BI の将来:組み込み型分析ツールトップトレンド

​ビジネス インテリジェンス(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最終的に埋もれていた宝物を発掘し、洞察力に富んだデータ視覚化とインタラクティブでインパクトの高いダッシュボードに進化しました。

データはビッグデータへと爆発的に増加しました。

すべてのビジネス ユーザーがデータの分析にアクセスできるようになりました。

そして、企業や顧客がデータを消費し、扱う方法は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っていることに疑いの余地はなく、その重要性は今後も高まる一方です。

データの可能性を最大限に活用して現場での意思決定を行いたい組織は、収益を増やし、成長を加速し、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テクノロジーを継続的にフォローする必要があります。

さて、これから何が起こるのでしょうか？

以下は、BI の将来を形作る組み込み分析のトップ トレンドです。

組み込み型分析ツールトップトレンド

1. コンテキストを強化した分析
2. データ中心のデータ分析
3. データ品質の向上
4. クラウドベースの BI 導入
5. ローコード開発ツール
6. コラボレーションBI
7. 拡張分析
8. 組み込み AI が未来です
9. 効果的なガバナンス
10. ストーリーテリングが増加中
11. 機能横断的な組み込み分析

1. コンテキストを強化した分析

Gartner の「注目すべき 12 のデータと分析トレンド」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のモデルの 60% を置き換え、ビジネス ユーザーの意思決定を向上させるとのことです。 -製造プロセス。

コンテキスト分析またはコンテキスト強化分析は、エンド ユーザーの利益のためにデータをよりコンテキスト化してパーソナライズするために、分析機能とその機能が組み込まれたビジネス アプリケーションを統合することです。データ自体は、常にそれが提供する価値を最大限に提供するとは限りません。生の数値を見ていると、データ内に隠れている洞察を解釈して理解することが難しく、意思決定を改善するためにデータを戦略的に使用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により、さまざまなデータ ポイントとデータ ポイント自体の間の関係を使用して、より深い分析が可能になります。これにより、ユーザーはウィンドウやアプリケーションを切り替えて情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために必要なデータを取得することなく、類似点、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できるようになります。

2. 意思決定中心のデータ分析

組み込み分析の最大かつおそらく最も重要なトレンドの 1 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、組織内の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。

データドリブンな企業になるには、ビジネスで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、結果から実用的な洞察を抽出する必要があります。

また、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、多くの企業はまだそれに向けて移行していません。業界や規模に関係なく、企業は成長戦略を、選ばれた少数の人だけがデータや洞察にアクセスできるようにすることから、データを組織全体に広めてアクセスできるようにすることで、全員がデータに基づいた意思決定をできるようにする必要があります。影響。

3. データ品質の向上

データ品質は、組み込み分析の最大の課題の 1 つです。データが正確でなく、一貫性がなく、最新でない場合、ビジネス戦略、価値、収益機会全体に損害を与える可能性があります。 Gartner は、「データ品質を向上させる方法」レポートの中で、データ品質の低下により組織に毎年約 1,290 万ドルのコストがかかると見積もっています。

データ品質の低下は収益に影響を与えるだけでなく、データ エコシステムの複雑さを増大させ、意思決定の低下にもつながります。正しい決定は、高品質で正確なデータに基づいてのみ可能です。

組織の意思決定の指針となる、正確で一貫性のある最新の洞察を取得しようとする場合、優れたデータ品質が非常に重要です。そのため、データ品質管理の傾向は高まっています。データ品質管理 (DQM) は、テクノロジー、プロセス、組織文化、および適切な人材を組み合わせて、すべてのユーザーがメリットを享受でき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 年間でリモート ワークが広く採用されたことにより、クラウドベースの BI の採用が現在、組み込み分析の最大のトレンドとなっています。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能力など、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されており、リスクが軽減され、柔軟性が向上しています。

クラウドベースの BI により、いつでも、どこでも、どのデバイスからでもデータや分析アプリケーションにアクセスできるようになります。これを念頭に置いて、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、より適切に適合するために現在のベンダーをそのまま使用したい場合)、必ずクラウドベースの展開をサポートする組み込み分析プラットフォームを選択してください。モデルを作成し、各プラットフォームの特定の機能を利用して優れたユーザー エクスペリエンスを提供するネイティブ SDK を提供します。

実際のRevealを参照

5. ローコード開発ツール

重労働な技術リソースを必要とせず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、今後数年間で注目すべき組み込み分析のトレンドの 1 つです。

​Reveal の 2022 年のトップ ソフトウェア課題レポートによると、シチズン デベロッパーとローコード ツールは、完全に機能するアプリケーションをより少ないリソースでより迅速に構築するという需要を満たすのに役立ちます。調査回答者の 54% は、2022 年にローコード/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/アナリストのプロセスを自動化し、同時にオンデマンドで従業員を新規雇用する必要性を排除して経済化することを計画しています。 。

