ビジネス・インテリジェンス（BI）は、ビジネス・データを取り込み、レポート、ダッシュボード、チャート、グラフなどのユーザー・フレンドリーなビューで表示するソフトウェアです。 BIツールを使用すると、ビジネス・ユーザーは、さまざまな種類のデータ（過去と現在、サードパーティと社内）、半構造化データ、ソーシャル・メディアなどの非構造化データにアクセスできます。 ユーザーはこの情報を分析して、ビジネスのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。

CIOマガジンにはこうあります。「ビジネス・インテリジェンスは、ビジネス・ユーザーに何をすべきか、一定のコースを取ったら何が起こるかを教えてくれるというものではありませんが、BIはレポート生成だけというのも違います。 むしろ、BIは、人々がデータを調べて傾向を理解し、洞察を引き出す方法を提供するものです。」¹

組織は、ビジネス・インテリジェンスとデータ分析から得られた洞察を使用して、ビジネス上の意思決定を改善し、問題や問題を特定し、市場の傾向を特定し、新しい収益やビジネス・チャンスを見つけることができます。

BIプラットフォームは、従来、ベースライン情報をデータウェアハウスに依存しています。 データウェアハウスは、複数のデータソースからのデータを1つのセントラル・システムに集約して、ビジネス分析とレポートをサポートします。 ビジネス・インテリジェンス・ソフトウェアはウェアハウスにクエリを実行し、レポート、チャート、マップの形式で結果をユーザーに提示します。

データウェアハウスには、多次元クエリをサポートするためのオンライン分析処理（OLAP）エンジンを含めることができます。 例えば、昨年と比較した今年の東部地域と西部地域の売上高はどのくらいか、といったものです。

「OLAPは、データ検出のための強力なテクノロジーを提供し、ビジネス・インテリジェンス、複雑な分析計算、および予測分析を容易にします」と、IBMのオファリング・マネージャーのDoug Daileyは自身のデータ・ウェアハウジングのブログで述べています。 「OLAPの主なメリットの1つは、データを駆動して製品の品質、顧客とのやり取り、およびプロセスの改善を改善するために使用する情報と計算の一貫性です。」

一部の新しいビジネス・インテリジェンス・ソリューションは、Hadoopなどのテクノロジーを使用して生データを直接抽出し取り込むことができますが、多くの場合、データウェアハウス が依然として最適なデータソースです。

ビジネス・インテリジェンスという用語は、1865年に著者のリチャード・ミラー・デベンスが競合他社に先駆けて市場でインテリジェンスを収集した銀行家を引用したときに最初に使用されました。 1958年、ハンス・ピーター・ルーンという名のIBMのコンピューター科学者は、テクノロジーを使用してビジネス・インテリジェンスを収集する可能性を探りました。 彼の研究は、IBMの初期の分析プラットフォームのいくつかを作成するための方法の確立に役立ちました。

1960年代と70年代に、最初のデータ管理システムと意思決定支援システム（DSS）が開発され、増え続けるデータを保存および整理しました。

「多くの歴史家は、ビジネス・インテリジェンスの最新バージョンはDSSデータベースから進化したと示唆しています」と、IT教育サイト「Dataversity」は記しています。 「この時期に、より簡単な方法でデータにアクセスして整理することを目的として、さまざまなツールが開発されました。 OLAP、経営情報システム、およびデータウェアハウスは、DSSと連携するために開発されたツールの一部でした。 ²

1990年代までに、ビジネス・インテリジェンスの人気はますます高まりましたが、テクノロジーは依然として複雑でした。 通常、ITサポートが必要でした。これにより、バックログやレポートの遅延が発生することがよくありました。 ITがなくても、ビジネス・インテリジェンスのアナリストとユーザーは、データのクエリと分析を成功させるために広範なトレーニングを必要としていました。 ³

最近の開発では、セルフサービスのBIアプリケーションに焦点が当てられており、専門家でないユーザーが独自のレポートと分析の恩恵を受けることができます。 最新のクラウドを活用したプラットフォームは、地理的にもBIの範囲を拡大しています。 現在、多くのソリューションがビッグデータを処理し、リアルタイム処理を備えているため、最新の情報に基づいた意思決定プロセスが可能になります。

