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ビジネスインテリジェンス（/glossary/business-intelligence）(BI)とデータ分析の世界は、毎年大規模な変革を続けています。
スプレッドシートはついにその埋もれた宝を出し、洞察に富んだデータビジュアライゼーションとインタラクティブな高インパクトなダッシュボードへと進化しました。
データはビッグデータへと爆発しました。
データの分析は、すべてのビジネスユーザーにとって身近なものになりました。
そして、企業や顧客がデータを利用し、取り扱う方法が大きく変わりました。
BIが、あらゆる規模の組織にとって不可欠な資産となり、その重要性が増す一方であることは疑いようがありません。
データから最大限の可能性を引き出し、その場での意思決定を行いたい組織は、収益を増加させ、成長を加速させ、生産性を向上させるために、BIおよびデータ分析分野の最新のトレンドと技術を継続的に追う必要があります。
では、次に何が来るのでしょうか？
これらは、BIの未来を形作るトップ組み込み分析のトレンドです。
トップ組み込み分析トレンド
- コンテキスト強化型分析
- データ中心のデータ分析
- データ品質の改善
- クラウドベースのBI導入
- ローコード開発ツール
- コラボレーションBI
- 拡張分析
- 組み込みAIが未来
- 効果的なガバナンス
- ストーリーテリングの台頭
- 部門横断的な組み込み分析
1. コンテキスト強化型分析
Gartnerによる「2025年までに注目すべき12のデータおよび分析トレンド」レポートによると、2025年までに、コンテキスト駆動型の分析と人工知能（AI）モデルが、従来のデータに基づいて構築された既存モデルの60%に取って代わり、ビジネスユーザーの意思決定プロセスを改善します。
コンテキスト分析、またはコンテキスト強化型分析とは、分析機能と、それらが組み込まれるビジネスアプリケーションを融合させ、データをエンドユーザーにとってよりコンテキスト化され、パーソナライズされたものにすることです。データ自体が常に提供できるすべての価値を提供してくれるわけではありません。人々が生の数字を見ても、データ内に隠された洞察を解釈し理解することが難しく、したがって、それを戦略的に利用して意思決定を改善することができません。
リアルタイムのコンテキスト分析は、さまざまなデータポイント間の関係とデータポイント自体を利用したより深い分析を可能にします。ユーザーは、情報を得るためにウィンドウやアプリケーションを切り替える必要なく、類似性、制約、パス、コミュニティに基づいて状況のコンテキストを特定するのに役立ち、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。
2. 意思決定中心のデータ分析
最も大きく、おそらく最も重要な組み込み分析のトレンドの一つは、意思決定インテリジェンスの分野に焦点を当てています。意思決定インテリジェンスとは、組織におけるすべてのビジネス上の意思決定とプロセスがデータに基づいていることを意味します。
データ駆動型企業になるには、ビジネスが収集したデータを最大限に活用し、適切な分析ツールで処理し、結果から実行可能な洞察を抽出することが必要です。
意思決定インテリジェンスの価値は新しいニュースではありませんが、多くの企業がまだこの方向に移行していません。業界や規模に関係なく、企業は、データと洞察へのアクセスを少数の選ばれた人々に限定することから、データが組織全体に広がり、アクセス可能になるように成長戦略を変更し、誰もが影響のポイントでデータ駆動型の意思決定を行えるようにする必要があります。
3. データ品質の改善
データ品質は、最大の組み込み分析の課題の一つです。データが正確で、一貫性があり、最新でない場合、組織全体のビジネス戦略、価値、収益機会を損なう可能性があります。Gartnerは、「データ品質を改善する方法」のレポートで、データ品質の低さが組織に毎年約1,290万ドルのコストをかかると推定しています。
データ品質の低さが収益に与える影響に加えて、データエコシステムの複雑性を高め、誤った意思決定につながります。適切な意思決定は、品質が高く、正確なデータに基づいてのみ行うことができます。
