ビジネスインテリジェンスとは？ | | ビジネスにおける AI #16

公開: 2022-09-16

次のテキストでは、インテリジェントなビジネス管理を容易にするツールについて説明します。 つまり、ビジネスインテリジェンスを定義します。 また、人工知能がデータ駆動型のビジネス管理をどのようにサポートできるかについても見ていきます。

ビジネスインテリジェンス - 目次

  1. 序章
  2. ビジネスインテリジェンスとは？
  3. ビジネス インテリジェンス ツール
  4. AI を活用したビジネス インテリジェンスの展望
  5. 概要

序章

中小企業は、ビジネス インテリジェンス (BI) の分野に属するツールをますます採用しています。 外部の分析会社のサービスを利用しなくても、企業のさまざまなデータを統合し、より広い視野で見ることができるからです。 1 か所に集められたデータの全体像は、会社を大きく改善することができます。 特に、それらを使用して次のことができます。

  • 市場の変化への対応時間を短縮し、
  • 危機に対する企業のレジリエンスを向上させ、
  • ビジネス チャンスが発生したときに、より効果的に対応します。

BI の価格、ビッグ データへのアクセス、社内分析の必要性を理由に、数十年にわたり大企業のみが BI を採用してきました。 デジタル ビジネスの時代には、企業データの収集と整理がはるかに簡単になりましたが、そのマルチレベルの解釈は、改善されたユーザー フレンドリーな分析ツール (セルフサービス BI ツール) によって促進されます。 そのため、中小企業の経営者の多くは、限られた知識に甘んじて自分の直感を信じる代わりに、ビジネス インテリジェンス ツールの使用を選択しています。

ビジネスデータを分析するトピックと、人工知能によってサポートされる意思決定の問題については、すでに説明しました。 ただし、今日は、それらの統合が果たす役割、つまり、ビジネスインテリジェンスと呼ばれる分析および予測環境を管理するためのツールの組み合わせについて詳しく見ていきます。

ビジネスインテリジェンスとは？

ビジネスインテリジェンスは、市場のデータと特定の企業の運営を、グラフ、表、視覚化などのユーザーフレンドリーな形式で利用できる情報に変換するプロセスに関係しています。 情報の結論を出すことで、ビジネス担当者は会社の現在の状況を把握し、より正確に次のステップに進むことができます。 したがって、ビジネス インテリジェンスの主要な要素は次のとおりです。

  • データ
  • 情報
  • 知識

では、最近中小企業が利用できるようになったデジタル ビジネス管理ツールはどのように機能するのでしょうか? ビッグデータと人工知能で今日何を得ることができますか?

ビジネス インテリジェンス ツール

BI を適応させて、生産や製品の販売、さらには提供されたサービスに関する顧客からのフィードバックなど、さまざまなソースからのデータを組み合わせることができます。 ビジネス インテリジェンスは、とりわけ以下を可能にするツールを統合します。

  • 分析
  • 報告
  • 予測
  • データマイニング
  • プロセスマイニング
  • テキストマイニング
  • 業績管理(重要業績評価指標、KPI)

対照的に、最も一般的なビジネス インテリジェンス プラットフォームは、過去数年にわたって開発されたツールです。

  • Microsoft Power BI – ブラウザーとモバイル デバイスの両方で、さまざまなソースからのデータをリアルタイムで視覚化するためのクラウドベースのツールです。
  • Oracle BI - より上級のユーザー向けに設計されており、特定のビジネスのニーズを満たすためにほぼすべての測定パラメータをカスタマイズする機能を提供します
  • Tableau – 最も人気のあるソリューションの 1 つです。特に優れた視覚化とユーザー フレンドリーな操作で高く評価されています。

人工知能と機械学習の使用に関連してビジネス インテリジェンスの可能性が開かれているという文脈では、 Sisenseも言及する価値があります。 AIを活用し、特定のビジネスに合わせた柔軟な分析を可能にする先駆的なツールだからです。

What is Business Intelligence

AI を活用したビジネス インテリジェンスの展望

AI-Powered Business Intelligenceというタイトルの本の著者である Tobias Zwingmann によると、人工知能はその大きな可能性にもかかわらず、BI システムではまだ非常に限られた範囲で使用されています。 これはなぜですか？

主な理由は、ビジネス アナリストと、機械学習 (ML) および人工知能 (AI) を専門とする専門家の両方の分野の専門家が、互いにほとんどコミュニケーションをとらないためです。 しかし、彼らの協力の必要性は、ますます差し迫ったビジネス ニーズになりつつあります。

これは、ビジネスインテリジェンスの分野に属する最先端のシステムにおける人工知能のタスクが、データベースの分離から生じる問題、会社の状況を考慮しない標準的な統計に固有のエラーを克服することであるためです。システムの一部であるツール間の連携を確保します。 これにより、ビジネス上の意思決定が容易になります。 同様に重要なことは、AI を使用することで、多くの反復プロセス (ビジネス プロセス オートメーション、BPA) を自動化できることです。これについては、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) に関する別の記事で説明します。

概要

将来のビジネス インテリジェンスは、ビジネス リスクを明確に削減します。 データ、情報、および知識に基づくビジネスは、より柔軟で、市場と顧客のニーズに対してオープンになります。 さらに、デジタル分析ツールへのアクセスと人工知能との統合により、特定の企業のニーズに合わせて BI 操作を調整できます。 現在利用可能なビジネス インテリジェンス ツールのほとんどは、まだ人工知能を完全には使用していませんが、できるだけ早く機能させる価値があります。 これは、現在収集されているデータにより、機械学習と人工知能に基づくツールが将来的により効果的に動作するようになる一方で、それらの運用がますます効果的になるからです。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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