2022 年に注目すべき BI トレンド

公開: 2022-07-29

ビジネスインテリジェンスは、分析、データ視覚化、データツール、データマイニング、および組織がデータ駆動型の意思決定を行うのに役立ついくつかのベストプラクティスをうまく組み合わせたものです。 ビジネスインテリジェンスのトレンドは、現代の企業が変化を促進し、ボトルネックを解消し、供給の変化に適応することを目的としている場合に、データの包括的なビューを取得するのに役立ちます。

最新の BI ソリューションの利点は、柔軟なセルフサービス分析と管理されたデータを提供しながら、ビジネスユーザーに深い洞察を与えることです。ビジネスインテリジェンスは、具体的なものというよりも、ビジネスオペレーションからデータを収集、保存、分析する方法を表す用語です。

ビジネスインテリジェンスツールは、実行可能な意思決定を行うための包括的なビジネスビューを作成するために必要なプロセスとワークフローを合理化するのに役立ちます。しばらくの間、ビジネスインテリジェンスも、パフォーマンスを向上させるという意味で進化してきました。

ビジネスインテリジェンスの重要性

ビジネスインテリジェンスの傾向により、ビジネスコンテキストで得られる現在および過去のデータを示すことで、組織はより適切な意思決定を行うことができます。データアナリストは、BI を使用してパフォーマンスと競合他社の標準を提供し、組織がスムーズかつ効率的に実行できるようにします。

ビジネスアナリストは、ビジネスの売上と収益を増加させるための市場動向を効果的に把握できます。効果的に使用すると、データは採用のコンプライアンスにも役立ちます。ビジネスインテリジェンスが企業の賢明な意思決定に役立つ方法のいくつかを以下に示します。

利益を上げる方法を見つける
データを競合他社と比較する
顧客の行動を研究する
パフォーマンスを追跡する
成功を予見する
運用の合理化
市場動向の調査
問題を見つける

ビジネスインテリジェンスの働き

ビジネスには複数の目標と質問があり、それらすべてに答えるには、これらの目標を達成するためのパフォーマンスを追跡することが重要です。重要なデータを収集し、分析し、実行するアクションを見つけることは、目標を実現するために重要です。

技術的な面では、ビジネス活動からデータを収集できます。処理してデータウェアハウスに保存することもできます。保存された後、ユーザーはそれにアクセスして、ビジネス上の質問に答えるために分析を開始することもできます。

これまでのビジネスインテリジェンスツールは、従来のモデルに基づいていました。ビジネスインテリジェンスが組織によって抽出され、ほとんどの質問が静的レポートで回答されるという、トップからダウンへの方法に従いました。

受け取ったレポートについて誰かが質問した場合、通常は、キューの一番下に移動してプロセスを最初からやり直すように要求されました。その結果、苛立たしい報告サイクルが何度も続き、意思決定が難しくなりました。

従来のビジネスインテリジェンス手法は、定期的なレポート作成や質問への回答に依然として非常に一般的です。ただし、最新のビジネスインテリジェンスの傾向は、かなりインタラクティブで親しみやすいものでもあります。拡張データ分析と新しい BI トレンドにより、プロセスは非常にシンプルになりました。

IT 部門は依然としてデータ管理の重要な役割を果たしており、多くのユーザーはレポートをすぐに作成しながらダッシュボードをカスタマイズできます。 BI のトレンドに従うことで、ユーザーはデータを使用して重要な質問に回答できるようになります。

2022 年に注目すべき新しいトレンド

1. SaaS とクラウドアプリケーション

パンデミックにより、多くの企業が状況全体を理解しようとして緊急事態に陥っています。多くの組織がオンプレミスソリューションの管理に苦労しており、その結果、明らかな解決策はビジネスインテリジェンスの傾向を探すことでした。

ビジネスインテリジェンスが損なわれないようにするために、組織は、プライベート、パブリック、または SaaS ソリューションのいずれであっても、クラウドベースの BI への移行を開始しました。多くの企業は、パンデミック後に全体的な予算を再調整し、リモートワーカーへの移行に向けてクラウドインフラストラクチャを採用するための十分なスペースを確保できるようにしました。

世界中の企業は、分析は重要な機能であり、企業はデータソリューションの採用をためらうべきではないと考えています。これが、組織が SaaS およびクラウドアプリケーションを採用することが重要になった理由です。

