セルフサービス BI とは何か、正しく行う方法

公開: 2022-08-17

セルフサービスビジネスインテリジェンス (BI) は、かなり長い間、多くの組織の To Do リストに載っています。

技術的背景のないユーザーがビジネスのペースで洞察を得ることができるツールとして販売されているセルフサービス BI ですが、実際に実装することになると、多くの組織が失望しています。

セルフサービス BI が最初に約束したものを企業が得られないなど、失敗談はたくさんあります。これにより、基幹業務ユーザーが強力で正確なレポートを作成してビジネスの成長を促進することができます。

このブログでは、セルフサービス BI とは何か、組織がセルフサービス BI で失敗する理由、セルフサービス BI ソリューションを成功させるために企業が実行すべき手順について説明します。

セルフサービス BI とは

セルフサービス BI 定義

セルフサービス BI は、多くの場合、使いやすい BI ツールを使用して、技術に詳しくないビジネスユーザー (営業、財務、マーケティング、または人事) がデータに直接アクセスして自分で探索できるようにする BI の形式として定義されます。 .

セルフサービス BI は、IT 部門または BI 部門が一元化された機能として所有する従来の BI とは異なります。従来のアプローチでは、すべてを担当するのはこれらのチームです。必要なデータを準備し、保存して保護し、データモデルを構築し、クエリを作成し、要件を収集した後、エンドユーザー向けの視覚化を構築します。

セルフサービス BI の考え方は、組織内の全員がデータにアクセスして使用できるようにすることに重点を置いたデータの民主化と密接に関連しています。最終的な目的は、組織レベルでより多くの洞察を生み出し、より良いビジネス上の意思決定を推進することです。

セルフサービス BI の主な利点

洞察を得るまでの時間の短縮 — コントロールをエンドユーザーに移すことは、従来の BI プロセスの時間のかかる段階をスキップすることを意味します。セルフサービス BI では、エンドユーザーは、引き出しと承認を経てレポートが最終的に公開されるまで、数日または数週間も待つ必要はありません。また、より多くのビジュアルが必要であることに気付いたときに、面倒な変更要求管理プロセスに対処する必要もありません。これは、重要な傾向、パターン、または異常を明らかにするために、その場でデータを切り刻んだり、微調整したり、追加したりできるためです。
運用効率の向上— ドメインに関する十分な知識を持つビジネスユーザーがアドホックベースで独自のデータ分析を実行できるようにすることで、セルフサービス BI はより質の高い洞察を生み出し、IT チームや BI チームはデータに関連する日常的なタスクを処理する必要がなくなります。代わりに、これらのチームは、データパイプラインを設定してクレンジングおよび変換されたデータを適切なタイミングで適切な目的地に送り、重要なデータガバナンスプロセスを維持するなど、より難しい問題に集中できます。
コスト削減— 時間とコストを節約するために IT および BI 機能を最適化することとは別に、多くのセルフサービス BI 採用者はさらに一歩進んでいます。彼らは、高度なデータ分析を実行するための知識とツールを専門分野の専門家に提供します。つまり、ビジネスに不可欠な ML 主導の予測を生成する方法を知っている市民データサイエンティストを育成します。データサイエンスの人材には高額の費用がかかるため、この種の投資はおそらく、データ駆動型の企業が行うことができる最高の投資の 1 つです。

セルフサービス BI ツールのコア機能

上記のセルフサービス BI の強力な利点を有効にするには、セルフサービス BI ツールに次の重要な機能が必要です。

セルフサービス BI ツールをデータベース、CRM、ERP、マーケティング分析、財務ソフトウェア、その他のオンプレミスおよびクラウドシステムと統合して、最も効率的な方法で分析ニーズに対応できるようにするデータコネクタ。
カスタマイズ可能な設定を備えた本の品質の定型レポートからアドホックなドリルダウンに至るまでの幅広いレポート機能。ユーザーは配布をスケジュールしたり、結果をさまざまな対象者のサブセットに分割したりできます。
ユーザーがデータフィールドとビジュアルを選択し、それらをレポートキャンバスにドラッグアンドドロップして探索とストーリーテリングを行うことができる、直感的なドラッグアンドドロップまたはクリックベースのインターフェイス。
ユーザーの好みやニーズに基づいてダッシュボードを作成するプロセスを簡素化するデータ視覚化テンプレート。

