ビジネスインテリジェンス

ビジネスインテリジェンス（BI）は、企業がビジネス戦略や業務運営に役立てるためのビジネス情報のデータ分析と管理に用いる戦略、方法論、技術から構成されています。 [ 1 ] [ 2 ] BI技術の一般的な機能には、レポート作成、オンライン分析処理、アナリティクス、ダッシュボード開発、データマイニング、プロセスマイニング、複合イベント処理、ビジネスパフォーマンス管理、ベンチマーク、テキストマイニング、予測分析、処方分析などがあります。

BIツールは、大量の構造化データ、場合によっては非構造化データを処理することで、組織が新たな戦略的ビジネスチャンスを特定、開発、そして創出するのを支援します。BIツールは、これらのビッグデータを容易に解釈できるようにすることを目指しています。新たな機会を特定し、洞察に基づいた効果的な戦略を実行することは、企業に競争上の優位性と長期的な安定性をもたらし、戦略的な意思決定を支援すると考えられています。[ 3 ]

企業はビジネスインテリジェンスを活用して、業務から戦略に至るまで幅広いビジネス上の意思決定を支援することができます。基本的な業務上の意思決定には、製品の位置付けや価格設定が含まれます。戦略的なビジネス上の意思決定には、最も広範なレベルでの優先順位、目標、方向性が含まれます。いずれの場合も、ビジネスインテリジェンスは、企業が事業を展開している市場（外部データ）のデータと、財務情報や業務情報などの社内ソースのデータを組み合わせた場合に最も効果的であると考えられています。外部データと社内データを統合することで、単一のデータソースだけでは得られない「インテリジェンス」を生み出す包括的な視点が得られます。[ 4 ]

ビジネスインテリジェンスツールは、その多様な用途の中でも、組織が新しい市場への洞察を得たり、さまざまな市場セグメントに対する製品やサービスの需要と適合性を評価したり、マーケティング活動の影響を測定したりすることを可能にします。[ 5 ]

BIアプリケーションは、データウェアハウス（DW）またはデータマートから収集されたデータを使用します。BIとDWの概念は「BI/DW」[ 6 ]または「BIDW」として統合されます。データウェアハウスには、意思決定を 支援する分析データのコピーが含まれています。

歴史

「ビジネスインテリジェンス」という用語の最も古い使用例は、リチャード・ミラー・デヴェンズの『商業とビジネスの逸話百科事典』 （1865年）です。デヴェンズは、銀行家のヘンリー・ファーニーズ卿が、競合他社に先駆けて自社の環境に関する情報を入手し、それに基づいて行動することで利益を得た様子を説明する際に、この用語を使用しました。

彼はオランダ、フランドル、フランス、そしてドイツ全土において、完璧かつ完璧な商取引情報網を維持していた。そのため、多くの戦闘のニュースは彼が最初に入手し、ナミュール陥落もその早期の入手により彼の利益を増大させた。

— デベンス、210ページ

デベンス氏は、取得した情報に基づいて情報を収集し、それに応じて対応する能力がビジネスインテリジェンスの中心であると述べています。[ 7 ]

IBMの研究者であるハンス・ピーター・ルーンは、 1958年に発表した論文でビジネスインテリジェンスという用語を使用した際、ウェブスター辞典のインテリジェンスの定義を採用した。「提示された事実の相互関係を理解し​​、望ましい目標に向かって行動を導く能力」[ 8 ]

1989年、ハワード・ドレスナー（後にガートナー社のアナリスト）は、 「事実に基づく支援システムを用いてビジネス上の意思決定を改善するための概念と方法」を表す包括的な用語としてビジネスインテリジェンスを提案しました。[ 9 ]この用法が広く普及したのは1990年代後半になってからでした。[ 10 ]

意味

Solomon Negash 氏と Paul Gray 氏によると、ビジネス インテリジェンス (BI) は次の要素を組み合わせたシステムとして定義できます。

複雑な企業情報や競合情報を分析して評価し、企画者や意思決定者に提示することで、意思決定プロセスへのインプットの適時性と質を向上させることを目的としています。" [ 11 ]

Forrester Researchによると、ビジネスインテリジェンスとは「生データを意味のある有用な情報に変換し、より効果的な戦略的、戦術的、そして運用上の洞察と意思決定を可能にする一連の方法論、プロセス、アーキテクチャ、そしてテクノロジー」です。[ 12 ]この定義によれば、ビジネスインテリジェンスは情報管理（データ統合、データ品質、データウェアハウス、マスターデータ管理、テキスト分析およびコンテンツ分析など）を包含します。したがって、Forresterはデータ準備とデータ利用を、ビジネスインテリジェンスアーキテクチャスタックにおける2つの別個でありながら密接に関連したセグメントとして捉えています。