2.クラウド分析

データをクラウドに移行することで、多くの企業がデータへのアクセスを強化し、分散した従業員の中で共同作業を行ったり生産性を高めたりできるようになりました。データから実用的でタイムリーな洞察を引き出すために、組織はクラウド分析の力を利用しています。

ビジネスインテリジェンスとは、ビジネスの効率を高めることです。予算、ハードウェア、セキュリティとコンプライアンス、およびその他の多くの要因に基づいて、ビジネス分析をプライベート、パブリック、ハイブリッド、マルチ、コミュニティクラウド、およびマイクロサービスに展開できます。これにより、クラウド分析の導入が非常に簡単になります。

クラウドインテリジェンスとは、インターネットを含む仮想ネットワークに簡単にアクセスできるように、クラウドインフラストラクチャ上にインテリジェントツールを展開することです。 KPI、 BI ダッシュボード、およびその他の種類のビジネス分析を含む、洞察力に富んだビジネスインテリジェンスデータを企業に提供することです。

3.統一されたデータ管理と分析

BI スタックの単純な組み合わせにより、レポートアプリケーションのシナリオが最新の BI および分析プラットフォームに変わりました。統合、準備、管理、さらには洞察が BI ワークフローの重要な部分になりつつあるデータ準備フェーズで、いくつかの新しい機能が追加されています。

ML と AI の機能と BI スタックへの組み合わせにより、セルフサービスの BI と分析が詳細な方法で再定義され続けています。自動化はまた、すべての人にとってビジネスインテリジェンスと分析を民主化し、簡素化します。

4.自然言語処理

自動化により、アクションと自然言語処理も可能になります。 NLP 機能が向上するにつれて、ますます多くのベンダーがプラットフォームをユーザーがアクセスできるようにしようと試みています。多くの従業員は、情報に基づいた意思決定を行うためにデータを使用します。

データを扱う際の一般的な障壁は、多くの人が統計やコンピューターサイエンスのバックグラウンドを持っていないことです。多くの従業員はコーディングを知らないだけでなく、データを解釈し、洞察につながる質問をするための適切なトレーニングさえ受けていません。

拡張分析は、自然言語でのデータクエリを可能にするいくつかの NLP 機能を含むノーコード機能でビジネスユーザーをガイドするため、障壁を減らします。 AIの採用は、来年に加速すると予想されています。

複数の企業が、拡張データ分析、自然言語クエリ、自然言語処理などの機能において遅れをとっています。ほとんどの組織は、データの品質と発見を改善するために AI に頼ることになると予想されます。彼らは、データとその分析から得られる洞察を信頼することを楽しみにしています。

5.拡張分析

アプリケーションとテクノロジーの迅速な採用により、拡張データ分析のための多くの消費ポイントが作成されました。詳細なコンテキストを提供することは、ビジネスインテリジェンスベンダーにとって重要な機能として浮上しています。

これに対処するために、ビジネスワークフローのさまざまなポイント全体で AI および ML 機能を含む幅広い分析プラットフォームがあり、より良い洞察が得られます。没入型会話における NLQ 機能の進歩も、多くのビジネスユーザーの間で BI の採用を促進しています。

また、新しい進歩により、検索結果に基づく分析の分野で多くの可能性が開かれます。デシジョンインテリジェンスは、ビジネス環境でも大きな人気を得始めています。これらは、人間が下した決定を補完するいくつかのイネーブラーです。

効果的なイネーブラーは自動化された洞察です。これは、より良い意思決定を行うためのより多くの力を与える物語の形で重要な洞察を使用して視覚化を克服するためです。自己学習および深層学習 ML モデルの実装により、BI ワークフローは人工知能をスマートでスケーラブルにします。

6.統合されたビジネス分析

複数の企業全体でのビジネスアプリケーションの採用により、多くのプラットフォームがデータ中心になり、安定したビジネスアプリケーションの統合へと拡大しています。これにより、データ統合の機会も増えます。

ネイティブアプリの統合とドメイン固有のデータモデルの進歩により、多くの企業は、レポートやダッシュボードの作成を気にすることなく、簡単に洞察を得ることができるようになりました。これらのビジネスモデルは、固定されたビジネスニーズに対応するようにトレーニングできます。

