ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングで賢いデータ駆動型意思決定を実現

現代の組織は、あらゆることを同時に実現するプレッシャーにさらされています。透明性を保ちながら最大の収益と利益を上げなければなりません。競争力のある価格で製品を提供し、優れたサービスを提供しなければなりません。 競合に一歩先んじ、最新のデジタルツールとトレンドを取り入れなければなりません。

スピードと精度が極めて重要な環境で、これら全ての目標を達成し成功するにはどうすればよいでしょうか？

一つの答え：アジリティ（俊敏性）。確かにアジリティは数年間バズワードだったかもしれませんが、それには十分な理由があります。この記事では、ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングを活用して、従業員がその場でより効果的な意思決定ができるようにすることで、企業が如何によりアジャイルになれるかを探ります。また、現在のビジネスインテリジェンス市場が、データをより多くの人々にアクセス可能にし、理解しやすくしたことで、プロセスマイニング市場の成長にどう影響してきたかも探ります。

ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングの違いとは？

トップダウンマネジメント、すなわち上層部が方向性を決めてチームに伝達する時代は終わりました。真に適応力があり、繁栄する組織になるには、全従業員が迅速かつ情報に基づいた意思決定を行うための適切なツールと情報を持つ必要があります。

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普及と広範な採用は、このアプローチの証左です。両技術とも新たな可視性と貴重な洞察を生み出すからです。ビジネスインテリジェンスはより成熟し広く知られています。プロセスマイニングも、特に従業員が必要とするセルフサービスアクセスの観点で、同様の道を歩んでいます。

ビジネスインテリジェンスは、KPI（重要業績評価指標）、パフォーマンス指標、レポート、ダッシュボード、可視化を通じて、エンドユーザーにビジネス運営へのインプットを与え、データ駆動型意思決定を支援します。一方、プロセスマイニングは、企業の特定プロセスへの標的を絞った洞察を得るために使われます。

プロセスマイニングは特定のプロセスを全体として調べるため、ユーザーはボトルネック、非効率、リスクを特定できます。

重要な違いは、ビジネスインテリジェンスがデータとローカルな意思決定に焦点を当て、企業のエンドツーエンドプロセスには焦点を当てない点です。プロセスマイニングは、ダイナミックなインターフェースや直感的なツールを通じてプロセスの全体像を提供することで、ビジネスインテリジェンスより一歩踏み込んでいます。ビジネスインテリジェンスはプロセスの静的モデルを出発点としてKPIを定義し、それらを監視する傾向があります。しかしプロセスマイニングは、ダイナミックなプロセスグラフを作成することから始め、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。

それぞれ単独でも効果的ですが、ビジネスインテリジェンスの優れた部分（簡単な可視化、シンプルなレポート、明確なビジネスコンテキスト）をプロセスマイニングに適用できたらどうでしょう？

言い換えれば、ビジネスインテリジェンスから何を学べば、プロセスマイニングをさらに成功させられるでしょうか？

課題を克服し、新たな洞察を得る

ビジネスインテリジェンスは、データインサイトを得て経営陣に広める、IT部門のたった一人のような少数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BIは、ITゲートキーパーへの依存度が低く、アナリストが経営陣向けレポートを作成できるようになりました。

しかしセルフサービスBIには3つの実質的な課題があります：

• 食い違い： 同じデータを異なる人が異なるように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BIモデルでは、一人のユーザーが全データをコントロールしますが、実際には限られたデータしかアクセスしません。

• 依存：ユーザーがレポート作成のために一人の人に頼らざるを得ず、非効率とボトルネックを招きます。

過去、企業が水平的な報告ラインを好んでいた頃は、ガバナンスモデルもセルフサービスモデルも機能しました。しかし今、企業は上層部からの決定が降りてくるのを待ったり、一人の人にレポートを依存したりする余裕はありません。また、セキュリティは明らかに大きな懸念であり、ほとんどの企業がトータルリスクの最小化に努めています。

代わりに、企業は今、ボトムアップアプローチで全従業員が日常的な意思決定を行えるようにすることのメリットを認識し、それを目指しています。このアプローチは、データが安全かつ一貫性がありながら、個人が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る「ガバナンスされたセルフサービス」の考え方と合致します。ガバナンスされたセルフサービスは、非技術系マネジメントが意思決定関連の更なる洞察を得ることも可能にします。

プロセスマイニングがビジネスインテリジェンスから学べること

報告ラインがより水平的になるにつれ、ビジネスインテリジェンスツールはより多くの階層のより多くのユーザーに利用可能になりました。このBIツールの民主化を推進した要因の一つ（Qlik、Tableau、Microsoft Power BIなどの例）は、BIの強力な可視化能力です。

BIにおける効果的な可視化は、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得る必要があるため、あらゆるガバナンスされたセルフサービスワークロードの副産物です。プロセスマイニングでも同様の傾向が見られます。

プロセスマイニングはBIより新しいですが、同様の道を歩んでいます。ほとんどのツールはまだセルフサービス段階ですが、UiPathはガバナンスされたセルフサービスの早期採用者です。企業は、プロセスマイニングから最大の価値を得るには、全プロセスオーナーにフルプロセスマイニング機能を装備させ、迅速な賢い意思決定を可能にする必要があると気づいています。UiPath Process MiningはBIに初期のルーツを持ち、プロセスを全体的なビジネス戦略にリンクし、非技術ユーザーでも洞察を理解しやすくするのに役立ちます。

例えば、可視化は現代BIの重要な原則ですが、他のプロセスマイニングツールではしばしば見過ごされています。可視化は、洞察をユーザーにとって理解しやすく、文脈に即したものにすることで推進されます。UiPath Process Miningには、特許出願中のプロセスグラフアルゴリズムが含まれ、ビジネスプロセスの可視化と解釈性を高めます。また、過去のトレンドを簡単に表示して、前期間とのパフォーマンス比較・監視が可能です。

全体として、可視化とBIにおける経験が、新たなプロセスマイニングイノベーションの開発に今もインスピレーションを与え続けています。

強力な組み合わせを活用する

アジャイルであり続けるためには、企業は従業員をエンパワーしなければなりません。その直接的な方法は、プロセスオーナーが効果的で明確な意思決定ができるツールを提供することです。これが、急速に変化する環境で企業が競争力を維持する唯一の道です。

プロセスマイニングソフトウェアは、BIが成功した道筋の一部を踏襲して、データをより多くのユーザーにアクセス可能にできます。UiPathでは、UiPath Process Miningを可能な限りユーザーフレンドリーで効果的なものにするよう努めています。そして、可視化とBIにおける経験を活かしてそれを実現してきました。

しかし、これで終わりではありません。常に適応し続けるエンタープライズのニーズに応えるため、プラットフォームをさらに良く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！

Happy mining!（良いマイニングを！）