ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングを組み合わせて、データ主導の意思決定を実現

今日の組織は、すべてを一度に実行するという大きなプレッシャーにさらされています。最大の収益と利益を生み出しながら、それらは透明である必要があります。彼らは競争力のある価格の製品と優れたサービスを提供する必要があります。彼らは競争の一歩先を行き、最新のデジタルツールとトレンドを受け入れる必要があります。

では、組織はどのようにしてこれらすべての目標を達成し、スピードと精度が非常に重要な環境で成功することができるでしょうか？

1つの答え：敏捷性。確かに、敏捷性はここ数年流行語であったかもしれませんが、正当な理由があります。この記事では、従業員がその場でより効果的な意思決定を行えるようにすることで、企業がより機敏になる方法を探ります。そして、ビジネスインテリジェンスやプロセスマイニングなどを使用してそれをどのように行うことができるか。また、現在のビジネスインテリジェンス市場が成長するプロセス市場にどのように影響したか、特により多くの人々がデータにアクセスしやすく、理解しやすいようにする方法についても説明します。

ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングの違いは何ですか？

トップダウン管理の時代は終わり、上級管理職が方向性を定め、それをチームに受け継いでいました。真に適応力のある繁栄する組織になるためには、すべての従業員が適切なツールと情報を持って、情報に基づいた迅速な意思決定を行う必要があります。

ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングソフトウェアの人気と普及は、このアプローチの証です。どちらのテクノロジーも、新しい可視性と貴重な洞察を生み出すのに役立つからです。ビジネスインテリジェンスはより成熟しており、よく知られています。プロセスマイニングも同様の道をたどっています。特に、従業員が必要とするセルフサービスアクセスに関してはそうです。

ビジネスインテリジェンスは、主要業績評価指標（KPI）、パフォーマンスメトリック、レポート、ダッシュボード、および視覚化を使用して、エンドユーザーにビジネスオペレーションへの入力を提供します。これらはすべて、データ主導の意思決定に役立ちます。一方、プロセスマイニングは、企業の特定のプロセスを的を絞って洞察するために使用されます。

プロセスマイニングは特定のプロセス全体を検査するため、ユーザーはボトルネック、非効率性、およびリスクを特定できます。

主な違いは、ビジネスインテリジェンスは、企業のエンドツーエンドのプロセスではなく、データとローカルの意思決定に重点を置いていることです。プロセスマイニングは、動的なインターフェイスやその他の直感的なツールを介してプロセスの全体像をユーザーに提供することにより、ビジネスインテリジェンスよりも一歩進んだものです。ビジネスインテリジェンスは、プロセスの静的モデルを開始点として使用してKPIを定義し、それらを監視する傾向があります。ただし、プロセスマイニングは、動的なプロセスグラフを作成することから始まり、最も関連性の高いデータをリアルタイムで分析できるようにします。

それぞれが独自の方法で効果的ですが、ビジネスインテリジェンスのすべての優れた部分（簡単な視覚化、簡単なレポート、明確なビジネスコンテキスト）を取得して、プロセスマイニングに適用できるとしたらどうでしょうか。

言い換えれば、プロセスマイニングをさらに成功させるために、ビジネスインテリジェンスから何を学ぶことができるでしょうか。

課題を克服し、新しい洞察を得る

ビジネスインテリジェンスは、データの洞察を得て、この情報を経営陣に広めることができる少数の人々、時にはITからの1人の人々のための手段として始まりました。次の段階であるセルフサービスのビジネスインテリジェンスは、ITゲートキーパーへの依存度が低いため、アナリストは管理用のレポートを作成できます。

しかし、セルフサービスのビジネスインテリジェンスには、次の3つの実際の課題があります。

• 不一致： 異なる人々が同じデータを異なる方法で解釈する可能性があります。

• セキュリティ ：ほとんどのセルフサービスビジネスインテリジェンスモデルでは、実際には限られた量しかアクセスできない場合でも、1人のユーザーがすべてのデータを制御できます。