多くの組織は、セルフサービス BI をデータサイエンスと機械学習の機能で強化することにより、次のレベルに引き上げています。拡張分析プラットフォームにより、ユーザーはより多くのデータを発見し、特徴付けられていないデータセットを評価し、what-if シナリオを作成できます。このようにして、ビジネスは進化するニーズに可能な限り迅速に対応し、最大限の機敏性を実現できます。

組織がセルフサービス BI で失敗する理由

1. 非現実的な期待

初心者ユーザーにデータを投げかけ始めたばかりの組織は、質の低いレポートという深刻なリスクに直面しています。これらのさまざまな資格を持つユーザーが、最初にレポートの基本を学習することなく、誤解のないデータを取得できれば、非常に幸運です。

たとえば、過去の期間の総売上高に関する最初のレポートを作成して満足しているユーザーは、さまざまなメジャーの既定の集計について何も知らずに、SUM ではなく平均値になる可能性があります。または逆に、彼らは誇張された数を提出することができます。異なるレベルの粒度で表示する必要がある場合、加重平均に影響を与える可能性のあるデータの不整合のリスクもあります。

さらに、パワーユーザーではないユーザーは、最初の信念を裏付けるカジュアルな分析だけで満足するかもしれません. 確認またはチェリーピッキングバイアストラップは、特に特定のパターンを説明するように圧力をかけられている場合、訓練を受けていないユーザーが必ずしも認識しているものではありません。

2. カオスの報告

セルフサービス BI は、IT の関与がゼロという意味ではありません。 IT による管理なしでユーザーがデータをいじくり回せるようにすると、通常、無秩序なレポート作成につながります。

ガバナンスがないと、サイロで作業して同じ分析を提供するさまざまなユーザーからの冗長なレポートや、同じメトリックを分析しているが異なるフィルターを使用して競合する結果を提供するさまざまなユーザーからのレポートが発生する可能性があります。異なる部門からのレポートは、数量、値、または時間について異なる命名規則に依存している可能性があり、同じ用語を使用していても、必ずしも同じ定義であるとは限りません。同じデータベースの複数のバージョン、修正されないデータベースのエラー、一度しか使用されないオブジェクトの作成など、リストは無限にあります。

ガバナンスは、データ駆動型の組織がセルフサービスの世界でボイコットできるものではありません。企業がユーザーを独自の分析から解放したいと考えていても、高いデータ品質と一貫性を維持するには IT 部門が関与する必要があります。

3.採用の欠如

真実は、誰もが一生懸命働くのが好きというわけではありません。ほとんどのビジネスユーザーは、数値を表示するシンプルなダッシュボードを望んでいます。ただし、価値ある洞察は、単なるビジネスパフォーマンス分析を超えるレベルの深いところにあることがよくあります。

効率的なセルフサービス BI を妨げるもう 1 つの心理的要因は、変化への抵抗です。セルフサービス BI ジャーニーの初期段階にある多くの組織では、古き良き時代のように、不満を抱いたビジネスユーザーが BI または IT に戻ってレポートを要求するのを目にすることは珍しくありません。古いアプローチの方が安全です。

フレンドリーでないセルフサービス BI 環境のセットアップも問題になる可能性があります。 IT チームや BI チームにとっては、結果を収集して調整するための使いやすいツールに見えるかもしれませんが、技術的なスキルを持たないカジュアルユーザーにとっては、圧倒的で意欲をそそる機能が含まれている可能性があります。ピボットテーブルやスプレッドシートは退屈かもしれませんが、ユーザーは行き詰まったときにすぐに元に戻します。

セルフサービス BI をうまく実装する方法に関する ITRex の 10 のヒント

以下は、300 万人のビジネスユーザーを抱える世界有数の小売業者を含む、中小企業と大企業の両方向けの効率的なセルフサービス BI ツールの構築における ITRex の経験から得られた重要なポイントのリストです (このプロジェクトの詳細については、こちらを参照してください)。