6. コラボレーションBI

コラボレーション BI は、組み込み分析分野におけるまったく新しいトレンドではありませんが、分散チームが標準になりつつあるため、リモート 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 ツールおよび機能を組み合わせたもので、リアルタイムで状況に応じたディスカッション、社内外のチーム メンバーや関係者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やディスカッション機能を可能にします。これにより、外部から主要なビジネス データに簡単にアクセスできるようになり、意思決定プロセスに関与するすべてのユーザーの可視性が向上します。

7. 拡張分析

世界的な IT 調査会社 Gartner によると、拡張分析最も注目すべきデータ分析トレンドの 1 つです。 AI と機械学習という 2 つの優れた分析テクノロジーを活用した拡張分析により、ユーザーはコンテキスト レベルでのデータの準備、分析、視覚化、操作が容易になります。

拡張分析を使用すると、ユーザーは会話言語を使用してデータを調査することで質問し、自動的に洞察を生成できます。したがって、AI と ML が私たちの日常生活でより密接になり、私たちを取り巻く現実世界に大きな影響を与え続けるにつれて、データ準備などの機能を含む AI と ML 機能を備えた組み込み分析ベンダーをパートナーとして選択することが最も重要になります。自然言語インターフェイスとガイド付きの推奨事項。

8. 組み込み AI は未来です

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により、組織内でデータの管理と分析に必要な人材が削減されます。

AI および機械学習アルゴリズムは、データ ファブリック機能、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 データ準備などの作成または提供を支援することで、ユーザーが分析やデータ管理を操作する方法を刷新します。

• 予測– より正確な ML モデルを取得したり、SQL インジェクションの不正なソースからの不正なクエリを検出したりするために必要なデータを予測します。
• 自動化– 速度が向上し、手動作業の必要性がなくなるため、時間を節約できます。
• 最適化– ベスト プラクティスを改善および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さらに多くのことを要求し始め、AI は現在よりもさらに進化し、より信頼性が高く拡張性の高いテクノロジーになることが予想されます。

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データの準備とプレゼンテーションに焦点を当てている) とは対照的に、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と、可用性、使いやすさ、整合性、およびデータを管理するプロセスに関するものです。組織のデータのセキュリティ内部データ標準とポリシーに基づいています。

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、監査を通じてビジネス資産の品質を保証します。データの管理、監視、保護のためのルールとフレームワークを含めることにより、ビジネス戦略が分析プロセスにどのように反映されるかに対処するデータ戦略として、データ ガバナンスが必要になります。

組織は、既存の運用上の課題に対処するためにあらゆる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。これは、データ ガバナンスが柔軟性と拡張性を提供し、影響の大きい戦略的なビジネス課題や常に変化する市場ダイナミクスに高度に対応できるためです。

10. ストーリーテリングの増加

Gartner が「CFO が無視できない 4 つのデータと分析トレンド」レポートで予測しているもう 1 つの組み込み分析トレンドは、2025 年までにデータ ストーリーが分析を利用する最も普及した方法となり、ストーリーの 75% が自動的に生成されるというものです。拡張分析技術を使用します。

データドリブンのストーリーテリングとは、生データを読みやすく理解しやすいストーリーに変換し、ユーザーが洞察を行動に移すのに役立つ機能です。これは、データ視覚化手法、インフォグラフィック、ダッシュボード、その他の視覚要素を通じてデータの洞察を伝達するための構造化されたアプローチです。

ビジネスにおいては、洞察をデータ ストーリーに変換することが非常に貴重です。これにより、ビジネス ユーザーも意思決定者も同様に傾向を確認し、問題を理解し、販売戦略、Web サイトのパフォーマンス、マーケティング キャンペーンのパフォーマンスを解釈できるようになります。データは状況のコンテキストで理解される必要があるため、データ自体はその意味を提供できません。

11. 機能横断的な組み込み型分析ツール

これまで、分析ツールはビジネス アプリケーションやプロセスから分離されており、サードパーティ ツールとしてのみ提供、アクセス、使用されてきました。この不便さのため、ほとんどのビジネス ユーザーは、提供されている分析機能を実際に活用することがなく、その結果、ビジネス上の重要な洞察、成長、収益の機会を逃しています。

​Ventana Researchによると、2024 年までに基幹業務担当者の 3 分の 2 以上が、ワークフローや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るでしょう。

Revealのような組み込み分析プラットフォームの台頭により、企業は分析活動を変革し、より迅速、簡単、より効果的に、よりインテリジェントなビジネス上の意思決定を日常的に行うことができるようになってきています。

最後の言葉…

AI、機械学習、NLP、その他の分析機能の台頭により、BI 環境と組み込み分析スペースは継続的かつ急速に進化しています。

そして、これらすべての分析テクノロジーと機能がビジネスの世界においてますますアクセスしやすくなり、最も重要なものになるにつれ、あらゆる業界、あらゆる規模の組織が、インテリジェントかつ適切なタイミングで洞察を効果的に活用することを目指す必要があります。

組み込み分析とそのようなツールがビジネスにどのような効果をもたらすかについて詳しくは、組み込み分析の究極ガイドをご覧ください。また、ビジネス ニーズに適したベンダーを選択する際にどこから始めればよいかわからない場合は、こちらをご覧ください。弊社製品の適合ガイドをご案内しております。

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