ビジネス インテリジェンス (BI) 入門：組織にとっての重要性

ビジネス インテリジェンス (BI) とは

ビジネス インテリジェンス (BI) は、企業の幹部が最適な運用意思決定を行い、情報に基づいた戦略と戦術を立案し、パフォーマンスを向上させることを可能にするソフトウェア 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）を包含します。1980 年代に遡るこの定義は、企業のさまざまな運用システムとデータベースの大量データを収集、分析、可視化することで得られるトレンドとインサイトを、ビジネス意思決定者とエンドユーザーに提供することを指します。

レポートとビジネス インテリジェンスの違い

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固な基盤があるのに、なぜ BI に投資すべきか疑問に思うかもしれません。一方で、レポートは特定の出力指標やデータソースに焦点を当て、過去の傾向と現状へのインサイトを提供します。一方、BI は複数の入力（例えばマーケティング データと HR の給与情報を接続するなど）に依存し、これまで未発見だったプロセスやデータの関係性を明らかにすることで、より深い分析を可能にします。レポートが「何かが起きたこと」を示すのに対し、BI は「なぜ起きたか」への答えを提供します。特定の結果がなぜ生じたか、個々のプロセスがどう相互作用するかを知らなければ、将来への健全な意思決定はできません。

なぜビジネス インテリジェンスが重要なのか

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で BI 活用事例が最初に登場した頃、IT 職の個人が最も一般的なユーザーでした。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、自社の IT アーキテクトと開発者に依存していました。しかし時間の経過とともに、BI ツールはますますアジャイルで、ユーザーフレンドリー、直感的になりました。セルフサービスの発展の結果として、BI は現在、マネージャーと従業員の双方が日々の意思決定プロセスを効率化するために頻繁に活用しています。

従来の BI ツールが標準化されたデータセットでよく使われるのに対し、最新テクノロジー（ロボティック プロセス オートメーション (RPA) やビジネスにおける AI など）は、現代的な BI 駆動型分析を可能にするという点で一歩進んでいます。こうした発展は、頻繁に変化する動的なビジネスシナリオへのインサイトを明らかにする能力を高めています。その結果、世界中の企業は高度な分析機能に頼り、現在の運用を理解するだけでなく、将来の課題と成功に備え続けるでしょう。

ビジネス インテリジェンスのメリット

ここで、正式な BI イニシアチブが貴社にどのような価値をもたらすか疑問に思うかもしれません。ビジネス マネージャーは当初から、直感と基本的な運用指標を使ってビジネスの現状を把握してきました。しかし、より多くの情報が分析されるほど、意思決定はより情報に基づき、成果はより大きく、より良くなります。

ビジネス課題と機会の特定

数値化可能なデータから意味を引き出し、ビジネス意思決定の基盤とすることで、BI 実践は運用ボトルネック、ビジネス機会、市場トレンド、それらと個々のプロセスの関係を特定する新たな視点を提供します。こうした取り組みは、プロセスをより効果的に設計できる箇所を明らかにし、企業を前進させる新戦略を正当化します。

生産性の加速

企業が本格的な BI 取り組みを行うとき、ソース（ERP、CRM など）に依存せず情報に迅速にアクセスし活用できることが大きな利点です。瞬間的に、企業の役員と現場作業者は、競合他社が長い労力をかけてようやく入手できるような、直感的で正確、包括的な情報を利用できます。

他のソフトウェア以上に、BI ツールは企業固有のインフラ（使用ソフトウェア、プロセス、組織構造）に対応できなければなりません。最大の課題は、BI ソリューションが企業内のすべてのデータソース（中にはまだアナログのものもある）にアクセスし処理できるかどうかです。例えば一部のデータソースのみを BI 取り組みに統合するなど妥協を受け入れる代わりに、UiPath のエンタープライズ RPA プラットフォームのような自動化ソフトウェアが、データソースのギャップを埋め、書類ベースの企業のデジタル化努力を支援する重要な接点となり得ます。

さらに大きなメリット：RPA と BI のシナジー

RPA と BI が共通の目標に向かって連携すると、データをより容易に統合し、真にデジタルな企業にとって効率的にインサイトを得られるようになります。一方で、RPA による自動化の取り組みは、データのデジタル化を支援し、データ収集と分析のうち、手作業が多く、反復的で標準化されている部分を引き受けることで、BI アナリストをエンパワーします。

他方で、BI ツールを RPA プラットフォームに統合することで、自動化への道筋をより効率的に操縦できます。UiPath は、人気の BI ソリューションである Kibana と Tableau と統合され、ボットと従業員の相互作用のパフォーマンスに関するインサイトを向上させています。RPA は、将来の最適化努力の核となるべきプロセス例外と異常を自動的に特定する主要なツールとしても機能します。UiPath は、自動化機会の特定を簡素化できるプロセス 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 は個別に活用しても成果を上げられますが、両技術を組み合わせると、部分の総和より大きな全体が生まれます。