自動モデリングとブレンディング機能が改善され、データセットからの詳細な分析がシンプルかつ迅速になりました。これにより、詳細な洞察を提供するリアルタイムの機能横断的な分析への道が開かれました。

7.データストーリーテリング

ダッシュボードの使用と収益は現在、攻撃を受けています。企業は現在、従来の機能をはるかに超えて、より良い意思決定を簡単に行えるようにするために、あらゆる種類の偏見がなく、詳細な共感を持ってデータと洞察を提示できるようにしようとしています。

データストーリーテリングは、ビジネスインテリジェンスのトレンドの 1 つであり、KPI を分解してデータのやり取りを人間味のあるものにするさまざまな方法を探っています。消費者向けの配信エクスペリエンスは、常に専用のポータル、ドキュメント、プレゼンテーションなどの形式で提供されます。インサイト配信メカニズムは、AI 拡張により、より没入型でインタラクティブになりました。

8.事業活動の監視

拡張データ分析プラットフォームは、KPI を常に監視できるように作られています。このインテリジェンスはプラットフォームに組み込まれており、データをスマートに分析し、異常値を特定し、KPI の重要な変更にフラグを立てます。

現在、複数の企業が、アプリケーションにログインする必要なく、アプリケーションワークフローコンテキストでデータアラートを提供できるアプリケーションとプラットフォームを採用しています。これにより、応答時間が短縮され、企業はアラートに対して即座に行動を起こすことができます。

従来の BI ワークフローの延長として、最新のプラットフォームは、詳細な洞察を得るための多くのアクションをトリガーするように構築されています。今後、AI と ML の機能が強化されることで、プラットフォームはインサイトに基づいてトリガーする必要があるアクションを決定できるようになります。

9.組み込みのビジネスインテリジェンス

アプリケーションに BI を組み込むソフトウェアベンダーやビジネスコンサルタント以外にも、組み込み BI を採用する企業が増加傾向にある市場は数多くあります。これは、機能を使用して既存の資産からアプリケーションを作成する分析で簡単に実現できます。

ビジネスインテリジェンスのトレンドの高まりにより、API スタックは改善され続けていますが、コーディングが少なくて済むビルド済みの再利用可能なコンポーネントを使用して、開発サイクルを短縮できる堅牢性を備えています。これにより、チームはビジネスニーズに基づいた機能を構築することもできます。

分析の人気が高まり続ける中、B2B アプリケーションは現在、ワークフローの重要な部分として自然な分析エクスペリエンスを提供しています。これにより、包括的でオールインワンの分析エクスペリエンスが提供されるため、データを理解するために使用されるアプリケーションの数が削減されます。

10.モバイルへの移行

仕事のパターンとビジネスの需要を変えることで、世界中の組織が生産性を向上させるソフトウェアを従業員に提供しようとしています。これには、いつでもどこでもレポートにアクセスするための SaaS ソリューションも含まれます。

ほとんどのインターネットユーザーはモバイル経由でインターネットにアクセスしますが、モバイル BI を実装する理由は市場シェアだけではありません。ほとんどのユーザーは、KPI ベースのアラートを受信し、ほとんどのイベントが発生するとすぐに反応することを選択できます。モバイル BI には、分析の力をユーザーの手に委ねる主要な分析プラットフォームの応答性の高い軽量バージョンもあります。

オンデマンドで情報を利用できるため、迅速な意思決定、短いワークフロー、効果的な社内コミュニケーションが可能になります。限られた画面サイズと機能は制限される可能性があるため、モバイル分析はビジネスインテリジェンスの良い傾向です。モビリティは、企業の BI 要件リストに対応する多くのベンダーの製品の重要な側面です。

結論

データを分析する必要性が尽きることがないため、BI への投資は現在、世界中の企業にとって重要な側面となっています。これが、市場のすべての新しい更新について知り、最新の開発を実装することが重要である理由です。

ビジネスインテリジェンスのトレンドは、新しいテクノロジを採用したり、分析ニーズに対応するベンダーを評価したりする際の基本となる可能性があります。 Zoho はテクノロジーの早期採用者として、企業が重要なデータ駆動型の意思決定を行う方法を変えることに成功しました。

会社を経営していて、ビジネスインテリジェンスツールを実装したい場合は、今がZoho Analyticsツールを導入するのに最適な時期です。これにより、投資について安心感が得られ、リソースも現在のビジネスニーズに合わせて調整されます。