ビジネスインテリジェンス戦略を作成する方法? | | エキスパート ビュー

BI ジャーニーの最初のステップは何ですか? ツールを選ぶ？ データの収集？ それほどでもない。 これは、高度な分析への移行を支援する包括的なビジネス インテリジェンス戦略です。

BI を使用するとレポート作成が高速になり、グラフがより洗練されたものになりますが、適切な計画がなくても、BI を最大限に活用する方法について全体論的な見方をすることはできません。 ご存じのとおり、悪魔は細部に宿ります。 そのため、BI イニシアチブ全体を危険にさらすような事態を避けるために、特定のビジネス インテリジェンスの実装手順に従う必要があります。

この記事では、BI 実装のさまざまな段階にあるにもかかわらず、BI 戦略を活用したクライアントの実際のケースを分析します。 ビジネス インテリジェンスを使用するのが初めてで、最初から「正しくする」ことを望んでいた人もいれば、すでに BI ツールを使用していたが、具体的な計画はなく、ほとんど直感的に使用していた人もいました。 それでも、適切な戦略を立てることで、データ分析の質がどれだけ向上したかを全員が確認できました。

道に迷いたくない場合は、ビジネス インテリジェンス戦略に関心を持つべき理由を次に示します。

ビジネス インテリジェンスは、派手なプレゼンテーションを作成することだけではありません。 テクノロジーの可能性と価値ははるかに広く、適切なビジネス インテリジェンス プランによってその可能性を解き放つことができます。 BI 戦略を使用すると、データの問題により効率的に取り組み、全体的で十分に統合されたシステムを構築して、適切に機能し続けることができます。

• 時間とお金の節約。 気まぐれに行動することは、コストのかかる間違いをはらんでいます。 最終的に従業員が必要としない機能にお金を無駄にしたり、システムを 20 人の従業員だけが使用する場合に 100 人の従業員のライセンスを購入したりしたくはありません。 BI 戦略を使用すると、そのようなことを事前に検討できるため、時間とお金を節約できます。
• 高度なリスク管理の採用。 各ステップを詳細に分析することで、時間とお金を失う可能性を最小限に抑えます。 さらに、このようなアプローチにより、弱点やボトルネックを早期に検出し、すぐに修正することができます。
• 組織全体でエンドツーエンドのデータ分析を構築します。 よく考え抜かれた BI 戦略により、部門間のデータ サイロを解消し、すべてのデータ ソースを接続してエンド ツー エンドの分析を行うことができます。 このようなアプローチにより、組織全体のプロセスを追跡できます。つまり、問題を適時に発見し、正確で最新のデータに裏付けられた意思決定を行うことができます。

適切に設計された微妙な BI 戦略は、社内のビジネス プロセスを大幅に改善するのに役立ち、その結果、顧客に提供するサービスや製品の品質にプラスの影響を与えます。

BI 戦略を構築する際に無視できない 3 つの領域

堅牢なビジネス インテリジェンス戦略を作成するには、ビジョン、人、およびプロセスに注意を払い、各要素とそれらの相互関係に等しく注意を払う必要があります。 それらをさらに詳しく調べてみましょう。

ヴィジョン

テクノロジーを採用する前に、次のようないくつかの基本的な質問を自問する必要があります。 そのおかげで何を達成したいのですか？」 それらへの回答は、BI の実装または最適化に関するアクション プランの概要を説明するのに役立ちます。

組織内でデータ駆動型の文化を構築するには、データの処理方法も確認する必要があります。 それを分析の原材料と考えるのではなく、実際の投資収益率のある製品として扱います。

人々

BI 実装戦略を作成するときは、従業員とそのスキルを軽視してはなりません。 そうしないと、テクノロジーを採用するために予算と時間を浪費することになり、異なる方法で作業することに慣れた人々によって妨害されることになります。

したがって、誰が BI ツールを操作して意思決定レベルごとに適切なダッシュボードを提供するかを考慮してください。 たとえば、機械のメンテナンスを担当する従業員、データ アナリスト、および CEO は、さまざまな種類のダッシュボードを必要とします。

運用、分析、および戦略ダッシュボードの詳細については、こちらをご覧ください。

従業員について留意すべきもう 1 つのポイントは、技術的背景です。 テクノロジーに精通した企業向けにビジネス インテリジェンス戦略とロードマップを作成することは、デジタル テクノロジーと密接な関係にない組織向けにそれを構築することと同じではありません。