ビジネス インテリジェンスの要素は次のとおりです。

フォレスターはこれをビジネスインテリジェンス市場と区別しており、ビジネスインテリジェンスは「レポート、分析、ダッシュボードなどのBIアーキテクチャスタックの最上位層のみ」を対象としている[ 13 ] 。

競合情報と比較

ビジネスインテリジェンスという用語は、競合情報と同義語として使われることもあります（どちらも意思決定を支援するため）。しかし、BIは主に社内の構造化されたデータとビジネスプロセスを分析するためにテクノロジー、プロセス、アプリケーションを活用しますが、競合情報は企業の競合他社に焦点を当てた情報を収集、分析、発信します。広義に解釈すれば、競合情報はビジネスインテリジェンスのサブセットと見なすことができます。[ 14 ]

ビジネス分析と比較して

ビジネスインテリジェンスとビジネスアナリティクスは互換的に使用されることもありますが、異なる定義も存在します。[ 15 ]バブソン大学の情報技術・経営学教授であるトーマス・ダベンポート氏は、ビジネスインテリジェンスはクエリ、レポート、オンライン分析処理（OLAP）、アラートツール、そしてビジネスアナリティクスに分類すべきだと主張しています。この定義では、ビジネスアナリティクスはレポート機能ではなく、統計、予測、最適化に重点を置いたBIのサブセットです。[ 16 ]

非構造化データ

ビジネスオペレーションでは、電子メール、メモ、コールセンターからのメモ、ニュース、ユーザーグループ、チャット、レポート、ウェブページ、プレゼンテーション、画像ファイル、動画ファイル、マーケティング資料など、膨大な量のデータが生成されることがあります。メリルリンチによると、ビジネス情報の85%以上がこれらの形式で存在し、企業はそのような文書を一度しか使用しない可能性があります。[ 17 ]これらの情報は、作成および保存方法の違いにより、非構造化または半構造化のいずれかになります。

半構造化データの管理は、情報技術業界における未解決の課題です。[ 18 ]ガートナー（2003年）の予測によると、ホワイトカラー労働者は非構造化データの検索、発見、評価に30～40%の時間を費やしています。BIは構造化データと非構造化データの両方を使用します。前者は検索が容易で、後者には分析や意思決定に必要な大量の情報が含まれています。[ 18 ] [ 19 ]非構造化データや半構造化データを適切に検索、発見、評価することは難しいため、組織は特定の意思決定、タスク、プロジェクトに影響を与える可能性のあるこれらの膨大な情報源を活用できない可能性があります。これは最終的に、十分な情報に基づいた意思決定につながる可能性があります。[ 17 ]

したがって、ビジネス インテリジェンス/DW ソリューションを設計する際には、構造化データの問題だけでなく、半構造化データや非構造化データに関連する特定の問題にも対処する必要があります。

半構造化データと非構造化データの限界

半構造化データを用いたBIの開発にはいくつかの課題があります。Inmon & Nesavich [ 20 ]によると、その一部は以下のとおりです。

  • 非構造化テキスト データへの物理的なアクセス – 非構造化データはさまざまな形式で保存されます。
  • 用語 – 研究者やアナリストの間では、標準化された用語を開発する必要があります。
  • データ量 – 前述の通り、全データの最大85%は半構造化データとして存在します。これに、単語ごとの分析や意味解析の必要性が加わります。
  • 非構造化テキストデータの検索可能性 – 例えば「リンゴ」といったデータについて単純な検索を行うと、その検索語に正確に言及しているリンクが表示されます。(Inmon & Nesavich, 2008) [ 20 ]は、次のような例を挙げています。「『重罪』という用語で検索を行うと、『重罪』という用語が使われている箇所では、非構造化文書がヒットします。しかし、単純な検索は粗雑です。犯罪、放火、殺人、横領、自動車運転殺人などは重罪の一種であるにもかかわらず、それらに関する言及は見つかりません。」

メタデータ

データの検索性と評価に関する問題を解決するには、コンテンツについて何らかの情報を得る必要があります。これは、メタデータを用いてコンテキストを追加することで実現できます。[ 17 ]多くのシステムはすでに何らかのメタデータ（ファイル名、作成者、サイズなど）を取得していますが、より有用なのは、要約、トピック、人物、言及されている企業など、コンテンツそのものに関するメタデータです。コンテンツに関するメタデータを生成するために設計された2つの技術は、自動分類と情報抽出です。