• 依存： ユーザーは、さまざまなレポートを作成するために1人の担当者に頼らなければならない場合があり、非効率性とボトルネックにつながります。

以前は、企業が水平レポートラインを好む傾向があったとき、管理モデルとセルフサービスモデルの両方が機能していました。しかし現在、企業は、上級管理職からの決定が下がるのを待つことも、レポートをサポートするために1人の人間に頼ることもできません。さらに、セキュリティは明らかに主要な懸念事項であり、ほとんどの企業は総リスクを最小限に抑えるためにできる限りのことを行っています。

代わりに、企業は現在、ボトムアップ方式を使用して日常の意思決定を行うために全従業員に権限を与えることの利点を認識し、努力しています。このようなアプローチは、データが安全で一貫性のある管理されたセルフサービスのアイデアと一致しますが、個人は自分のレポートと分析のために特定のデータにアクセスできます。管理されたセルフサービスにより、非技術的な管理者は意思決定に関連するさらに多くの洞察を得ることができます。

プロセスマイニングはビジネスインテリジェンスから何を学ぶことができますか？

レポートラインがより水平になるにつれて、ビジネスインテリジェンスツールはより多くのレベルのより多くのユーザーが利用できるようになりました。ビジネスインテリジェンスツール（Qlik、Tableau、Microsoft Power BIなど）のこの民主化を推進した要因の1つは、ビジネスインテリジェンスの強力な視覚化機能です。

より多くの人々が複雑なデータから新しい情報と洞察を取得する必要があるため、ビジネスインテリジェンスの効果的な視覚化は、管理されたセルフサービスワークロードの副産物です。現在、プロセスマイニングに関連する同様の傾向が見られます。

プロセスマイニングはビジネスインテリジェンスよりも新しいものですが、同様の道をたどっています。現在、ほとんどのツールはセルフサービスの段階にありますが、UiPathは管理されたセルフサービスを早期に採用しています。企業は、プロセスマイニングから最大の価値を引き出すために、すべてのプロセス所有者に完全なプロセスマイニング機能を提供して、賢明な意思決定を迅速に行う必要があることを認識しています。 UiPathプロセスマイニングはビジネスインテリジェンスに初期のルーツを持っています。これは、プロセスを全体的なビジネス戦略にリンクし、技術者以外のユーザーでも洞察を理解しやすくするのに役立ちます。

たとえば、視覚化は現代のビジネスインテリジェンスの重要な信条であり、他のプロセスマイニングツールでは見過ごされがちです。視覚化は、ユーザーが洞察を理解しやすく、状況に応じて理解できるようにすることで推進されます。 UiPath Process Miningには、ビジネスプロセスの視覚化と解釈可能性を強化する特許出願中のプロセスグラフアルゴリズムが含まれています。また、過去の傾向を簡単に表示して、パフォーマンスを前の期間と比較および監視する機能も含まれています。

全体として、視覚化とビジネスインテリジェンスの経験は、新しいプロセスマイニングのイノベーションを開発する方法に影響を与えています。

強力な組み合わせを活用する

アジャイルを維持するために、企業は従業員に力を与える必要があります。これを行う直接的な方法は、プロセス所有者が効果的で明確な決定を下せるようにするツールを提供することです。これは、企業がペースの速い環境で競争力を維持できる唯一の方法です。

プロセスマイニングソフトウェアは、ビジネスインテリジェンスがより多くのユーザーがデータにアクセスできるようにするために必要だった成功の一部を引き続き追跡できます。 UiPathでは、UiPathプロセスマイニングが可能な限りユーザーフレンドリーで効果的であることを保証するよう努めています。そして、視覚化とビジネスインテリジェンスの経験を活用することで、これを実現することができました。

ただし、それだけではありません。私たちは、絶えず適応する企業のニーズに合わせてプラットフォームをさらに改善する方法を常に模索しています。今後の展開にご期待ください！

ハッピーマイニング！