ユーザーの技術的専門知識のレベルとユーザーが関与するプロセスを理解すると、気が遠くなるような数のフィルターを使用して、すべての会社のプロセス用の 1 つの一般的なダッシュボードではなく、役割ごとにカスタム ダッシュボードを作成できます。 これにより、BI ユーザーの範囲が、経営幹部やアナリストから一般管理職や従業員にまで拡大します。

— Alexandr Obolenskiy 氏、BI 部門責任者、*instinctools

プロセス

BI 戦略のこちら側は、テクノロジの実装プロセスの設定に関するものです。 そのためには、最高データ責任者 (CDO) の採用を検討し、プロジェクト予算を定義し、セキュリティとコンプライアンスの問題を検討し、KPI を特定して、BI ブループリントとテクノロジの採用の有効性を追跡する必要があります。

また、技術パートナーからの知識の伝達に注意を払うことも重要です。 したがって、BI コンピテンシー センターの設立に注意を払う必要があります。 BICC は、技術に詳しくない従業員にとってシステムの自己使用を本当に快適にし、ダッシュボードの構成などの小さな調整を処理する社内チームです。

このアプローチにより、ユーザーはより高度になり、その結果、変更の速度と BI システムでの作業の効率が向上します。 また、テクノロジー パートナーへの依存度が低くなり、新しいデータ ソースをシステムに接続する、新しいビジネス プロセスでデータを視覚化するなどの主要な変更についてのみパートナーに頼るようになります。

BI 戦略のプロセス領域に関する作業の最終結果は、BI ロードマップの開発です。 これは、BI の実装に必要な特定の手順、プロジェクトのマイルストーン、期限、進捗状況を評価するための KPI を一貫して説明するドキュメントです。

データ プロファイリング: 実行する必要がある基本的な手順

BI システムにロードする前に、データの品質と一貫性をチェックする必要があります。 これがデータプロファイリングです。

• データ品質。 データ品質の低さは、不正確な財務予測、規制の問題、顧客の喪失、風評被害など、無数のビジネス上の問題の原因となります。最初のデータ分析段階で対処しないと、質の高いデータはスタッフの時間を浪費します — 無関係な結果について言及する前に。 統計によると、データ品質に関連する反復的な問題を解決するには、従業員の労働時間の最大で半分が必要になる場合があります。
• データの一貫性。 異なるシステムでのデータの複製は、最適ではないビジネス プロセスを反映している可能性があります。従業員は手動で調整されていない方法で同じ情報を 2 つの異なるシステムに入力します。 その結果、入力ミスや不完全な照合がどうしても発生してしまいます。 代わりに、すべてのデータに対して単一のエントリ ポイントのルールが機能する必要があり、システムはコピーを作成するのではなく、データの交換のみを行う必要があります。
• データ分類。 これは、データがさまざまなソースから取得される場合に必要です。 たとえば、データ レイク、ERP、サイトからのトラフィックなどです。 ソースに加えて、データ構造 (構造化または非構造化) を考慮して、データを適切に分類する必要があります。これにより、各データ プロファイルの更新頻度の決定が簡素化されます。

データのプロファイリングを行うと、効果的な意思決定に必要な頻度で更新されていないデータがあることに気付く場合があります。

必ずしもリアルタイムの更新に努める必要はないことを考慮してください。 通常、金融市場を扱う場合にのみ、そのようなものが必要になります。 しかし、EC事業者で物流システムとERPを1日1回しか同期していない場合、商品が店舗に到着してもサイトに表示されないという事態が発生する可能性があります。 したがって、データ更新の頻度が不十分なため、顧客を失うリスクがあります。

継続的なデータ プロファイリングを行うことをお勧めします。 自動化を活用して、プロセスを高速化し、簡素化します。

アーキテクチャとツールセットの選択

BI ツールを選択するときは、データの取り込み、保存、処理、分析、視覚化を簡単に行えるものを選択する必要があります。

1.摂取

データの取り込みとは、一次ソースから生データを変換せずに取得することを意味します。 適切なデータ取り込み方法を選択する必要があります。

• リアルタイム処理。 取り込みソフトウェアがデータを認識すると、データ レイクまたはウェアハウスに別のオブジェクトとしてデータをダウンロードします。
• バッチ処理。 このアプローチでは、データ取り込みソフトウェアがデータを収集し、基準またはスケジュールに基づいてグループ化し、バッチでデータ ストレージに送信します。
• マイクロバッチング。 これはバッチ処理のサブタイプです。 違いは、バッチが小さいことです。

