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BI、ビジネス インテリジェンス、ビジネス インテリジェンス

ビジネスインテリジェンス、またはビジネスインテリジェンスは、IT やテクノロジーのニュースを扱うサイトや書籍でよく見かける用語になりました。しかし、それは実際には何を意味するのでしょうか?それは組織にどの程度のソリューションを提供しますか?これら 2 つの質問に対する答えは次の行で得られます。

ビジネス インテリジェンス: 定義

ビジネス インテリジェンスとは、意思決定者に実用的な情報を提供することを目的としたデータの収集と分析に基づくプロセスを指します。したがって、データの集合体を意思決定に役立つ信号に変換することが可能になります。

ビジネス インテリジェンスには、ソフトウェア ツールだけが含まれるのではなく、組織の IT システムやその他のソースからデータを収集するために使用される実践と方法論も含まれます。また、状況を忠実に表すさまざまなサポートを得るために、このデータを分類、整理、分析、分類することも問題です。

したがって、ビジネス インテリジェンスはマネージャーにイベントについて通知します。実際には、ダッシュボードまたはレポートの形式で監視およびレポートを作成するために使用されます。これにより、マネージャーは会社の活動をリアルタイムで管理できるようになります。

BI の目的は何ですか?

BI は、何よりも意思決定を迅速化し、質的に向上させることで組織の管理を簡素化することを目的としています。このアプローチは、プロセスを改善し、作業単位で発生する可能性のある運用上の問題を解決する手段を提供します。この意味で、ビジネス インテリジェンスは、集団の効率性を高めるための真の手段となります。

大規模なグループ内では、BI がビジネス戦略全体を導きます。さまざまな指標を通じて構造の欠陥を明らかにします。したがって、生産性の低下、投資の不足、さらには売上高が多すぎることが、トップに上がるためには克服すべき障害のように見えます。企業の可能性を最大限に活用するための一貫した行動計画を確立するのはマネージャーの責任です。

それでも、データのアーカイブはビジネス インテリジェンスにまったく新しい次元をもたらします。数年間にわたって収集した情報を集約することで、予測モデルを構築することが可能になります。したがって、管理者は、たとえば、原材料の価格の上昇や、活動の季節性に関連するその他のイベントを予測することができます。強力なツールを手にすれば、アクティビティのあらゆる側面について予測を確立するのは簡単です。

あらゆる利点を考慮すると、BI ツールはますます人気が高まっており、現在ではすべての管理者の手の届くところにあります。ビジネス ソフトウェアとセルフサービス ツールの登場により、ビジネスの世界で BI ソフトウェアの使用が普及しました。

ビジネス インテリジェンス: 一連のアプリケーション

近年、出版社は BI の無限のアプリケーションを発見しました。運用管理、分析処理、さらにはデータ管理のいずれであっても、適切なツールを簡単に見つけることができるようになりました。

ご想像のとおり、このテクノロジーにはデータ視覚化 (DataViz) も含まれています。この目的を達成するために、グラフを編集してデータを読みやすくするために設計されたツールが増えています。一部のツールでは、後でツールの使用を簡素化するために、ユーザーが独自のダッシュボードを作成できます。このシナリオでは、関係するプリンシパルが、監視対象のタスクに応じて主要な指標を自ら選択します。

ただし、これらのアプリケーションは、ほとんどの場合、発行者の主力ソフトウェア スイートとは別に提供されます。ただし、コンピュータ システムに統合されると、同じ発行元が提供する他のツールと相互運用できるようになります。ユーザーがデータをより正確に分析して、たとえば現在の注文をリアルタイムで監視して、インシデントが発生したらすぐに担当者に通知できるようにするのに十分です。

ただし、高度な分析には、ほとんどの場合、特定のスキルを持つデータ サイエンティスト、統計学者、または開発者のノウハウが必要であることに注意してください。実際、管理者が誤った決定を下すことを促す可能性のある偏った結果の取得を回避するモデルを実装できるのは、これらの専門家だけです。この意味で、発行者はソフトウェア リソースのみを提供します。

BI ツール: 設計方法は?

データは、処理を容易にするために、区画化された倉庫に保管されることがほとんどです。これらのコンテナーはそれぞれ、アクティビティの側面に対応します。このアーキテクチャは、非構造化データの並べ替えと処理を Hadoop システムに依存します。これは、ログ、センサーまたは他のビッグデータ アプリケーションによって送信される情報のリアルタイム分析に当てはまります。

処理が行われる前でも、データは専用のストレージ スペースに移行され、並べ替え、分類、クリーンアップされる必要があります。これを念頭に置いて、このアーキテクチャには、望ましくない要素が結果にバイアスを与えないことを保証する統合モジュールも含まれています。

このようなツールを作成するには、企業は複数のデータ本体を利用する必要があります。 BI 開発者に加えて、アナリストやデータ管理の専門家のサービスを雇う必要もあります。エンドユーザーは、自分の期待に完全に応えるツールを入手するために、原則としてプロジェクトに参加する必要があります。

このような環境において、パブリッシャーは徐々にウォーターフォール開発を放棄し、アジャイル手法に切り替え始めています。この意味で、ツールはいくつかの段階で設計され、フィードバックを通じて新しい機能が追加されます。このアプローチにより、開発者は大幅に時間を節約でき、展開後にプロジェクトを再検討する必要がなくなります。

ただし、BI ツールは長年にわたって進化することを目的としています。この目的を達成するには、新しい入力を管理し、新たな問題を解決するための新しいモジュールの実装を検討する必要があります。ここでもアジャイル手法が使用されます。

「ビジネスインテリジェンス」という言葉の由来

もう一度考えて ! 「ビジネス インテリジェンス」という用語は新しいものではありません。その起源は 1860 年代に遡り、数人の著名人が時々使用していました。 1929 年になって初めて、ハワード ドレスナーというコンサルタントがデータ分析手法を指定するためにそれを使用することを提案しました。

最近の BI ツールは、依然として 1930 年代に発見された分析モデルに依存しています。この意味では、リンゴは木から遠く離れたところには落ちませんでした。今日に至るまで、Exectivue Information Systems の予期せぬシステムが発見されています。

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