生成AI

生成型ビジネスインテリジェンスとは、大規模言語モデルなどの生成型AI技術をビジネスインテリジェンスに応用することです。この組み合わせにより、データ分析が容易になり、ユーザーはより直感的にデータと対話し、自然言語クエリを通じて実用的な洞察を生成できるようになります。例えば、Microsoft CopilotはビジネスアナリティクスツールPower BIに統合されています。[ 21 ]

アプリケーション

ビジネス インテリジェンスは、次のビジネス目的に適用できます。

リスク

2013年のレポートで、ガートナーはビジネスインテリジェンスベンダーを独立した「ピュアプレイ」ベンダーと統合された「メガベンダー」に分類しました。[ 24 ] 2019年、欧州では、データの収集と保存の責任をデータ利用者に課し、データのコンプライアンスを確保するための厳格な法律を制定するGDPR（一般データ保護規則）という新しい法律の施行により、BI市場が大きな混乱に陥りました。GDPRが施行された2019年5月以降、欧州における成長は着実に増加しています。この法律により、企業はコンプライアンスの観点から自社のデータを見直すようになりましたが、同時に、パーソナライゼーションや外部BIプロ​​バイダーを活用して市場シェアを拡大​​する将来の機会も明らかになりました。[ 25 ]

参照

ビジネスインテリジェンスの最近の発展には、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術をBIプラットフォームに統合して、従来のレポート作成ツールや視覚化ツールを超えてデータの解釈と洞察の発見を強化する拡張分析などのより高度な分析をサポートすることが含まれます。[ 26 ]

参考文献

  1. ^ Dedić N. & Stanier noC. (2016). 「ビジネスインテリジェンスレポートの改善に向けた既存のビジネスインテリジェンスソリューションの変更の成功度測定」(PDF) .ビジネスインテリジェンスレポートの改善に向けた既存のビジネスインテリジェンスソリューションの変更の成功度測定. Lecture Notes in Business Information Processing . Vol. 268. Springer International Publishing. pp.  225– 236. doi : 10.1007/978-3-319-49944-4_17 . ISBN 978-3-319-49943-7. S2CID  30910248 .アクセスが閉じられたアイコン
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  5. ^ Chugh, R. & Grandhi, S. (2013).「なぜビジネスインテリジェンスなのか？ ビジネスインテリジェンスツールの重要性とBIガバナンスとコーポレートガバナンスの統合」International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation、第4巻第2号、1～14ページ。
  6. ^ゴールデン、バーナード (2013). Amazon Web Services For Dummies . John Wiley & Sons. p. 234. ISBN 9781118652268. 2014 年7 月 6 日閲覧。[...] 従来のビジネス インテリジェンス ツールやデータ ウェアハウス ツール (これらの用語は互換的に使用されるため、BI/DW と呼ばれることが多い) は非常に高価です [...]
  7. ^ミラー・デベンス、リチャード (1865). 『百科事典：商業とビジネスの逸話集：あらゆる時代と国の商人、貿易商、銀行家などの興味深い回想録と事実、注目すべき特徴とユーモアを収録』 D. アップルトン・アンド・カンパニー. p.  210. 2014年2月15日閲覧.ビジネスインテリジェンス.
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  15. ^ 「ビジネス分析 vs ビジネスインテリジェンス?」 timoelliott.com、2011年3月9日。 2014年6月15日閲覧。
  16. ^ Henschen, Doug (2010年1月4日). 「Analytics at Work: Q&A with Tom Davenport」（インタビュー）. 2012年4月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2011年9月26日閲覧。
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  22. ^ a b c d Feldman, D.; Himmelstein, J. (2013). SharePoint向けビジネスインテリジェンスアプリの開発. O'Reilly Media, Inc. pp.  140–1 . ISBN 9781449324681. 2018年5月8日閲覧。
  23. ^ Moro, Sérgio; Cortez, Paulo; Rita, Paulo (2015年2月). 「銀行業務におけるビジネスインテリジェンス：テキストマイニングと潜在的ディリクレ分布を用いた2002年から2013年までの文献分析」. Expert Systems with Applications . 42 (3): 1314– 1324. doi : 10.1016/j.eswa.2014.09.024 . hdl : 10071/8522 . S2CID 15595226 . 
  24. ^ Andrew Brust (2013年2月14日). 「Gartnerが2013年BIマジッククアドラントを発表」 . ZDNet . 2013年8月21日閲覧。
  25. ^ SaaS BIの成長は2010年に急上昇するだろう。InfoWorld（2010年2月1日）。2012年1月17日閲覧。
  26. ^ 「ビジネスインテリジェンスとは？（定義、ツール、FAQ）」 Indeed . 2026年1月15日閲覧。

参考文献

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