データ取り込みソフトウェアは、処理するデータの種類、使用するデータ ソース、データへのアクセスに必要な速度によって異なります。 Apache Kafka、Azure Stream Analytics、および Amazon Kinesis は、データ インジェスト ツール市場で最も注目されているプレーヤーです。

2.保管

これは、データが保存される場所を特定する必要があるポイントです。 いくつかのオプションが利用可能です。 堅固なデータ インフラストラクチャの構築について説明する際に、データ レイクとウェアハウスの違いについては既に説明しました。

さらに、常に手元に置く必要のないデータの保存を節約したい場合は、どのデータが「ホット」で、どのデータが「コールド」であるかを判断する必要があります。 オンプレミスとクラウドの両方のストレージで、ホット データとコールド データのオプションが提供されます。 たとえば、簡単かつ迅速に評価する必要があるホット データは、ソリッド ステート (SSD) ドライバーとインメモリ (RAM) に格納でき、コールド アーカイブ データは光ディスクに保存できます。 カットオフ ポイントとして数年ごとに必要な 5 年前の売上データのように、それほど頻繁には使用されないがアーカイブされていないウォーム データもあります。 ハードディスクドライバ（HDD）に保存できます。

3. 加工

異種のデータ ソースとデータ ウェアハウスを直接接続することは不可能であり、情報からエラーを取り除き、構造化し、分類する必要があります。 生データを処理し、3 つのステップで統合する ETL ツールであるブリッジが必要です。

• エキス。 このツールは、スプレッドシート、レガシー システム、CRM、ERP、分析などのデータ ソースからデータを取得します。
• 変身。 抽出されたデータはすべて分析され、重複を特定して削除したり、新しい列を形成したり、分割したりします。その後、データを標準化 (フィルター処理、並べ替え、検証) できます。
• ロード。 データはリポジトリまたは分析ソフトウェアに入ります。

ETL とデータ インジェストの違いは、ETL の場合はデータ変換ステップがあることです。

ETL プロセスが高品質のデータ分析を提供する最初の役割を果たしている限り、適切なツールを選択することが重要な作業になります。 決定は、ユース ケース (クラウド ソリューションかオンプレミス ソリューションか、リアルタイム更新の必要性など)、メンテナンス仕様、スケーラビリティ、組み込み統合、コストなど、複数の要因に基づいて行う必要があります。

4. 分析と可視化

分析ツールセットを定義することは、BI 戦略の次のステップです。 Gartner Magic Quadrant によると、データ分析分野の 3 つのリーダーである Power BI、Tableau、および Qlik に注意を払う必要があります。 最も適切なツールの選択は、要件と制限によってガイドされる必要があります。

• 現在のアーキテクチャ。 別の BI ソリューションを実装することは必須ではありません。 分析を既存のアプリケーションに組み込むことで、意思決定とその精度をスピードアップできます。 さらに、組み込みの分析とデータへの即時アクセスにより、ユーザーは日常業務でよりデータに依存するようになります。
• 現在の技術スタック。 組織が既に Microsoft 製品を使用している場合は、Microsoft スタックから Power BI やその他のインフラストラクチャ ツールを選択する方が合理的なアプローチです。
• ユーザーとタスクの範囲。 スタートアップと 3,000 人のユーザーを持つ企業のツールは異なります。 後者は、ライセンス コストやベンダーとの特別なライセンス プランや割引の取り決めをなくすために、おそらくオープン ソース ソリューションが必要になるでしょう。 一方、スケーリングのスタートアップは間違いなく他のオプションを検討できます。

この段階でツールキットを慎重に組み立てることで、各従業員がデータ ヒーローになる力を得ることができます。 以下は、一般スタッフと経営幹部チーム メンバー向けのダッシュボードの例です。

さまざまな部門の従業員の運用ダッシュボードには、詳細なリアルタイム情報が含まれています。

また、上級管理職向けの戦略的ダッシュボードには、組織全体の主要な指標が含まれています。

大手小売業者が売上高を 9% 増加させるのをどのように支援したか。 ネタバレ注意: これは論理的な BI 戦略に関するものです

十分に開発された BI 実装戦略により、テクノロジを完全に活用できるようになります。 これは、クライアントの 1 つである自動販売機の小売業者が、ビジネスの成長軌道に遅れずについていくために、より正確な意思決定をより迅速に行うことを可能にした BI 戦略の例です。

既存のソリューションは、スケーラビリティの点で非効率的でした:

「私たちは未使用のデータがこれほど多くあることを完全には認識していませんでした。 意思決定に使用されたのは、私たちが持っていたすべてのデータの約半分だけでした」と、同社の製品およびカスタマー エクスペリエンス ディレクターは述べています。

では、慎重に設計された戦略と正確な BI ロードマップはどのように作成されたのでしょうか?

