Elana Roth | Unlock Complex Data |5 min read |August 12, 2019
- ビジネス分析の定義
- ビジネス インテリジェンスの定義
- BI/BA論争
- 正しい技術の問題
「用語定義」では、データ、分析、およびビジネス インテリジェンスのプロにとって最も関心のある話題、傾向、および激しく争う討論について深く考察しています。
企業で生成および保存されるデータの量と範囲が膨大になると、企業の舵取りに必要な洞察を見つけることが非常に困難になります。 そこで登場したのがビジネス・アナリティクス（BA）とビジネス・インテリジェンス（BI）で、どちらも自由に使えるデータを扱い、理解するための手法とツールを提供しています。 ビジネス・アナリティクス
ここからが難しいところです。 BA と BI はあらゆる種類のテクノロジーとアプローチをカバーする広範な用語であり、さらに混乱を招くため、しばしば同じ意味で使用されます。 3550>
では、ビジネス インテリジェンスとビジネス アナリティクスは何が違うのでしょうか。
一般的には、統計分析や予測モデリングを使用して、トレンドを確立し、物事が起こっている理由を突き止め、将来的に物事がどうなるかについて経験則に基づいた推測を行います。 そしてまた、最終的な目標は、ビジネスがどのように行われているかをよりよく理解し、よりよい意思決定を行い、パフォーマンスを向上させ、成長のための新しい戦略的機会を生み出すことです。
しかし、全体として、BIは「なぜ」よりも「何が」「どのように」行われるかに関心があります。
BI では、選択したメトリックを潜在的に巨大な非構造化データに適用し、クエリ、データマイニング、オンライン分析処理 (OLAP)、レポート、さらにビジネスパフォーマンス監視、予測および規定分析などをカバーします。
言い換えれば、BI と BA はどちらも同じ問題に取り組んでいますが、大量の生データを扱い、そのデータの使用方法を広範囲に制御し、数字から独自の解釈や結論を引き出したい場合、使用するツールやテクニックは BA よりも BI に該当することが多いでしょう。 何が BI と BA を構成するのか、あるいはどこで線引きするのかについて、正確なコンセンサスは得られていません。 それだけでなく、優れた BI プラットフォームは、必要なだけの粒度の細かいフォレンジックな詳細情報をリアルタイムで表示します。 3550>
BAは主に、将来何が起こるかを予測しようとするものである。 高度な統計分析と予測モデリングを組み合わせて、予想されることのアイデアを提供し、展開を予測したり、結果を改善するために今すぐ変更を加えたりできるようにします。 例えば、将来の成長についての予測を作成する方法を持つことは素晴らしいことですが、これらの予測の根拠を理解するために基礎となるデータを掘り下げることができない場合、または正確に必要な洞察を得るためにダッシュボードを微調整できない場合は、ビジネス プランニングが制限される可能性があります。
例をご覧ください。
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Business Analytics – part of Business Intelligence?
また、BAとは単にBIのユーザー向けセルフサービス、つまりダッシュボードやディスプレイを指すという説もあります。
過去には、BI の難しい部分は IT 分析の専門家によって実行され、静的なレポートが作成されました。 別の洞察やクエリが必要ですか? その場合、リクエストを出す必要があります。 しかし、セルフサービスBIの台頭により、適切なプラットフォームがあれば、技術者でなくてもフロントエンドのツールを使って独自のダッシュボードを作成し、「セルフサービス分析」、つまりBAを使って必要に応じてデータを操作できるようになった。 専門家の中には、BAをデータウェアハウス、情報管理、予測的データ分析、レポートなどのパッケージ全体と見なし、BIはその中の1つに過ぎないと考える人もいます。
このモデルでは、BIはまだデータ分析の「記述的」な部分ですが、BAとはBIに予測的要素を加え、データを処理、解釈、視覚化する方法を構成するすべての余分な部分を意味するのです。 SAP の Timo Elliott のような業界インサイダーは、急速に変化するテクノロジーと派手なマーケティング用語という 2つのものによって、この水が完全に混濁してしまったと指摘します。
簡単に言えば、企業は常に同じ理由でビジネス パフォーマンスに関する洞察を必要としてきましたが (そしてこれからも)、その洞察を引き出すためのスキル、技術、および戦略は常に進化しているのです。 また、より皮肉なことに、ベンダーは、新製品を宣伝する際に正確な記述を気にするよりも、これらの用語をマーケティングの流行語として扱うことがよくあります。 ある時点で、必要な洞察を得るためにどのテクノロジー、ツール、およびアプローチに投資すべきかを把握する必要があるからです。
BA と BI のどの定義が最も正確かを永遠に議論することもできますが、ここでの真の問題は、人によってまったく異なることを意味するためにそれらを使用しているということです。 ベンダーが自社の製品をBAと呼ぶかBIと呼ぶかにこだわるよりも、ボンネットの下で実際に何が起こっているかを知ることの方が重要です。
システムが何をする必要があるか、そして誰がそれを使うかに焦点を当てます。 どの程度詳細な洞察が必要なのか。 クエリを実行する必要がある人は、どの程度技術に精通しているか? プロセスやソースデータ自体の制御と可視性はどの程度必要ですか。 3550>
最終的には、これらの質問により、必要なセルフサービスのレベル、およびデータ要件が記述的分析または予測的分析のどちらに向いているかを確立し、呼び方にかかわらず、ビジネスを正しい方向に導くことができます。