エンタープライズ ビジネス インテリジェンス プラットフォーム トップ 5
公開: 2024-02-29適切なエンタープライズ ビジネス インテリジェンス レポート ツールを選択することは、実用的な洞察を抽出し、情報に基づいて戦略的意思決定を行う上で極めて重要です。 多数のオプションが利用できるため、最適なプラットフォームを選択するのは困難です。
この記事では、上位 5 つのエンタープライズ BI ソリューションに焦点を当て、選択プロセスを簡素化します。 私たちの目標は、分析ニーズを満たし、組織のデータ レポートと意思決定のプロセスを強化するツールを選択するために必要な情報を提供することです。
まず最初に: データは BI と視覚化の準備ができていますか?
ビジネス インテリジェンス プラットフォームに取り組む前に、データが BI ツール用に準備されていることを確認してください。 始めるための簡潔なチェックリストは次のとおりです。
- データの正確性: 監査を実施して、データ ソースの正確性を検証します。 不正確なデータは意思決定プロセスを誤解させる可能性があります。 可能な場合は、自動化された検証ルールを実装することを検討してください。
- データの一貫性: さまざまなソース間でデータ形式と単位を調和させ、一貫性を確保します。 不一致があると、分析が不完全になる可能性があります。 利用可能な場合は、集中データ管理プラットフォームを通じてデータ入力を標準化します。
- データの完全性: データセット内の欠損値やギャップを特定して対処します。 不完全なデータは偏った洞察をもたらす可能性があります。
- データの整理: 明確な分類とタグ付けを使用してデータを論理的に構造化し、アクセスと分析を容易にします。 メタデータ管理戦略を実装して、データの発見可能性を高めます。
- データ統合の準備状況: データセットを BI ツールにシームレスに統合する準備ができているかどうかを評価します。 これには、BI ソフトウェアとの互換性を確保するためのデータ形式の変換やスキーマの調整が含まれる場合があります。
- データ セキュリティ: GDPR や HIPAA などの業界固有のデータ保護規制に準拠するために、データの処理と分析のプロセスを確認します。
- データ ガバナンス: 組織内でデータがどのように収集、保存、使用されるかを定義するデータ ガバナンス ポリシーを開発および適用します。 これにより、信頼性の高い分析に不可欠な継続的なデータの品質と整合性が確保されます。
データがこれらの重要な基準を満たしていることを確認することは、BI および視覚化プロジェクトの鍵となります。 Improvado は、あらゆるマーケティング ソースからのデータの集約から、選択した BI ソリューションへの暗号化された転送に至るまで、これらすべての手順を実行できます。
包括的なマーケティング データの集約および管理ソリューションとして、Improvado はあらゆるソースからデータをシームレスに収集し、データが正確性、一貫性、完全性、セキュリティの基準を満たしていることを確認します。
優れたエンタープライズ ビジネス インテリジェンス ツールとは何ですか?
適切なエンタープライズ ビジネス インテリジェンス プラットフォームの選択は、単なる機能を超えたものになります。 重要なのは、戦略的目標と分析の要求に合致するソリューションを見つけることです。
このセクションでは、トップクラスのエンタープライズ BI ソリューションを区別する本質的な品質を明らかにし、意思決定を強化するシステムを選択するための明確なロードマップを提供します。
シームレスな統合機能
最高のエンタープライズ BI ツールは、大規模なカスタム コーディングを必要とせずに、レガシー システムから最新のクラウド アプリケーションまであらゆるものと統合できます。 API とコネクタを使用してデータの取り込みを簡素化し、全体的なデータ ランドスケープを確保します。
高度な分析とデータモデリング
これらのツールは高度なデータ モデリング技術をサポートしており、ユーザーは複数の次元にわたってデータを分析できます。 最高のエンタープライズ データ分析プラットフォームには、AI および ML アルゴリズムが組み込まれており、パターン認識、異常検出、予測分析を自動化し、生データを実用的な洞察に変えます。
リアルタイムデータ処理
インメモリ コンピューティングによってリアルタイム処理が可能になり、クエリの応答時間が大幅に短縮され、ストリーミング データの分析が可能になります。 この機能は、市場の変動が起きたときにそれを活用するために非常に重要です。
スケーラビリティとパフォーマンス
