ビジネス分析が重要な理由
公開: 2021-05-28中核となるビジネス分析は、企業のデータの調査であり、統計分析と、各ビジネスのベストプラクティスと個々のシステムの選択方法に重点を置いています。
あらゆる規模の企業が、自社のデータが競合他社に対する優位性として活用できる最も価値のある資産の1つであることをますます認識しているため、ますます多くの企業がデータ主導型になっています。
分析の最終目標が理解されると、分析方法が選択され、分析をサポートする企業データが選択されます。 これには通常、複数のデータソースおよびシステムからのフィードが含まれ、その後、クレンジングされて、データウェアハウスなどの統合されたスペースに統合されます。
ビジネス分析の成功は、本質的に、データの品質（優れたデータ入力、優れたデータ出力）と、個々のビジネスのニュアンスを理解するアナリストの専門知識、およびすべてが構築されているテクノロジーの両方に依存します。
複数のソースの課題
多くの企業は、さまざまなビジネスソリューションやプラットフォームを使用しています。これらは、個別に優れている場合もありますが、相互に通信したり、少なくとも同じ場所に流れたりすることができないために困惑しています。 従来の紙ベースのデータソースも組み合わせて使用すると、多くの組織で、情報を見つけるために多くの時間が費やされる理由が簡単にわかります。もちろん、情報を使って建設的なことをすることもできません。
多くの企業が直面しているさまざまな形式、レガシーシステム、エクスポート時間、および可用性を考慮する場合は特に、複数のデータソースを1つの統一されたフィードに取り込むのは難しい場合があります。
リアルタイムのビジネス分析の課題
一例として、リアルタイムのデータ分析はかなり前から金融取引で使用されており、今ではかつてないほど多くのデータストリームを利用しています。
リアルタイム分析アプリケーションが有用であるためには、応答時間が短く、可用性が高い必要があります。 システムはまた、膨大な量のデータを管理できる必要がありますが、それでも数秒以内にクエリを返すことが期待されます。
あなたの会社が現在の場所をよく知っているほど、それが必要な場所をよりよく予測することができます。
予測分析はビジネス分析とインテリジェンスの一部であり、統計とモデリングを使用して過去のデータと現在のデータの両方に基づいて将来のパフォーマンスを判断し、潜在的な結果を結論付けることで、人工知能と機械学習の両方によってますます強化されています。
これにより、組織はリソースをどこに集中させるのが最適かを決定できるため、将来についてインテリジェントな予測を行うことができます。 このレベルの洞察は非常に価値があるので、それを実現するシステムはすぐに自分たちの利益を簡単に得ることができると主張することができます。
正確なアプリケーションは業界によって異なりますが、将来のイベントについてインテリジェントな予測を行う機能には、ほぼ無限のアプリケーションがあります。
Advanced Business Analyticsは、テレコム、製薬、防衛、ロジスティクス、保険、金融サービスなど、さまざまな業界ですでに使用されています。
ビジネス分析とビジネスインテリジェンスの主な違いは何ですか？
BA（ビジネス分析）とBI（ビジネスインテリジェンス）は本質的に類似しているように聞こえるので、人々がBA（ビジネス分析）とBI（ビジネスインテリジェンス）を混同することは（当然のことながら）かなり一般的です。
BAとBIはどちらも、データを収集し、クレンジングし、データ視覚化ソフトウェアを介して視覚的に表現することで、データからストーリーテリングとインテルを説得力のあるものにする必要があります。
ただし、それらの間にはいくつかの重要な違いがあります。
BIは履歴データを処理しますが、データは多くのソースから照合される傾向があります。 CRMソフトウェアまたは自動マーケティングツール。 ビジネスインテリジェンスの主な機能は、主要な指標に基づいて、企業の業績を報告することです。 これは、過去に発生したこと、発生した理由、および現在発生していることのコンテキストを提供します。
一方、ビジネス分析は、ビジネスインテリジェンスから推測されるコンテキストを取得し、予測モデリング、データマイニング、統計分析などを適用します。 これらの方法はより高度であるため、将来期待できることをよりよく示しています。
ビジネス分析はどのようにあなたの組織を助けることができますか？
- データに基づく意思決定を改善する
通常、これは、組織がデータサイエンスアプリケーションを利用する最も重要な理由です。つまり、（定量化可能な）データをよりよく理解し、それを有効に活用するためです。
- 機会をより適切に特定する能力
データサイエンスツールと分析のもう1つの機能は、機会の特定です。 AIとMLは、予測分析を強化して、将来の出現の可能性を判断できるデータのパターンをより適切に特定できます。 これにより、組織はリソースをどこに集中させるのが最適かを決定できるため、将来についてインテリジェントな予測を行うことができます。 過去の市場データと予測された市場データの両方を使用することにより、新しいベンチャー/製品/サービスまたは投資が健全なROIを持つ可能性が高いかどうかを判断するための決定と予測を行うことができます。
- 確実に最高の人材を採用する
独自のアルゴリズムを使用することにより、データサイエンスは、CVからデータを取り込み、候補者が次の段階に進むことを検討する価値があるかどうかを判断できます。
- 顧客の意図をよりよく理解するため
一例として、企業はデータサイエンスを使用して、データサイエンスを活用したNLP（自然言語処理）の進歩のおかげで、より自律的な方法で顧客の問い合わせの性質をよりよく理解できるようになりました。
ビジネス分析の最新の進歩
Advanced Business Analyticsは、GPUで高速化されたデータベースを利用しており、ユーザーは数十億行のデータを即座にインタラクティブに視覚化してクエリを実行できます。 ただし、古いCPUベースのシステムは、ダウンサンプリングやインデックス作成などの手動プロセスに依存しています。 これらのレガシーシステムを使用する場合、膨大な時間と労力がかかる可能性があるため、多くの企業は、新しいGPUベースのシステムにアップグレードするビジネスケースが本当に説得力のあるビジネスケースになることを知っています。
要約すれば
あなたの会社がビジネス分析の世界に突入することを決定したとき、あなたがビジネス全体としてより良い決定をすることはほぼ確実です。
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