ビジョン フェーズでは、ビジネス インテリジェンスによっていくつかの企業プロセスを改善できることがわかりました。

• 失われた売上を見つける
• 利益率の低い契約の検出
• 自動販売機の技術状態をリアルタイムで監視

さらに、クライアントは、処理できるデータ量に制限のない直感的なツールを必要としていました。 また、Power BI は最もユーザー フレンドリーなツールですが、3,500 データ ポイントという制限もあります。 したがって、クライアントのデータ ボリューム要件のために、データ ポイント数に厳密な制限がない Qlik を選択しました。

事前に策定した戦略に従って BI ソフトウェアを導入した後、クライアントは販売損失を 30% 削減し、利益率の低い契約を再交渉し、自動販売機のダウンタイムを可能な限り最小限に抑えました。 これらの結果が相まって、半年でクライアントの総売上高が 9% 増加しました。

BI システムの可能性を最大限に引き出す

理想的には、ソリューションを実装するための手順を実行する前に、戦略を策定します。 しかし、すでにテクノロジ自体を実装することに成功し、簡単に達成できる成果を挙げたものの、BI の機能をさらに拡張できることに気付いた組織についてはどうでしょうか?

BI を初めて使用するユーザーは、ある時点で、適切なビジネス インテリジェンス戦略とロードマップがなければテクノロジの可能性を最大限に引き出すことができないことを理解しています。

すでにテクノロジを使用している組織の BI 戦略には、初心者と同じ基本的な手順が含まれます。 ビジョン、人、プロセスを念頭に置いて、データ品質に注意を払い、BI ツールを再検討することも同様に重要です。しかし、注意を払うべき別のことが明らかになりました。 BI を自己実装している組織は、バックログの処理や、BI の採用後に発生し、後で棚上げすることができない問題への対処など、必然的に発生する問題を常に消火する必要があります。

お客様の 1 人は、すべての部門とレベルの従業員に Power BI を実装しました。 しかし、1 年が経つうちに、彼らはツールのすべての機能を使用していないことに気付きました。 したがって、私たちは行動を起こしました。 ビジネス インテリジェンス戦略を確立しながら、次の 2 つの方向に取り組みます。

• システムのアーキテクチャ、機能、および制限に関する詳細な調査を開始しました。 システムのエンド ユーザーのニーズに合わせてデータ ストレージ アーキテクチャを調整することは必須の手順です。これにより、あらゆる組織レベルの従業員がデータ ストレージから必要なデータを個別に取得し、この情報を使用してカスタマイズされたレポートを作成できるようになります。

この大規模なプロセスと同時に、クライアントの現在のタスクを処理しました。

• 進行中のタスクをカバーするのに役立ちました。 顧客も明確に定義されたタスクを持っていましたが、社内の BI チームは小さすぎて、ワークロードを処理するのに十分なスキルがありませんでした。 私たちはこれらの活動を利用しました。 このようにして、クライアントは必要なレポートをより迅速に入手でき、システムのアーキテクチャとクライアント側の人々を知ることができ、知識を彼らに伝えることができました.

包括的な BI 戦略により、BI プロジェクトの成功の可能性を高めることができます

ビジョン、人、およびプロセスの領域を詳しく説明しないと、ソリューション アーキテクチャやタスクに最も強力なツールセットを正確に選択することはできません。 したがって、BI 戦略を開発して、データ分析ソリューションを実装するための全体的なアプローチを採用することをお勧めします。 また、BI プロジェクトは BI のデプロイで終わらないことに注意してください。 これは長期にわたるイニシアチブです。 BI ソフトウェアは、外部および内部の条件が変化し、新しいプロセス、システム、およびデータが出現するにつれて、常に進化する必要があります。 これらの調整を円滑に行うには、ビジネス インテリジェンス戦略が必要です。 現在の状況に定期的に適応する堅牢な BI 戦略がなければ、前進する方法を理解することははるかに困難になります。

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