優れた BI ツールは、水平方向と垂直方向にスケールし、パフォーマンスを低下させることなく、より多くのデータとユーザーに対応します。 データシャーディングや負荷分散などの技術を使用して大規模なデータセットと同時ユーザークエリを管理し、すべての関係者が洞察に迅速にアクセスできるようにします。
堅牢なセキュリティフレームワーク
優れたエンタープライズ ビジネス インテリジェンス プラットフォームは、きめ細かいアクセス制御、転送中および保存中の暗号化、GDPR、HIPAA、SOC-2 などの業界標準への準拠を提供します。 また、データ アクセスと変更の監査証跡も提供し、組織がデータ ガバナンスと規制遵守を維持できるようにする必要があります。
自動レポートとアラート
自動化機能には、特定の間隔で実行するレポートのスケジュール設定や、データしきい値に基づいたアラートの設定などがあります。 これにより、アナリストの時間が節約されるだけでなく、重要な指標、傾向、問題について利害関係者が即座に情報を得ることができ、動的な市場状況への迅速な対応が可能になります。
最高のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス ソフトウェア ソリューション
詳細な基準と実際の経験に基づいて、最高のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス プラットフォームの上位 5 つを紹介します。 これらのツールはデータ統合、分析、ユーザー エクスペリエンス、拡張性に優れており、データ主導の意思決定を強力にサポートします。
1. Microsoft Power BI
データ統合機能
Microsoft Power BI は、スプレッドシートから複雑なオンプレミスのハイブリッド データ ウェアハウスに至るまで、幅広いデータ ソースをサポートする人気のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス ソリューションです。 これにより、ユーザーは異種のデータセットを統合されたビューに統合し、包括的な分析環境を容易にすることができます。 このレベルの統合は、複数のビジネス ユニットまたはプラットフォームからのデータを活用しようとしている企業にとって特に有益です。
Power BI では、直接 API コネクタ以外にも、データの集約と統合のオプションがいくつか提供されています。
- DirectQuery を使用すると、Power BI にデータをインポートまたはコピーする必要がなく、リアルタイムのデータ クエリが可能になります。これは、大規模なデータセットを操作する場合や最新のデータが必要な場合に特に便利です。
- オンプレミス データ ゲートウェイにより、オンプレミス データ ソースからクラウドの Power BI サービスへの安全なデータ接続が可能になります。
- 複合モデル機能を使用すると、ユーザーは複数のソースからのデータを単一のモデルに結合できます。 これにより、アナリストはインポートされたデータセットと DirectQuery ソースの両方からのデータを利用するレポートを作成できるようになり、複雑なデータ シナリオを柔軟に処理できるようになります。
データ変換と分析
Power BI のデータ変換機能の中核となるのは、クエリ エディターです。 クエリ エディターは、データセットのフィルタリング、並べ替え、結合などのさまざまな変換をサポートしているため、分析用のデータのクリーンアップと準備が容易になります。 直感的なインターフェイスにより、ユーザーは最小限のコーディングで複雑な変換を適用できます。
Power BI の DAX (データ分析式) 言語は傑出した機能であり、カスタムの計算とメジャーを作成するための高度な機能を提供します。 この機能により、アナリストはより深い洞察を明らかにし、より多くの情報に基づいた戦略的意思決定を推進できるようになります。
データフローは、複数の Power BI モデル間でデータを管理する企業や、異なるレポート間でデータを共有する必要がある企業にとって、もう 1 つの重要な機能です。 データフローを使用すると、ユーザーはデータ準備プロセスを定義および自動化し、結果のデータを Power BI サービスに保存できます。 データ管理に対するこの一元的なアプローチにより、レポートとモデル間の一貫性が保証され、冗長性が削減され、データ処理の効率が向上します。
データの視覚化とカスタマイズ
Power BI は、基本的なグラフから複雑な図に至るまで、さまざまな視覚化オプションを提供しており、企業のブランドやレポートのニーズに合わせてすべてカスタマイズできます。 ドラッグ アンド ドロップ機能により、技術者以外のユーザーでもアクセスできるようになりますが、さらに深く知りたいユーザーには深みが提供されます。