ビジネス・インテリジェンスにより、組織はわかりやすい言葉で質問し、理解できる回答を得ることができます。 最良の推測を使用する代わりに、組織はビジネス・データが伝えていることに基づいて、生産であれ、サプライチェーン、顧客や市場動向に関するものであれ、決定を下すことができます。

なぜこの地域で売上が落ちているのか、 どこが過剰在庫を抱えているのか、 顧客はソーシャル・メディアで何と言っているのか。 BIは、こうした重大な質問に答える上でお役に立ちます。

「ビジネス・インテリジェンスは、ビジネスに関する過去と現在の洞察を提供します」と、IBMのクラウド・コンピューティングとビジネス・インテリジェンスのブログでMaamar Ferkounは述べています。 「これは、分析やレポート作成からデータマイニングや予測分析まで、さまざまなテクノロジーと実践を通じて実現されます。 BIは、特定の時点でのビジネスの正確な全体像を提供することにより、事実データに基づいてビジネス戦略を設計する手段を組織に提供します。」

ビジネス・インテリジェンスは、組織がデータ主導型の企業になり、パフォーマンスを向上させ、競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。 次のようなことができるようになります。

• ビジネスを理解し、戦略的目標を達成するためにリソースをインテリジェントに割り当てることで、ROIを向上させます。
• お客様の行動、好み、傾向を解明し、その洞察を使用して、見込み客をより的確にターゲティングしたり、変化する市場のニーズに合わせて製品を調整したりします。
• データの洞察に支えられて、事業運営を監視し、継続的に修正または改善を行います。
• ラインの上下の活動を監視し、結果をパートナーやサプライヤーと伝達することにより、サプライチェーン管理を改善します。

例えば、小売業者は、店舗、チャネル、および地域全体でパフォーマンスとベンチマークを比較することにより、コスト削減を向上させることができます。 また、保険金請求プロセスを可視化することで、保険会社はサービスのターゲットが欠落している場所を確認し、その情報を使用して結果を改善できます。

組織は、運用とプロセスを完全に評価し、お客様を理解し、市場を評価し、改善を推進できる場合にメリットがあります。 どこからでもビジネス情報を集約し、分析し、パターンを発見し、解決策を見つけるための適切なツールを必要としています。

最高のBIソフトウェアは、次の方法でこの意思決定プロセスをサポートします。

• データベースやスプレッドシートなど、さまざまなデータシステムやデータセットに接続します。
• 詳細な分析を提供し、ユーザーがデータ内の隠れた関係やパターンを明らかにするのを支援します。
• レポート、マップ、チャート、グラフなど、有益で説得力のあるデータの視覚化で回答を提示します。
• さまざまなシナリオでデータを並べて比較できるようにします。
• ドリルダウン、ドリルアップ、およびドリルスルー機能を提供し、ユーザーがさまざまなレベルのデータを調査できるようにします。

高度なBIおよび分析システムは、人工知能（AI）と機械学習を統合して、複雑なタスクを自動化して合理化することもできます。 これらの機能は、企業がデータを分析し、深いレベルで洞察を得る能力をさらに加速します。

例えば、IBM Cognos Analytics がデータ分析ツールとビジュアル・ツールを組み合わせて、レポートのマップ作成をサポートする方法を考えてみてください。 システムはAIを使用して地理情報を自動的に識別します。 次に、地球全体、個々の近隣地域、またはその間のあらゆるものの地理空間のマッピングを追加して、視覚化を改善することができます。

IBM Institute for Business Valueによるデジタル再発明に関するレポートによれば、「今後5年後を見ると、デジタル・リインベンション調査において調査した1,100人のエグゼクティブの58％は、新しいテクノロジーが参入障壁を減らすことを期待しており、69％は業界を超えた競争が増えることを期待しています。 」

「高度な分析によって、ビッグデータからより深いビジネス・インテリジェンスと消費者の洞察を引き出して、記述的から予測的な範囲の情報を生成することが可能になります。」

ノースヨーク総合病院
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