ビジネスインテリジェンスとは何ですか？そして、なぜ私は知る必要があるのですか？

ビジネスインテリジェンス（BI）には、企業の経営幹部が最適化された運用上の意思決定を行い、情報に基づいた戦略と戦術を開発し、パフォーマンスの向上を促進するためのソフトウェアフレームワーク（ツール、アプリケーション、ベストプラクティス、方法論など）が含まれます。 1980年代にさかのぼるこの定義は、企業のさまざまな運用システムとデータベースの大量のデータが収集され、分析され、ビジネスの意思決定者とエンドユーザーのために視覚化されたときに得られた傾向と洞察を指します。

レポートとビジネスインテリジェンスの違いは何ですか？

一部の企業やビジネスリーダーは、組織内にレポートツールと記述的分析の強力な基盤がすでにあるのに、なぜビジネスインテリジェンスに投資する必要があるのか​​疑問に思うかもしれません。一方では、レポートは特定の出力メトリックまたはデータのソースに焦点を合わせて、過去の傾向と現状についての洞察を提供します。一方、ビジネスインテリジェンスは、複数の入力に依存し（たとえば、マーケティングデータをHRからの給与情報に接続することにより）、以前は特定されていなかったプロセスまたはデータの関係を明らかにすることで、より詳細な分析を可能にします。レポート中にそれが表示されます 何かが起こった場合、ビジネスインテリジェンスは理由に関する回答を提供します 何かが起こった。特定の結果が得られた理由と、個々のプロセスがどのように相互作用するかを企業が知っている場合にのみ、将来についての適切な決定を下すことができます。

ビジネスインテリジェンスが非常に重要なのはなぜですか？

ビジネスインテリジェンスを活用する例がヘルスケア、ホスピタリティ、コンサルティングなどの業界全体で最初に出現し始めたとき、ITジョブの個人がそのようなアプリケーションの最も一般的なユーザーでした。また、ビジネスアナリストは、重要なクエリ結果とビジネス分析へのアクセスを可能にするために、自社のITアーキテクトと開発者に依存していました。ただし、時間の経過とともに、BIツールはますます機敏になり、ユーザーフレンドリーで直感的になりました。部分的にセルフサービスの開発の結果として、ビジネスインテリジェンスは現在、日常の意思決定プロセスを合理化する際に、マネージャーと従業員の両方によって頻繁に活用されています。

ただし、標準化されたデータセットでより一般的に使用される従来のビジネスインテリジェンスツールとは異なり、ロボットプロセス自動化（RPA）やビジネスにおける人工知能などの最新テクノロジーは、最新のBI駆動型分析を可能にするためにさらに一歩進んでいます。このような開発により、頻繁に変化する動的なビジネスシナリオへの洞察を明らかにすることがますます可能になっています。その結果、世界中の企業は、現在の業務を理解するだけでなく、将来の課題や成功に備えるために、高度な分析機能に依存し続けるでしょう。

ビジネスインテリジェンスのメリット

この時点で、正式なビジネスインテリジェンスイニシアチブが会社にどのような価値をもたらすのか疑問に思われるかもしれません。ビジネスマネジャーは、当初から直感と基本的な運用指標を使用して、ビジネスの現状を把握してきました。それでも、分析される情報が多ければ多いほど、意思決定に多くの情報が提供され、結果はより大きく、より良くなります。

ビジネス上の問題と可能性の特定

ビジネスインテリジェンスの実践は、ビジネス上の意思決定の基礎となる定量化可能なデータから意味を引き出すことにより、運用上のボトルネック、ビジネスチャンス、市場の傾向、および個々のプロセスとの関係を特定する際の新しい視点を提供します。このような取り組みにより、プロセスをより効果的に設計できる場所が明らかになり、会社を前進させるための新しい戦略が正当化されます。

生産性の向上

企業が広範なBI作業に従事する場合、主な利点は、ソース（ERP、CRMなど）に関係なく、情報にすばやくアクセスして活用できることから生じます。すぐに、会社の取締役と運用担当者は、競合他社が彼らの側での長い努力によってのみ取得できる、非常に直感的で正確かつ包括的な情報を使用できるようになります。

他のソフトウェアよりも、BIツールは、企業の特定のインフラストラクチャ（つまり、使用されるソフトウェア、プロセス、組織構造）を処理できる必要があります。ここでの最大の課題は、最高の知識を得るために、BIソリューションが社内で利用可能なすべてのデータソースにアクセスして処理できる必要があることです。たとえば、選択したデータソースをBIの取り組みに統合するだけで妥協を受け入れる代わりに、自動化ソフトウェアオプション（UiPathのエンタープライズRPAプラットフォームなど）は、データソースのギャップを埋めるだけでなく、まだ事務処理を行っている企業。

さらに大きなメリット：RPA+BIの相乗効果

RPAとBIを使用して共通の目標に向けて作業する場合、データをより簡単にまとめて、真のデジタル企業にとって効率的に洞察を深めることができます。一方では、RPAに支えられた自動化の取り組みは、データのデジタル化をサポートし、手作業、繰り返し、標準化に関連するデータ収集と分析の部分を引き継ぐことで、BIアナリストに力を与えることができます。

一方、自動化への道は、BIツールをRPAプラットフォームに統合することでより効率的に操作できます。たとえば、UiPathは、人気のあるBIソリューションであるKibanaおよびTableauと統合されており、ボットと従業員のやり取りのパフォーマンスに関する洞察を向上させます。 RPAは、将来の最適化の取り組みの中核となるはずのプロセスの例外や不規則性を自動的に特定するための主要なツールとしても機能します。 UiPathは、自動化の機会の特定を簡素化するために使用できるプロセスマイニングソフトウェアの大手プロバイダーであるCelonisとも提携しています。 RPAとBIは、個別に活用することですでに成果を上げることができますが、2つのテクノロジーを組み合わせると、全体がその部分の合計よりも大きくなります。