AIと高度な分析
このプラットフォームの最も革新的な側面の 1 つは、人工知能と機械学習機能の統合です。 Power BI では、予測分析、トレンド インジケーター、さらにはデータのクエリのための自然言語処理も可能になります。
さらに、Power BI は、ページ分割されたレポートを通じてアクセシビリティを強化します。 この機能は、SQL に関する広範な知識を持たないユーザーにも対応し、詳細なフォーマットされたレポートを生成できるようにします。 ページ分割されたレポートにより、組織内のすべてのスキル レベルが包括的なデータ インサイトにアクセスできるようになります。
企業ユーザー向けの実践的な洞察
Power BI は、強力なエンタープライズ分析プラットフォームです。 その拡張性と、Azure や Office 365 などの他の Microsoft 製品との統合により、既存の IT エコシステムにシームレスに追加されます。 そのセキュリティ機能と業界標準への準拠により、大規模組織にとって重要なデータ ガバナンスとプライバシーの問題に適切に対処できます。
2.タブロー
データ統合機能
Tableau は、広範なデータ ソースとシームレスに接続できる、最高のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス ツールの 1 つです。 これには、クラウド サービス、ビッグ データ ソリューション、MySQL や SQL Server などの SQL データベースが含まれます。 Salesforce ファミリーの一部である Tableau は、Salesforce 製品とのネイティブ統合によるメリットを享受できます。
データ変換と分析
主要なコンポーネントである Tableau Prep は、データのクリーニング、再形成、結合のプロセスを簡素化し、すぐに分析できるようにします。 ドラッグ アンド ドロップ インターフェイスにより、複雑なデータ準備タスクが簡素化され、ユーザーはデータ ラングリングよりも分析に集中できるようになります。
分析に関して言えば、Tableau を使用すると、ユーザーは高度な統計知識を必要とせずに、予測分析を深く掘り下げることができます。 トレンド分析、予測、What-If シナリオなどの機能はプラットフォーム内で直接アクセスでき、戦略的なマーケティング上の意思決定を推進するための洞察を発見するための強力なツールを提供します。
データの視覚化とカスタマイズ
Tableau は包括的な視覚化タイプをサポートしており、ユーザーは単純なグラフ、複雑なインタラクティブ マップ、およびその間のあらゆるものを通じて複雑なデータ ストーリーを伝えることができます。
このプラットフォームを使用すると、インタラクティブなダッシュボードとワークシートを作成できます。 ダッシュボードは複数の視覚化を 1 つのビューに結合し、データに関する洞察の包括的なスナップショットを提供します。 ワークシートはより焦点が絞られており、通常は詳細な分析のための単一のビジュアライゼーションが含まれています。
Tableau は、企業のブランディングや特定のプレゼンテーション要件に合わせて色、フォント、レイアウトなどの視覚要素を調整する機能など、パーソナライゼーションのための広範なオプションを提供します。 このレベルのカスタマイズは、画像や Web コンテンツをダッシュボードに組み込むまで拡張されます。
Tableau には、VizQL テクノロジーと呼ばれるデータのクエリと視覚化のための言語があります。 VizQL は、Tableau インターフェイス上でのユーザーのドラッグ アンド ドロップ アクションをデータ クエリに変換します。 基本的に、ユーザーはコードを 1 行も記述することなく、ビジュアライゼーションを作成し、分析を行うことができます。
AIと高度な分析
Tableau は高度な AI 機能を統合して、分析プロセスを合理化します。
- 「データに聞く」機能を使用すると、ユーザーは自然言語で質問をし、視覚的な回答を受け取ることができるため、あらゆるスキル レベルにとって直感的なデータ探索が可能になります。
- 「データの説明を見る」を使用すると、ユーザーはデータ ポイントについて自動的に洞察を得ることができ、手動分析を行わずに根本的な傾向や異常を明らかにできます。
- Tableau は、Salesforce の Einstein Discovery との連携を通じて、予測分析と実用的な推奨事項を提供し、企業がデータ駆動型の洞察に基づいて傾向を予測し、戦略を最適化できるようにします。
