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 (BI) とは、ビジネス上の意思決定を行うために、データへのアクセス、分析、およびデータから実行可能なインサイトを得るための一連のプロセスとテクノロジーを指します。通常、BI ツールは、主要なメトリクスをグラフやチャートで表示する、ユーザーフレンドリーなダッシュボードやデータビジュアライゼーションで情報を提示します。ビジネスインテリジェンスツールを使用すると、意思決定者はアナリストにレポートの作成を依頼しなくても、レポートを閲覧し、データから具体的なビジネスインサイトを得ることができます。従来、ビジネスインテリジェンスは、過去および現在の事業活動に関する記述的かつ診断的なレポートに重点を置いてきました。最新のビジネスインテリジェンスには、リアルタイム予測分析、AI 支援クエリ、シナリオプランニングなどの手法を組み込むことができます。

ビジネスインテリジェンスにより、事業運営、人員配置、顧客、および幅広い市場動向をデータに基づいて把握できます。データを収集できれば、BI を使用してそのデータに対してビジネス分析を実行できます。

より高速なデータに基づく意思決定

BI は、複雑なビジネス上の質問にデータに基づく回答を提供します。ビジネスデータから迅速に回答を返す機能により、組織はより迅速かつ自信を持って意思決定を行うことができます。これにより、ビジネス戦略に競争上の優位性をもたらすことができます。たとえば、ほぼリアルタイムのサプライチェーンのコンポーネントコストから製品の合計コストを確認できれば、企業は販売価格を動的に調整できます。

向上したアクセシビリティ

BI は、複数のデータソースやデータウェアハウスからわかりやすいダッシュボード、ビジュアル、またはレポートで表示されるため、ビジネスユーザーは企業のパフォーマンスの分析し、傾向の発見、許容できないパフォーマンスを示した領域の特定などのタスクを実行できます。最新のビジネスインテリジェンスツールが普及する前は、ビジネスユーザーはアナリストに静的レポートの作成を依頼していました。その後、アナリストは従来のリレーショナルデータベースで実行するようにクエリを構成し、データに基づいてレポートを作成していました。

収益の増加とコストの削減

適切なデータをビジネスインテリジェンスツールに入力し、適切なクエリを組み合わせることで、組織全体で収益の増加とコストの削減を実現できます。例えば、新しい製品ラインが業績不振であることを発見した場合、マーケティングへの投資を増やしたり、製品を再考したり、製品を市場から撤退させたりする可能性があります。

統合されたカスタマーインテリジェンス

顧客行動データポイントを調べ、パターンを分析することで、顧客サービスと製品提供を改善できます。例えば、顧客データをクエリして、ソーシャルメディアへの投稿が問い合わせ、販売、またはその他のやり取りにつながっているかどうかを判断できます。

ビジネスインテリジェンスのための AI と機械学習 (ML) は、高度なアルゴリズムと深層学習の手法を使用してビッグデータを分析し、データ内の隠れたパターンを発見します。

ML を使用すると、データサイエンティストやビジネスアナリストは、従来の BI 手法よりも高度なデータ分析を行うことができます。これにより、ビジネスプロセスにおける意思決定を迅速化し、さらなるインサイトを得ることができます。

BI における AI のメリット

BI における AI の利点は次のとおりです。

●      強化された BI 機能: AI により、データ、ニュアンス、外れ値、隠れた傾向内の関係をより良く特定できるようになります

●      より多くの情報に基づいた意思決定: AI 主導の BI の予測機能により、ユーザーは傾向をより簡単に特定し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます

●      先を見越した意思決定: AI は現在のデータに含まれる傾向を迅速に強調できるため、アナリストはこれらの傾向を早期に特定し、リアルタイムで先を見越した意思決定を行うことができます

●      スマートアダプティブ BI: 自己学習型 AI は、新しい情報を組み込んでより質の高いインサイトを得ることができるため、BI のパフォーマンスを向上させることができます

●      より良いインサイト: AI 対応の BI ソリューションは、ユーザーが隠れた傾向をよりよく特定し、従来の BI ツールではすぐには見えなかった新しいインサイトを得るのに役立ちます

BI における自然言語処理

モダンな BI ソリューションにおける主要な ML テクノロジーは、自然言語処理 (NLP) です。この手法により、AI を活用した BI は、感情のインサイトや、ドキュメント、E メール、コールセンターの記録から情報を組み込むことができます。自然言語クエリ (NLQ) は NLP の特定のアプリケーションです。NLQ を使用すると、BI ユーザーはアナリストがカスタムのダッシュボードやレポートを作成しなくても、フリーテキストを使用してデータを探索できます。

ビジネスインテリジェンスパイプラインには 4 つのフェーズがあります。

1.データインジェスト

ビジネスデータは、SaaS アプリケーション、データベース、ファイル、E メール、ストリーミングデータなど、さまざまなソースから取得されます。このデータの取り込みは、BI パイプラインの最初のフェーズです。データはバッチで取り込んだり、時間やサイズごとにまとめたり、ストリームとして消費したりできます。

未加工データはそのままの状態で取得でき、すぐに保管できます。これは抽出、ロード、変換 (ELT) パイプラインとして知られています。もう 1 つの選択肢は、保管前に未加工データを変換することです。このオプションは抽出、変換、ロード (ETL) と呼ばれ、保管前にデータの準備、再構築、およびクリーニングを行います。

2.データストレージとモデリング

BI ソリューションの基盤となるデータストレージテクノロジーは、ELT/ETL の選択と、構造化データと非構造化データを一緒に保管するかどうかによって異なります。たとえば、取り込まれて標準化された形式に変換されたデータは、データウェアハウスに保存できます。Amazon Redshift などのデータウェアハウスには複数のデータベースが含まれています。ELT パイプラインで取り込まれたデータは通常、データレイクに保管されますが、最新のデータウェアハウスも ETL をサポートしています。データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクの両方を組み合わせたオールインワンのストレージソリューションです。

