ビジネス インテリジェンス システムの必須コンポーネント

送信された 1 億 5,000 万のメール、2,080 万の WhatsApp メッセージ、278 万の YouTube ビュー、240 万の検索クエリ – これらの数字は、1 年でも 1 か月でも 1 週間でもありません。 これらの数値は、インターネット上で 1 分間に発生するアクションを示しています。 私たちの身の回りで起こっているこのデータの爆発は、ユーザーのニーズや好みに応じて製品やサービスを調整するための複数の手段と機会を企業に提供しています。 その結果、すべてのビジネスまたは企業は、通常は収集して備蓄し、多くの場合、ビジネス戦略またはマーケティング ニーズのための貴重な資産として扱われる大量のデータを生成します。

しかし、貴重な洞察、傾向、パターンを抽出する方法や手段がなければ、データは何の役に立つのでしょうか? 適切なビジネス インテリジェンスと分析がなければ、データは多くの混乱を生み出すだけであり、利害関係者にとって意味がありません。 これは、彼らのほとんどが、この蓄積されたデータから有用で意味のある情報を抽出する方法について十分な知識を持っていないために発生します。 そのため、専門知識と能力が不足しているため、会社を改善するための実りある決定を下すことができないことがよくあります。 この問題を解決するために、多くの企業が高度な分析とビジネス インテリジェンスを採用して、企業とその生データの間のギャップをうまく埋めようとしています。

ビジネスインテリジェンスの重要性

ターゲットを絞ったビジネス インテリジェンスは、企業が自社のビジネスに最適なものを決定するのに役立つ確実な方法です。 これは、企業が正しい意思決定を行い、競合他社を凌駕するための効果的な方法として急速に台頭しています。 現在、企業は、特殊なコンピューター プログラムによって生データから抽出されるビジネス インテリジェンスに重点を置いており、これらの構造化データから得られる情報に慣れて広める方法について従業員を教育しています。

ビジネス インテリジェンスを使用することで、企業は予算を立て、成長を後押しできる新しいビジネス チャンスを探ることができます。 しかし、BI が企業データを分析するための単なるツールではないことも事実です。 また、マネージャーやアナリストが、再評価と再検討が必要な無能なビジネス プロセスを特定するためにも使用されます。 これは収益の損失に起因し、ビジネス効率を改善します。 市場には、Oracle BI、MSBI、Qlikview、Tableau、IBM など、さまざまな BI ツールがあります。

企業は、これらのツールのいずれかを利用して、ゴールド スタンダードの洞察力を活用することで、ビジネスの変化を確認できます。 適切な方法で使用された場合、優れた BI システムは、会社の運命に驚くほど良い変化をもたらし、ユーザー エンゲージメントと売り上げのコンバージョン率を向上させることができます。 しかし、不適切な実装が組織に悪い結果をもたらす可能性があることも同様に真実です。 したがって、組織は、すべてのニーズをうまく満たすことができるビジネス インテリジェンス システムを適切に評価するために、かなりの努力を払う必要があります。

BI システムの必須コンポーネント

基本から始めるために、堅牢で信頼性の高い BI システムを作成するための必須コンポーネントのリストをまとめました。

1. データ ウェアハウジング:

このデジタル時代において、生成されるデータ量はすべての見積もりを超えています。 多くの統計によると、日常のビジネスでは約 250 京バイトのデータが生成されています。 もう 1 つの重要な要素は、最近入手可能なデータの 90% 以上が、過去 2 年間にのみ生成されたものであることです。 企業は、これらの蓄積された生データをどのように活用できるかを知る必要があります。

通常、複数の OLTP システムやその他のさまざまなソースから得られるデータは、データベースに蓄積する必要があり、その後、分析および視覚化ツールに渡すことができます。 データ ウェアハウジングの目的は、1 つ以上のリソースからすべての構造化データを集約して、必要に応じてビジネス インテリジェンスのために比較および分析できるようにすることです。 倉庫は、容易に取り出して円滑に管理できるように、安全な方法で保管する必要があります。

Oracle、Microsoft、IBM、SAP、および Amazon AWS は、データベース管理システムのリーダーとしてその名を刻んでいます。 データ ウェアハウスを使用する主な利点は、複数のリソースからのデータを分析できることです。 そのため、会社の膨大な量と正確なデータの分析作業を行うために、データ ウェアハウスが採用されています。

2. ビッグデータ:

この競争主導の時代では、企業は適切なタイミングで適切な意思決定を行う必要があります。 ビジネス インテリジェンスを効果的に活用し、利用可能なデータを調べることで、重大なビジネス上の問題を回避できます。 ソーシャル メディア サイト、Web サイト、調査、RFID、GPS 信号などの複数のソースから抽出された大規模なデータの存在が、ビッグ データのすべてです。 市場にはいくつかのデータベース テクノロジ指向のツールが溢れていますが、これらは通常、ビッグ データに伴う大量または速度に対応できません。 これは、R や Hadoop などの専門的な分析ツールが介入して定性的な洞察を提供する場所です。 ビッグデータ分析は、企業の認識を変え、日常業務に前例のない影響を与えました。 ビッグデータ分析から得られる利点には、次のようなものがあります。

• コスト削減 – Hadoop やクラウドベースの分析などのビッグ データ テクノロジにより、IT インフラストラクチャのコストが大幅に削減されました。 これらのテクノロジーに投資することで、将来を見据えた企業は、発生したコストと比較して、得られる利益を容易に上回ることができます。 これらのテクノロジーを使用すると、従来の手法と比較して、より大量の構造化および非構造化データを最小限のコストで簡単に保存および分析できるようになりました。
• 効率の向上 – Hadoop は、ビジネス ハウスにデータを迅速に活用する方法を提供し、分析的な洞察も提供するため、はるかに効果的です。 実際、これは時間がかかる古い従来の ETL ツールよりもはるかに高速であるため、ソースからターゲットの BI システムにデータをロードするのに時間がかかりました。 このような最新のビジネス分析ツールは、企業の効率を高め、データに基づく意思決定を迅速に下すのに役立ちます。

オンライン エコシステムの影響が拡大し、ユーザーの好みがモバイルや Web に移行していることを考えると、ビッグ データの分析はもはやオプションではなく、ミッション クリティカルな成功の原動力となっています。 この効果的なツールは、彼らが適切なビジネス上の決定を下すのに役立ちます。 低コスト、スケーラビリティ、強力な IT サポート、および優れた競争力により、ビッグ データはこの時代で最も高く評価されているテクノロジの 1 つになりました。

3. Web スクレイピング:

Web スクレイピングを使用すると、対象となるデータを抽出するプロセスが簡単になります。 その結果、意味のある処理と分析、および BI 生成の後続のステップがよりスムーズになり、はるかに効率的になります。 非構造化データとソーシャル メディア コンテンツの両方をクロールする機能により、BI システムの有効性を促進するために幅広い網を張ることができます。

ブランドについて人々が言っ​​ていることに耳を傾け、評判管理を微調整し、オンライン ペルソナを改善し、ビジネスのコンバージョンを成功させる可能性を高める戦略的なマーケティング キャンペーンを考案して展開することができます。 アグリゲーター サービス、広告サービス、比較サイト、マーケティング担当者、財務チーム、ビジネス アナリストなど、さまざまなアプリケーションが Web スクレイピングから出現する可能性があります。すべてのユーザーが、Web スクレイピングとデータ マイニングの価値命題を利用してビジネスに必要な優位性を追加することが非常に効果的であると考えています。 .

4. ビジネス インテリジェンス ダッシュボード:

ダッシュボードは、基本的に、最も重要で関連性のある情報を視覚的に表示するものであり、一目で要約して表示できます。 すべての前提条件情報は、ユーザーが一目で監視および読み取ることができるように、1 つの画面にマージおよび配置されます。 効果的な BI ダッシュボードを定義する主な特徴の一部を以下に示します。

• すべてのデータとビジュアライゼーションは、1 台のコンピューター画面に収まります。 したがって、それらをスクロールする必要はありません。
• 定期的に監視する必要がある最も重要なパフォーマンス指標が表示されます。
• ダッシュボードは、よりシンプルなデザイン言語を備えているため、非常に理解しやすく、使いやすいです。
• 表示データは、手作業なしで自動更新できます。 しかし、更新の頻度が組織によって異なることも事実です。

5. ビジネス インテリジェンス レポート:

ビジネス インテリジェンスにおけるレポートとは、エンド ユーザーがビジネスの利益のためにデータを簡単に理解して分析できるように、データをエンド ユーザーに提示することを意味します。 通常、レポートはテキストと数値をテーブルに表示し、さらに印刷用に最適化されており、PDF などの他のドキュメント形式をサポートしています。 すべてのビジネス インテリジェンス ソリューションにおいて、レポートは企業が収集したデータを意味のあるものにするのに役立つため、重要な役割を果たします。

これは、市場での競争力を高めるために行われます。 さまざまなオープンソースのビジネス インテリジェンスおよびレポート ツールが市場で入手可能です。 今日、この競争の激しい時代に企業の名前をしっかりと刻み込みたい場合、ビジネス インテリジェンスは企業の本質的な要素となっています。 BI を最大限に活用したい人は、優れた BI システムのこれらの基本的なコンポーネントを認識し、実用的な知識を持っている必要があります。