より深い分析を求めるユーザーのために、Tableau は R または Python からの外部分析モデルの組み込みを容易にし、ユーザーがダッシュボード内で高度な統計および機械学習アルゴリズムを直接活用できるようにします。
企業ユーザー向けの実践的な洞察
Tableau は基本的なデータ操作のための機能をいくつか提供していますが、その機能は主に、すでに適切に構造化、フォーマットされ、クリーンアップされているデータの分析を対象としています。 そのため、企業ユーザーはカスタム SQL やサードパーティのデータ変換ソリューションを使用して、Tableau に送信される前にデータを前処理することがよくあります。 これにより、Tableau の負荷が軽減され、関連するデータのみがインポートされるようになり、パフォーマンスが大幅に向上する可能性もあります。
3.どーも
データ統合機能
もう 1 つの堅牢なエンタープライズ BI ソリューションは Domo です。 このプラットフォームは、ニッチ業界固有のシステムを含む 1,000 を超えるデータ ソースへの事前構築された API コネクタを提供します。 このプラットフォームは、カスタム コネクタ、データ アップロード機能、および大量のデータを取り込むためのその他のオプションを構築するための Connector Dev Studio IDE も提供します。
データ変換と分析
Domo は、さまざまなレベルの技術的専門知識と分析ニーズに合わせて設計されたさまざまなデータ変換ツールを提供します。
- ドラッグ アンド ドロップの抽出、変換、ロード (ETL) を使用すると、ユーザーは操作を視覚的に定義して順序付けし、値のマップ、列の分割、行のフィルターなどの簡単な変換を実行できます。
- SQL ベースの ETL を使用すると、アナリストは複雑な変換を実行し、データセットを結合できます。
- Data Science Suite は R と Python をサポートしており、複雑な分析の実行や予測モデルの開発を目的とする上級ユーザーに役立ちます。 Amazon Sagemaker Autopilot などのツールとの統合により、機械学習モデルを Domo 内で直接デプロイすることが容易になります。
Domo の包括的なデータ変換ツールには急な学習曲線が伴うことを認識することが重要です。 新しいユーザーは、熟練するために必要な時間とリソースを過小評価することがよくあります。
データの視覚化とカスタマイズ
リストにある他のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス ツールと同様に、Domo は、標準的な折れ線グラフや棒グラフから、バブル チャート、レーダー プロット、Domo のビジュアライゼーション SDK を通じて開発されたカスタム ビジュアライゼーションなどのより洗練されたオプションまで、幅広いビジュアライゼーション タイプをサポートしています。 この SDK を使用すると、アナリストは特定の分析ニーズに合わせたビジュアル コンポーネントを作成できます。
もう 1 つの注目すべき機能は、Domo のモバイルファースト設計理念であり、ダッシュボードとビジュアライゼーションがモバイルデバイスでの表示用に完全に最適化されていることを保証します。 この考慮事項は、外出先でビジネスの洞察にアクセスする必要がある経営陣や現場チームにとって特に価値があります。 さらに、Domo は共同作業機能を視覚化スイートに直接組み込んでおり、ユーザーがインサイトを共有したり、ダッシュボードに注釈を付けたり、プラットフォーム内でディスカッションを開始したりすることもできます。
AIと高度な分析
Domo は AI と機械学習を組み込んで、予測分析と自動化された洞察生成を提供します。 同社の AI ツール Mr. Roboto は、予測、パターン識別、異常検出を可能にし、戦略計画に大きな影響を与える実用的なインテリジェンスを提供します。 たとえば、販売傾向を予測したり、Web サイトのトラフィックの減少などの予期せぬデータの変化を強調したりできるため、企業は迅速に行動できるようになります。
企業ユーザー向けの実践的な洞察
Domo の幅広いエンタープライズ分析ツールは、Domo の最大の資産であると同時に課題でもあります。 プラットフォームの新機能の急速な導入により、既存のツールが置き去りにされることがあり、その結果、特定の Domo コンポーネントへの投資の寿命や関連性について懸念が生じることがあります。 ユーザーは、無視されたアップデートやフィードバックへの不適切な対応に対して不満を表明しています。
さらに、Domo のカスタマーサービスとのやり取りでは、担当者が複雑な問題を解決するために必要な製品知識を欠いていることが多いため、技術的理解のギャップが浮き彫りになります。