データモデリングは、ビジネスインテリジェンスシステムのパフォーマンスに役立ちます。例えば、スタースキーマを使用してデータをモデル化するとクエリ時間を短縮できますが、スノーフレークスキーマを使用してデータをモデル化すると、ワークロードとインフラストラクチャによってはストレージ容量を削減できます。

データカタログは組織全体の情報をインデックス付けするため、ユーザーは既存の関連データを見つけてクエリに含めることができます。

3.分析とクエリ

データウェアハウスはネイティブ SQL クエリをサポートしていますが、データレイクとレイクハウスでは通常、それに加えて別々のクエリエンジンが必要です。例えば、Amazon S3 ストレージを Amazon Athena クエリサービスと組み合わせることができます。

SQL クエリ以外にも、高度なクエリとレポートを実行する BI ソフトウェアが必要になります。一般的なパターンは、固定情報を含む事前に作成されたレポートです。例えば、ある部署の週次売上レポートを受け取る場合があります。これらのレポートは通常、ビジネスアナリストによって事前に設定されます。データマイニングと呼ばれるその他の高度な分析手法では、統計、データサイエンス、機械学習などの分野の方法を使用します。

最新のセルフサービス BI ソリューションにより、ビジネスユーザーはアナリストがデータ分析を行うのを待たずにレポートを確認できます。アナリストはユーザーグループに基づいてダッシュボードを設定して、適切なビジネス情報を表示できます。他のソリューションでは、ビジネスユーザーはアナリストの介入なしにソフトウェア内でクエリを作成してレポートにアクセスできます。最新の BI ソリューションには、機械学習を利用した自然言語クエリ (NLQ) が組み込まれており、特定の技術スキルがなくてもデータを分析できます。

4.可視化と配信

BI パイプラインの 4 番目のフェーズは、エンドユーザーへのクエリの表示です。通常、設定可能なダッシュボード、スコアカード、およびレポートにアクセスして印刷できます。場合によっては、BI ツールは既存のソフトウェアに組み込まれ、ツールチップやサイドパネルなどのアプリケーション内レポートを表示できます。

レポート用にアラート、E メール、通知、およびその他のプッシュアクションを出力するように BI を設定できます。これらのプッシュベースのイベントは、トリガーされたイベントが発生したとき、スケジュールに従って、データがしきい値を超えたとき、または大規模な分析が完了したときに発生する可能性があります。

ソリューションに応じて、BI は履歴データを分析し、異常の原因を特定し、将来のイベントを予測し、予測に基づいてアクションを推奨できます。

ビジネスインテリジェンスには主に 4 つのタイプがあり、多くの場合 1 つのソリューションに統合されます。

説明的な BI

BI レポートとダッシュボードは、多くの場合、現在の結果を含む過去のパフォーマンスに関するビジネス上のインサイトをもたらすように構成されています。記述的 BI は、何が起こったかをユーザーに表示し、主要業績評価指標 (KPI) や要約表などのダッシュボードコンポーネントを含めることができます。

診断 BI

診断 BI には、データ内の異常の根本原因を分析するための説明的な BI よりも高度なレイヤーが含まれています。診断 BI ソリューションには、データを掘り下げるためのツールが含まれています。

予測 BI

ビジネスで次に何が起こるかを予測できることが重要です。予測 BI リグレッション、分類、時系列予測、および将来の結果を予測するための ML モデリング。

規範的な BI

規範的 BI は、予測をどう処理するかを決めるのに役立ちます。このタイプの BI には、シナリオモデリングや最適化推奨などの手法が含まれます。

AWS には、データインジェストから可視化ツールまで、ビジネスインテリジェンスパイプラインの作成と完成に役立つさまざまなサービスがあります。BI ジャーニーに役立つサービスをいくつかご紹介します。

Amazon Redshift は、分析とエージェンティック AI で比類のない料金パフォーマンスを提供するクラウドデータウェアハウスです。Redshift は、Amazon SageMaker においてレイクハウス全体で統合されたデータに対する SQL 分析を支えます。ゼロ ETL データ統合により、ストリーミングサービス、運用データベース、サードパーティーのエンタープライズアプリケーションを接続することで、複雑なデータパイプラインなしで、ほぼリアルタイムの分析が可能になります。

Amazon QuickSight は、Quick 内に AI を活用した BI 機能とダッシュボードを提供し、散在するデータをすべての人のための戦略的なインサイトに変換することで、より迅速な意思決定とより良いビジネス成果の達成を可能にします。Amazon QuickSight を利用すると、シナリオを使用して自然言語で高度なデータ分析を実行したり、ステップバイステップのガイダンスで「what-if」の質問に答えたりすることができます。

Amazon SageMaker Canvas では、ビジュアルインターフェイスを使用して非常に正確な ML モデルを構築することで、BI パイプラインに ML を追加できます。コードを記述する必要はありません。SageMaker Canvas により、PB 規模のデータを変換し、コーディングなしで本番対応の機械学習 (ML) モデルを構築、評価、デプロイできます。

AWS Glue は、すべてのデータを発見、準備、統合するのに役立ちます。100 を超える多様なデータソースを検出して接続し、一元化されたデータカタログでデータを管理するとともに、データパイプラインを視覚的に作成、実行、モニタリングして、データをデータレイク、データウェアハウス、レイクハウスにロードできます。

今すぐ無料アカウントを作成して、AWS でビジネスインテリジェンスの利用を開始しましょう。