1. セルフサービス BI 戦略を設定する

最初に、セルフサービス BI で達成したいことを定義する必要があります。それは、レポートの遅延を減らしたり、組織全体にデータアクセスを提供したりするのと同じくらい簡単なことです。セルフサービスは人によって意味が異なるため、プロジェクトについて明確にする必要があります。また、実装の規模、ユーザーの種類、技術的な習熟度、および成果物に対する期待を早期に理解することも重要です。

2. プロジェクト全体を通じてすべての利害関係者を参加させ続ける

利害関係者がデータで何を求めているか、およびデータ関連の成功指標が何であるかについて頭を悩ませる必要があります。彼らにインタビューして、機能、使いやすさ、ユーザーエクスペリエンス、およびその他の情報を収集します。次に、反復しながら継続的にフィードバックを求めます。関連するセルフサービス BI ツールを確実に構築することとは別に、利害関係者に当事者意識を与え、エンゲージメントを向上させることもできます。

3. IT 部門を巻き込む

これも不可欠です。 IT 部門は、データ環境、既存のデータソース、実施されているデータガバナンスコントロール、およびデータアクセス管理に関するすべての情報を持っています。これらは、ユーザーアクセスと新しいデータソースの統合に関して、維持、監視、および管理が容易なセルフサービス BI ソリューションを選択または構築するのに役立ちます。

4. 堅牢なガバナンスを設定する

セルフサービス BI ガバナンスには、次のものが含まれます。

データの一貫性、完全性、統合性、正確性、最新性を確保するためのデータガバナンスポリシーと手順。ここでは、より広範なデータ管理戦略を開発し、その一部としてマスターおよびメタデータ管理の主要なプラクティスを採用する必要があります。

セルフサービス BI 環境全体でビジネス指標を一様に定義し、逸脱を排除するためのビジネス指標のガバナンス
品質検証の手順を設定するためのレポートのガバナンス
誰がセルフサービス BI のどのデータにアクセスできるかを定義し、データ系統を確立するためのデータセキュリティ

5. 適切なツールを選択する

万能の戦略はありません。ユーザーにはさまざまなニーズとスキルがあり、ツールが正確に対応する必要があります。ユーザーが自立したままで新しい質問をできるようにするには、おそらく柔軟性と洗練度のバランスを取る必要があります。カスタムのセルフサービス BI ソリューションを使用すると、それをより簡単に実現できます。

6. 信頼できる唯一の情報源を確立する

ソリューションアーキテクチャの一部として単一の信頼できる情報源が実装され、同じデータに基づく意思決定が可能になります。このために、企業はデータウェアハウスまたは別の種類の中央リポジトリを構築して、複数のソースからのすべてのデータの 360 度ビューを提供し、データアクセス、分析、強化、および保護をよりシンプルかつ効率的にします。投資する価値があります。

7. ユーザーを教育する

エンドユーザー向けの 3 種類のトレーニングプログラムは必須です。1. データ分析と可視化、2) データ結合とデータモデル構築の基本、3) 継続的なピアツーピアトレーニング。

8. コミュニティを構築する

センターオブエクセレンスを確立するか、Slack や Teams でエキスパートコミュニティを作成して、エンドユーザーがどこに行けば知識のギャップを埋めることができるかを知ることができれば、非常に役立ちます。

9. ビジネスユニットに BI スペシャリストを配置することを検討する

分析のバックグラウンドを持たないユーザーのデータへのアクセスを増やし、必要に応じて監視を提供してより質の高いレポートを提供することで、エンゲージメントを促進するのに役立ちます。

10. 小さく始める

セルフサービス BI プロジェクトを開始するための限られた環境を選択し、そこからアジャイルアプローチを使用して構築します。このようにして、スケールアップする前に問題を早期に修正します。

セルフサービスの BI ジャーニーに着手することを検討している場合は、ITRex チームに連絡してください。彼らの実戦でテストされたアプローチにより、プロジェクトを成功に導きながら、一般的な落とし穴を回避するのに役立ちます。

2022 年 8 月 10 日に https://itrexgroup.com で最初に公開されました。