4.Qlik
データ統合機能
Qlik は、クラウドベースのアプリケーション、データベース、オンプレミス システムなどの幅広いデータ ソースをサポートしており、企業が統合データ リポジトリを作成できるようにします。
Qlik を際立たせているのは、その連想エンジンです。これにより、ユーザーは、事前定義されたクエリや線形探索パスに制限されることなく、すべてのデータにわたる接続を探索できます。 この機能は、戦略的意思決定を促進する洞察を明らかにするためにデータの全体的なビューを必要とするマーケティング意思決定者にとって特に価値があります。
データ変換と分析
Qlik のデータ変換機能の中心となるのは、スクリプト エディターです。 アナリストはこのツールを利用して、条件付きロジック、集計関数、データ グループ化などの複雑なデータ変換を実行できます。これらは、さまざまなソースや形式から取得されることが多いマーケティング データを準備するために不可欠です。
Qlik のあまり知られていないものの、マーケティング データ分析にとって非常に価値のある機能の 1 つは、時系列データを効果的に処理できる機能です。 これは、顧客の行動の変化や季節による売上への影響など、長期にわたる傾向を分析するために非常に重要です。 Qlik を使用すると、スクリプト エディター内で直接カレンダー テーブルを作成できるため、異なる期間にわたるデータの比較が容易になります。
データの視覚化とカスタマイズ
視覚化分野における Qlik の特徴は、動的なデータ探索を可能にする連想エンジンです。 ユーザーはビジュアライゼーションを操作して、データを複数の角度からドリルダウン、フィルタリング、探索することがすべてリアルタイムで行えます。 このインタラクティブな機能は、顧客データ、キャンペーンのパフォーマンス、市場トレンドを深く掘り下げて実用的な洞察を抽出する必要があるマーケティング担当者にとって特に価値があります。
Qlik は広範なカスタマイズ オプションを提供しており、ユーザーは特定の目的に最も関連性の高い KPI や洞察を強調表示するダッシュボードを設計できます。 外観をカスタマイズするだけでなく、ユーザーは高度な分析と予測モデルをダッシュボードに直接埋め込むことができます。
AIと高度な分析
Insight Advisor は、AI を活用した Qlik の主要な機能です。 これは、自動化された洞察を生成し、関連性を示唆し、手元のデータに基づいて視覚化を推奨する AI を活用したアシスタントとして機能します。
アドバイザは自然言語処理 (NLP) を使用して、ユーザーのクエリを平易な言語で理解します。 これにより、マーケティング専門家はデータに関する複雑な質問をして洞察に満ちた回答を得ることができ、さまざまなレベルの専門知識を持つユーザーのデータ分析プロセスが簡素化されます。
Qlik は AI ガバナンスを重視し、AI 機能内でデータ倫理、プライバシー、セキュリティを管理するためのフレームワークを提供します。 これは、機密性の高い顧客データを扱う企業にとって極めて重要であり、AI を活用した分析が安全かつコンプライアンスに準拠した方法で実行されることを保証します。
企業ユーザー向けの実践的な洞察
Qlik の独自の連想モデルは、エンタープライズ分析分野で際立っており、従来のクエリベースの BI ツールと比較して、より流動的で直感的なデータ探索エクスペリエンスを提供します。 このモデルを使用すると、ユーザーは事前定義されたクエリを使用せずに複数のソースにわたるデータ ポイント間を接続できるため、より深い洞察が可能になり、隠れた傾向が明らかになります。 ただし、Qlik の環境、特にデータのロードと変換のためのスクリプト言語を習得するには、急な学習曲線が必要です。
5. ルッカー
データ統合機能
Looker Studio は Google 製品であるため、Google アナリティクス、Google 広告、キャンペーン マネージャー 360、BigQuery などの Google サービスとシームレスに統合されており、デジタル マーケティングとクラウド データを簡単に集約できます。
Google BigQuery とのネイティブ統合により、アナリストは BQML (BigQuery Machine Learning) を使用して、SQL クエリを使用して機械学習モデルを構築および実行できます。 後で、Looker でモデルの出力を視覚化できます。
Google のエコシステムを超えて、Looker Studio は外部データベース、CSV ファイル、さまざまなサードパーティ プラットフォームとの統合をサポートし、合計 800 以上の事前構築されたデータ ソース コネクタを提供します。