組織の意思決定を導くために、正確で、一貫性があり、最新の洞察を得ようとする際、データ品質は極めて重要であり、そのため、データ品質管理のトレンドが台頭しています。データ品質管理（DQM）は、テクノロジー、プロセス、組織文化、そして適切な人材を組み合わせて、すべてのユーザーが恩恵を受けられる正確で有用なデータを提供します。
4. クラウドベースのBI導入
過去2年間におけるリモートワークの広範な採用に伴い、クラウドベースのBI導入は現在、組み込み分析における最大のトレンドです。分析モデル、データソース、データストレージ、コンピューティングパワーを含む、ほぼすべてのBIおよびデータ分析要素がすでにクラウドに移行し、リスクを低減し、柔軟性を高めています。
クラウドベースのBIを利用することで、どこでも、いつでも、あらゆるデバイスからデータと分析アプリケーションにアクセスすることが可能になります。このことを念頭に置くと、組み込み分析が初めてで、提携するベンダーを探している場合（またはより良い適合性のため現在のベンダーから乗り換えたい場合）、クラウドベースのデプロイメントモデルをサポートし、各プラットフォーム固有の機能を活用し、優れたユーザーエクスペリエンスを提供するネイティブSDKを提供する組み込み分析プラットフォームを選択するようにしてください。
5. ローコード開発ツール
技術的なリソースによる重労働なしに、エンドツーエンドの組み込み分析ソリューションを作成できることは、今後注目すべき組み込み分析のトレンドの一つです。
Revealの2022年トップソフトウェア課題レポートによると、市民開発者とローコードツールは、より少ないリソースで、より速く完全に機能するアプリケーションを構築する需要を満たすのに役立ちます。調査回答者の54%が、ローコード/ノーコード（アプリビルダー）ツールを使用して多くの開発者/IT/アナリストプロセスを自動化することで、2022年にコストを削減する計画を立てており、すべて新しいオンデマンド従業員を雇用する必要性を排除しています。
6. コラボレーションBI
コラボレーションBIは、組み込み分析の分野で全く新しいトレンドではありませんが、分散型チームが標準となるにつれて、リモートでのコラボレーションがこれまで以上に重要になっています。
コラボレーションBIは、従来のBIツールとコラボレーションツールを組み合わせ、リアルタイムのコンテキスト的な議論、内部および外部のチームメンバーやステークホルダーとのレポートやダッシュボードの簡単な共有、効率的な意思決定をサポートするコメントおよびディスカッション機能を提供します。これにより、外部から主要なビジネスデータへの容易なアクセスが可能になり、意思決定プロセスに関わるすべての人に大きな可視性を提供します。
7. 拡張分析
グローバルITリサーチ会社Gartnerによると、拡張分析は注目すべきデータ分析トレンドの一つです。AIと機械学習という2つの最高の分析技術によって強化された拡張分析は、ユーザーがコンテキストレベルでデータを準備し、分析し、視覚化し、対話することを容易にします。
拡張分析により、ユーザーは会話言語を使用してデータを探ることで、質問を投げかけ、洞察を自動的に生成することができます。したがって、AIとMLが私たちの日常生活により深く絡み合い、私たちの周囲の現実世界に大きな影響を与え続けるにつれて、データ準備、自然言語インターフェース、ガイダンスされた推奨事項などの機能を含むAIおよびML機能を持つ組み込み分析ベンダーと提携することが極めて重要です。
8. 組み込みAIが未来
人工知能（AI）は、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートマシンを構築する科学です。BIによって強化された組み込み分析は、組織がデータ管理と分析に必要とする人員を削減しています。
AIと機械学習アルゴリズムは、データファブリック機能の作成または提供、インテリジェントな組織データカタログ、AIを活用したデータクレンジング、セルフサービスデータ準備など、ユーザーが分析とデータ管理とやり取りする方法を一新します。
- 予測 – より正確なMLモデルを得るために必要なデータ、または不正なソースからのSQLインジェクションによる不正なクエリを予測します。
