーザーは以前の結果の原因を知り、その洞察を利用して進捗を加速できます。 データ モデリング設定では、AI と機械学習が将来のシナリオをシミュレートし、定義された入力に基づいて結果を予測できるようになります。
#3. カスタマイズされた設定
組織内であってもソフトウェアの完全に独立したインスタンスを保証するために、SAP HANA は多数のテナント データベースを提供します。 さまざまなソースからのデータを結合し、企業の特定の要件を満たす最先端のカスタマイズの可能性を提供します。
#4. リアルタイム処理
SAP BW/4HANA は、使いやすいユーザー インターフェイスを通じて、大量のデータのリアルタイム処理を保証します。 ユーザーは簡素化されたデータ モデリングを使用して傾向を見つけ、将来のイベントを予測できます。
#5. 調整された計画
SAP Analytics Cloud と SAP 統合ビジネス プランニングが提供するリアルタイム シナリオ シミュレーション、予測分析、組み込み分析、レポート機能は、クラウド上の複数の場所で実行されるビジネス プランニングを結び付けます。
BI 分析ソフトウェア
内部および外部システムから大量の非構造化データを収集して分析し、そのデータを分析できる状態にするプログラムは、(ビジネス インテリジェンス) BI 分析ソフトウェアと呼ばれます。 このプログラムは通常、複雑なビジネス データのレポートとクエリに使用されます。 BI 分析ソフトウェアの最終目標は、より適切なビジネス上の意思決定、収入の増加、業務効率の向上、競争上の優位性です。
データはデータベース、スプレッドシート、その他のビジネス アプリケーションなどのさまざまなソースから収集され、ビジネス インテリジェンス ツールによる分析のためにわかりやすい形式に変換されます。 このプログラムは、グラフやチャートを使用してデータ マイニング、予測、レポート作成、およびデータの視覚化を実行し、ユーザーがデータの傾向やパターンを特定できるようにします。 BI 分析ソフトウェアのレポート機能を使用すると、ユーザーは関係者に配布できる独自のレポートやプレゼンテーションを作成できます。
＃1。 データパイン
予測分析や人工知能、datapine、BI ツールなどの高度な機能を利用して、さまざまなソースからのデータを接続して分析できます。 利用可能なすべてのデータを使用して、堅牢なビジネス ダッシュボードを構築したり、既製またはオーダーメイドのレポートを作成したり、目標や異常を警告するスマート アラートを組み込んだりすることができます。
＃2。 Domo
Domo は、データ接続から始まり、Domo Appstore の事前構築済みアプリやカスタムアプリによるデータ拡張で終わる、多数のシステムを含むビジネス インテリジェンス プラットフォームです。 また、Domo を R または Python スクリプトと組み合わせて使用すると、予測モデリングやデータレイク、ウェアハウス、ETL ツール用のデータを準備できます。
＃3。 SAS ビジネス インテリジェンス
テキストアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、計量経済学者、予測アナリスト、最適化モデラーは、SAS Business Intelligenceが対応する専門家のほんの一部です。
#4。 インフォア・バースト
Infor Birst と呼ばれるクラウドベースの分析およびビジネス インテリジェンス ツールは、難しい分析手順の理解と合理化に役立ちます。 Infor Birst は、データ ウェアハウス、レポートおよび視覚化プラットフォーム、および膨大な自動化および学習テクノロジーに基づいて構築されたネットワーク化された BI アプローチを備えた最先端のエンドツーエンド ソリューションです。
#5. SAP ビジネスオブジェクト
SAP BusinessObjects と呼ばれるビジネス インテリジェンス プラットフォームは、詳細なレポート作成、分析、およびデータの視覚化のために作られています。 PowerPoint および Excel と Office との接続が提供されているため、ライブ プレゼンテーションを行ったり、オンプレミスおよびクラウド SAP システムにハイブリッド分析を統合したりできます。
＃6。 ペンタホ
OLAP サービス、ダッシュボード、データ マイニング、レポート作成、統合、ETL、その他のビジネス インテリジェンス機能はすべて、Pentaho と呼ばれる Hitachi Vantara のエンドツーエンドのデータ統合および分析プラットフォームを通じて利用できます。 このソフトウェアは、これらすべての機能を使用して、企業が大量のデータを管理して戦略的意思決定やビジネスの成果に有利な影響を与えることを支援することを目指しており、その一部はオープンソースのプラグインとして提供されています。
ビジネスインテリジェンスはビジネス分析の一部ですか?
ビジネス アナリティクス (BA) とビジネス インテリジェンス (BI) は、頻繁に同じ意味で使用されます。
ビジネス アナリストとビジネス インテリジェンスのどちらがより多くの収入を得られるでしょうか?
ビジネス アナリストと比較して、ビジネス インテリジェンス アナリストはより多くの収益を上げています。 Payscale は、ビジネス アナリストの年間収入が 70,644 ドルであるのに対し、BI アナリストの年間収入は 71,050 ドルであると主張しています。
ビジネス インテリジェンスはデータ分析やビジネス分析とどう違うのですか?
企業や部門は、ビジネス インテリジェンスを使用して継続的な業務に対処することで、組織の目標を達成できます。 ビジネスのやり方を変えたいと考えている企業は、データ分析の恩恵を受けることができます。
ビジネス インテリジェンス アナリストは何をするのですか?
企業の収益、売上、市場データ、顧客インタラクション指標などのデータは、ビジネス インテリジェンス アナリストによって収集、クリーンアップ、分析される場合があります。
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参考文献