データ変換と分析
Looker のデータ操作機能の中核となるのは、ユーザーがプラットフォーム内でデータを定義および変換できるようにする特殊なモデリング言語である LookML です。 LookML は、複雑なデータ モデルを作成するための柔軟なコードベースのアプローチを提供し、アナリストが特定の分析ニーズに合わせてデータ構造と関係を調整できるようにします。
さらに、Looker Studio は、データ モデリング プロセスをさらに合理化する事前構築されたコード部分である Looker ブロックを活用します。 これらのブロックは、一般的なデータ パターンの定義からサードパーティ データ ソースの統合まで、さまざまな目的に使用でき、開発時間と労力を大幅に削減します。 このモジュール式アプローチにより、カスタム分析ソリューションを迅速に組み立てることができるため、企業は変化するデータ要件に容易に適応できるようになります。
LookML と Looker ブロックを超えて、Looker Studio は高度なデータ分析をサポートするさまざまな機能を提供します。 これらには、強力な集計機能、カスタマイズ可能なメトリクス、およびプラットフォーム内で直接コホート分析とファネル分析を実行する機能が含まれます。
データの視覚化とカスタマイズ
このプラットフォームは、基本的なチャートやグラフから、ヒート マップ、散布図、Looker の広範な API を介して開発されたカスタム ビジュアライゼーションなどのより複雑で動的な視覚表現に至るまで、幅広い視覚化オプションを提供します。
Looker を使用すると、ユーザーはレポートとダッシュボードのあらゆる側面をカスタマイズできます。 ブランド ガイドラインに合わせた色やフォントの調整から、最適なデータ プレゼンテーションのためのレイアウトの構成まで、Looker Studio はプロフェッショナルで魅力的なデータ ビジュアライゼーションを作成するために必要なツールを提供します。 さらに、フィルターやドリルダウンなどの対話型機能によりユーザー エクスペリエンスが向上し、エンドユーザーがセルフサービス方式でデータを探索できるようになります。
AIと高度な分析
Looker Studio は AI と高度な分析を活用して、データ探索と洞察生成を強化します。 注目すべき機能である Duet AI は、機械学習を分析ワークフローに直接統合し、予測、トレンド分析、スマートなデータ洞察を提供します。
Looker Studio には、Duet AI 以外にも、分析プロセスを最適化するために設計されたさまざまな AI 機能が組み込まれています。 これには、データ傾向の重大な逸脱をユーザーに警告する自動異常検出や、直感的なデータ クエリのための自然言語処理が含まれます。
企業ユーザー向けの実践的な洞察
Looker を分析スイートに統合することを検討している企業ユーザーは、特に大規模なデータセットとスケーラビリティに関する特定の課題を認識する必要があります。 非常に大量のデータを処理する場合、Looker のパフォーマンスが影響を受ける可能性があり、クエリ時間が遅くなり、分析情報の生成に遅延が生じる可能性があります。 この問題は、複雑なデータ モデル、または多数のクエリを同時に実行する場合に顕著になります。
洞察力に富んだビジュアライゼーションは明確なデータから始まります
これらのエンタープライズ ビジネス インテリジェンス プラットフォームは、間違いなく複雑な分析を簡素化し、スプレッドシートが提供するものをはるかに超えて洞察を容易に発見できるようにします。
正しい選択をするには、会社の規模、予算の制約、特定の使用例、チーム内のデータ分析の経験などの要素を考慮してください。
ただし、ビジネス インテリジェンスとデータの視覚化は、データが適切に整理され、高品質であることを確認することから始まることを忘れないでください。 そこで Improvado のようなツールが登場します。
Improvado は、500 を超えるマーケティングおよび販売ソースからのデータ集約を自動化し、データ準備を合理化し、リストに記載されているエンタープライズ BI ソリューションとシームレスに統合します。
Improvado は、広告支出の分析や売上収益の帰属など、特定のマーケティング シナリオに合わせて調整された事前構築されたレシピを使用して、手作業の労力を最小限に抑え、エラーや誤解を招く視覚化のリスクを軽減します。 これにより、データ分析への移行がよりスムーズになり、企業は実用的な洞察を導き出すことに集中できるようになります。
Improvado の詳細と、それが企業レベルでビジネス インテリジェンスを簡素化する方法について詳しく知るには、デモ コールを予約してください。