ビッグデータとビジネスインテリジェンスの違いは何ですか?

公開: 2021-09-03

ビッグデータとビジネスインテリジェンスの違いは何ですか? ビッグデータとは、通常、組織内に存在する大規模なデータセットを指します。 ビジネスインテリジェンスとは、このデータを分析目的で利用することを指し、そこから実用的な情報を導き出し、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

これらの用語はどちらも、今日のビジネスオペレーションにおいてますます大きな役割を果たしています。そのため、両方を見て、ビッグデータとビジネスインテリジェンスの違い、使用方法、SMB にとっての利点を見てみましょう。

ビッグデータ

ビッグデータとは、組織が (通常は大きな「セット」またはボリュームで) 保存する情報であり、意味のある方法で活用することが困難または多くの点で不可能な情報として最もよく説明されています。

ビッグデータのわかりやすい例は、ソーシャルメディアチャネルを通じて生成される情報のようなものです。インプレッション、クリック率、エンゲージメントなどです。これらの指標がすべて合算されて、「ビッグデータ」と見なされるデータが構成されます。

構造化データと非構造化データ

ビッグデータには、構造化データと非構造化データがあります。

これら 2 種類の情報は、ビッグデータ分析の重要性を理解する上で重要です。

構造化データは、正式なデータベースで一般的に期待されるものであり、多くの場合、定量的データとして理解されています。

構造化されたデータは、スプレッドシートなどに存在し、行と列が注意深く配置されており、簡単に読み取って評価できます。

非構造化データは事実上すべてのものを指しますが、本質的に質的と考えることができます。

この種のデータの例としては、ビデオ、画像、センサー情報、通話のトランスクリプト、および電子メールの本文などのその他の非公式な通信形式があります。

非構造化データは全体として全データの 80 ～ 90% 以上を占め、増加し続けています。

ビッグデータの成長

構造化データの増加は、すでに組織が克服すべき大きな課題となっていますが、非構造化データの急速な増加は、より大きな論点を提示しています。

構造化データには、少なくとも解読が比較的簡単であるという利点があります。たとえば、多くの企業がすでに CRM を使用して顧客データをより効果的に分析し、販売プロセスを改善しています。

非構造化データの増加により、企業は考えを巡らせています。

ビッグデータの大部分は構造化されておらず、この格差は今後も続くでしょう。

実際、非構造化データは年間約 55 ～ 65% の割合で増加しています。

その結果、ビッグデータの効果的な使用が組織間の競争上の差別化要因になるため、このデータを活用するためのツールを活用することは、企業にとってさらに重要になります。

ビジネス・インテリジェンス

ビジネスインテリジェンスとは、構造化されたデータと構造化されていないデータの両方を分析して、意思決定に役立つ実用的な洞察を得るために使用されるデジタルツールを指します。

ほとんどの組織にとって、ビジネスインテリジェンス (BI) は構造化データのコンテキストで最もよく知られていますが、AI と機械学習の使用の進歩により、構造化されていない情報がより一般的に解読されて使用されるようになっています。

組織内でのビジネスインテリジェンスの使用

多くの企業が BI ツールの導入と使用に後れを取っていることを知っても、それほど驚くべきことではないでしょう。

世界的に、すべての組織での BI の採用は約 26% です。

すべての企業の半数以上がクラウド BI を現在および将来のイニシアチブにとって「重要」または「非常に重要」であると考えていますが、Gartner によると、企業の 87% は分析の成熟度が低いと考えられています。

さらに、2020 年のエグゼクティブ調査では、組織のわずか 27% が自社の業務を「データドリブン」と考えていることがわかりました。

そのため、現在の状況では、企業はビッグデータセットにビジネスインテリジェンスを使用することの重要性を理解していますが、BI ツールをワークフローに実装することへの意欲は低くなっています。

ビジネスのためのビジネスインテリジェンスの利点

組織が BI ソリューションを採用する必要があるのはなぜですか?

答えは単純です。BI を実装する組織は、より多くの情報に基づいた意思決定を通じてビッグデータを活用できるようになるため、生産性と収益に大きなプラスの結果が見られるようになるからです。

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組織の 48% が、将来のビジネス生産性計画にとってクラウド BI が「重要」または「非常に重要」であると考えています。
ビジネスインテリジェンス、ビッグデータ、および分析は、グローバル 2000 組織が成功を推進するために導入している破壊的テクノロジーのトップです。
企業の 84% が高度な分析イニシアチブを開始して、精度を高め、意思決定を加速しています。
分析を活用している組織の 56% が、より迅速で効果的な意思決定を行っています。
ビジネスインテリジェンスの導入により、企業の 51% が財務パフォーマンスの向上を達成しています。
組織の 46% は、分析を使用することで、新しい製品と収益源を特定して作成することができました。
現在、ブランドの 45% がアナリティクスを活用して新しいビジネスモデルを開発しています。
営業およびマーケティングチームの 90% 以上が、業務を遂行するためにクラウド分析が不可欠であると述べています。
成功している企業の 40% が直感に基づいて意思決定を行っているのに対し、成功していない企業の 70% はそうではありません。
企業データの平均 37% が、有用な分析の可能性を秘めています。

ビジネスインテリジェンスと非構造化データセットの関係

前述したように、構造化されていないデータと比較して、構造化されたデータの割合は急速に縮小しています。

これは、BI の採用を組み込んだ戦略をまだ検討していない企業が検討する必要があることを意味するだけでなく、非構造化データの活用が克服すべき大きなハードルになることも意味します。

一般的な BI ツールは構造化データを対象としているため、人工知能を使用して非構造化ソースから実用的な情報を生成し、それを効果的に分析できます。

たとえば、企業が最も頻繁に発生する顧客の苦情をよりよく理解したいと考えているとします。

サービスコールは、Dialpad などのソリューションを介して文字起こしできます。この文字起こしをテキスト分析ソフトウェアで評価して、さまざまなコールの共通点 (特定の問題やサービスに関連する単語やフレーズなど) を判断できます。

このデータは、ビジネスインテリジェンスによって集約、構造化、分析できます。

これは非常に基本的な例ですが、ビジネスにおける分析目的で AI を使用することは、今後の組織にとって重要になります。

切り上げする

このブログでは、ビッグデータとビジネスインテリジェンスの違いについて質問しましたが、両方の重要性と、現在のビッグデータとビジネスインテリジェンスの状況の形について、より広く理解していただけたことを願っています。

今日の組織内で急増するビッグデータセットの量は、課題と大きなチャンスをもたらします。

BI 導入の先駆者は生産性と競争力にメリットを見出していますが、後れを取っている企業は BI 実装の重要性を認識しています。

同時に、特に非構造化データの増加により、特に人工知能や機械学習エンジンに関して、より高度な分析機能が必要になり、情報を分析して定量化することができます。

結論

ビッグデータは、組織に保存されている大量の情報であり、ビジネスインテリジェンスは、意思決定のためにそれを理解するための手段です。

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