- 自動化 – 速度を向上させ、手作業の必要性を防ぐため、時間を節約します。
- 最適化 – 改善し、ベストプラクティスを適用するための新しい方法を提供します。
今後数年間で、組織はAIベースのシステムにより多くのことを要求し始めると予想されており、AIは今日よりもさらに進化し、より責任があり、スケーラブルな技術になるでしょう。
9. 効果的なガバナンス
BIおよび分析管理（ビジネス管理システムのためのデータ準備と提示に焦点を当てている）とは異なり、データガバナンスは、これらのシステム内の実際のデータ、および内部のデータ標準とポリシーに基づいて、利用可能性、使用可能性、完全性、および組織のデータセキュリティを管理するプロセスに関するものです。
データガバナンスは、ロールベースのアクセス、認証プロトコル、および監査を通じて、ビジネス資産の品質を保証します。データを管理、監視、保護するためのルールとフレームワークを含むことで、データガバナンスは、ビジネス戦略が分析プロセスにどのように翻訳されるかを扱うデータ戦略として必要とされます。
組織は、既存の運用上の課題に対処し、柔軟性とスケーラビリティを提供し、大きな影響を与える戦略的なビジネス上の課題や常に変化する市場のダイナミクスに非常に迅速に対応できるため、すべてのレベルで効果的なデータガバナンスを必要としています。
10. ストーリーテリングの台頭
Gartnerが「CFOが無視できない4つのデータおよび分析トレンド」のレポートで予測している別の組み込み分析のトレンドは、2025年までに、データストーリーが分析を消費する最も広範な方法となり、ストーリーの75%が拡張分析技術を使用して自動生成されるというものです。
データ駆動型ストーリーテリングとは、生のデータを、ユーザーが洞察を行動に変えるのに役立つ、読みやすく理解しやすいストーリーに変換する能力です。これは、データビジュアライゼーション技術、インフォグラフィック、ダッシュボード、その他の視覚的要素を通じてデータ洞察を伝えるための構造化されたアプローチです。
ビジネスにおいて、洞察をデータストーリーに変えることは非常に貴重です。なぜなら、それによってビジネスユーザーと意思決定者双方に、トレンドを見たり、問題を理解したり、売上戦略、ウェブサイトのパフォーマンス、またはマーケティングキャンペーンがどのように機能しているかを解釈できるからです。データ自体は、状況のコンテキストで理解されなければならないため、それだけでは意味を提供できません。
11. 部門横断的な組み込み分析
歴史的に、分析ツールは私たちのビジネスアプリケーションやプロセスから孤立しており、サードパーティのツールとして提供され、アクセスされ、使用されてきました。この不便さのために、ほとんどのビジネスユーザーは提供された分析機能を実際に活用することができず、その結果、主要なビジネス上の洞察、成長、および収益機会を逃してきました。
Ventana Researchによると、2024年までに、業務部門の担当者の3分の2以上が、ワークフローとプロセスに組み込まれた部門横断的な分析に即座にアクセスできるようになります。
Revealのような組み込み分析プラットフォームの台頭は、企業が分析活動を変革し、よりインテリジェントなビジネス上の意思決定を日々行い始めるのをますます支援しており、それはより速く、より容易に、より効果的です。
データ駆動型の意思決定を行う
ユーザーに実行可能な洞察を提供します—いつでも、どこからでも、あらゆるデバイスから。
結びの言葉…
AI、機械学習、NLP、その他の分析機能の台頭に伴い、BIのランドスケープと組み込み分析の分野は、継続的かつ急速に進化しています。
そして、これらの分析技術と機能がビジネスの世界でますますアクセスし、不可欠になるにつれて、すべての業界、すべての規模の組織は、その洞察を賢く、適切なタイミングで効果的に活用するよう努めるべきです。
組み込み分析について、またそのようなツールがあなたのビジネスに何ができるかについてもっと知りたい場合は、組み込み分析に関する究極ガイドをご覧ください。また、ビジネスニーズに合った適切なベンダーの選択からどこから始めるべきかわからない場合は、製品適合性ガイドをご覧ください。
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