ビジネスインテリジェンス
生データを有意義で有用性の高い形に変えて使用することで、戦略・戦術・作戦的インサイトや意思決定をより効果的にすることがビジネスインテリジェンスのゴールです。
これは当社の最優先事項というだけでなく、デジタルトランスフォーメーションにとっての重要課題です。
このゴールを達成するための鍵となるのが、最先端のビッグデータ分析と人工知能の利用です。
分析には、主に4つのカテゴリーがあり、複雑性も高まりますが、その分同時に価値も高まります。
どれもデータに関する問題のソリューションとなるでしょう。
リアルタイム分析 – 何が起きているか?
1つ目は、プロセスフローの観点からまず始めに理解しなければならないリアルタイム分析「何が起きているか?」です。
センサーを配置、リアルタイムデータを収集・標準化・分類することでそれを確認することができます。
ヒストリカル分析 – どうして起こったか?
2つ目は、リアルタイムデータの継続収集に伴ったヒストリカル分析「どうして起こったか?」です。
これは相関関係・パターン・モデルなどを作りながらデータの変化などを見てゆく分析方法です。
プレディクティブ分析 – 何が起こるか?
次に、十分なヒストリカルデータを蓄積すると、「何が起こるか?」というプレディクティブ分析が可能になります。
この分析データサイエンスの手法では、ヒストリカルデータとリアルタイムデータを使って精度の高い特定の結果を予測します。
パースペクティブ分析 – どうやって起こすのか?
最後は、精度の高い特定の結果を得るための意思決定や行動を定めるデータサイエンスであるパースペクティブ分析「どうやって起こすのか?」に至ります。
パースペクティブ分析は、ビジネスインテリジェンスの点から投資に対し最大のリターンを出してくれますが、最も複雑な分析でもあります。
ほとんどの作業はヒストリカル分析が行われていれば最先端かつ革新的であるとみなされていましたが、実のところ、多くの作業において現状把握すら始まっていません。