セルフサービス ビジネス インテリジェンス機能によりデータ使用量がどのように改善されるか

企業は、より効果的に問題を解決し、セルフサービスのビジネス インテリジェンス機能を使用して、より多くのデータとツールをユーザーに提供できます。

セルフサービスのレポートと分析は新しい概念ではありませんが、利用可能なデータの種類からセルフサービス自体の性質に至るまで、多くのことが変化しました。

世界的なプロフェッショナル サービス プロバイダーであるキャップジェミニの人工知能および分析担当副社長であるダン シミオン氏は次のように述べています。「変化しているのは、記述的分析から、高度な分析、データ サイエンス、機械を活用した予測的および処方的分析への移行です。 「学習。サポート。今後行う必要があるのは、企業がビジネス ニーズにできるだけ早く対応できるように、セルフサービス レポートが発生したときにできる限り柔軟になることです。」

重要な進歩は、レポートやダッシュボードを受動的に使用するのではなく、データを操作します。ユーザーは、キーボードをクリックすることなく、また SQL などのクエリ言語を知る必要もなく、拡張分析プラットフォームの自然言語クエリ機能を活用できます。

さらに良いことに、質問に対する答えには、自動生成されたデータの視覚化と、データの視覚化が何を意味するのかを説明する説明が含まれることが多く、データが何を示しているかについての共通の理解を促進するのに役立ちます。

一方、データ エンジニアリング チームは、データ ガバナンスやコンプライアンス セックスなどの重要なエンタープライズ ガードレールを組み込みながら、シナリオ決定に必要な適切なタイミングで適切なデータが適切な場所に確実に到達するようにデータ パイプラインを構築してきました。

拡張分析プラットフォームはセルフサービスのデータ準備もサポートしているため、ユーザーは独自のデータ ソースを選択し、必要に応じてそれらを組み合わせてクエリに答えることができます。インサイトや動的なデータ ストーリーは、ペルソナや過去に実行されたクエリなど、個人のコンテキストに基づいて自動的に生成することもできます。

Microsoft Power BI、Qlik、Sisense、Tableau、Thought Spot などのこの分野のリーダーは、企業が分析をより広範なユーザー ベースに民主化できるように、強化された機能を提供しています。

セルフサービスを有効にする方法

セルフサービス ビジネス インテリジェンス機能を有効にする一般的な方法は 2 つあります。 1 つは、部門用のツールを購入し、IT チームの助けを借りて立ち上げて実行することです。

もう 1 つのアプローチは、データ専門家 (データ サイエンティスト、データ アナリスト、データ エンジニア) が強化された分析機能を一般に提供できるようにすることです。このアプローチの利点は、人々がビジネスで分析をどのように使用しているかを確認し、非準拠の方法で個人を特定できる情報を使用するなどのデータ関連のリスクを軽減できることです。

大企業には多くの場合、センター オブ エクセレンス (COE) があり、特定の部門や事業分野に割り当てられたデータ サイエンティストやデータ アナリストがそれを補っています。このようにして、企業は営業部門の特定のニーズを満たしながら、ベスト プラクティスを確実に実行できます。

企業はクラウド コンピューティング サービスを導入すると同時に、セルフサービス機能を強化するために分析と機械学習も実行しています。

デジタル エンジニアリング プロフェッショナル サービス プロバイダーである Apexon のシニア バイス プレジデントであるスリー マジ氏は、次のように述べています。 「エンドツーエンドの検出に加えて、完全に管理されたビジネス インテリジェンス環境と部分的に管理されたビジネス インテリジェンス環境に合わせて、専用のプラットフォームをインスタンス化できます。」

分析の民主化により、ビジネス ユーザーは質問に対する回答をより迅速に得ることができます。 IT に頼った場合よりも可能です。また、データ サイエンティストやデータ アナリストは、専門知識を必要とするより困難な問題に集中できるようになります。

業界をリードするベンダーによるセルフサービス アプローチ

Sisense は、上記のように、データ チームの専門家が市民データ サイエンティストにサポートを提供できるハブアンドスポーク モデルを推進しています。 Center of Excellence を使用すると、ポリシーとベスト プラクティスが組織のデータ文化に組み込まれます。

ビジネス ユニットには、データ サイエンティストやドメインの知識を持つアナリストなどの専門家がいます。このアプローチは、営業単位内のビジネス インテリジェンスを最適化したいという企業の要望と、ガバナンスなどの制御および標準の必要性のバランスをとります。具体的には、このプラットフォームは次のようないくつかの機能を提供します。

• ビジョンベースのデータ モデリングとダッシュボードの作成。
• 高度なフィルタリングとドリル パスを備えたインタラクティブな視覚化。
• AI を活用したデータ調査。
• ワークフローおよびビジネス アプリケーションと統合します。

Microsoft Power BI チームはマネージド セルフサービスを推進しており、やり方は異なりますが、ハブ アンド スポーク アプローチと同じように責任を分割します。このモデルでは、IT がデータの所有権を保持し、事業部門が独自のレポートを実行できます。このアプローチは、ビジネス プロフェッショナルの動きが速く、IT の動きが遅いという、現代の組織の 2 つのスピードの性質を認識しています。

Sisense と同様に、Power BI は、データの専門家以外のユーザー向けにドラッグ アンド ドロップ インターフェイスと人工知能支援を提供します。エンタープライズ ビジネス インテリジェンス機能により、データ サイエンティストやデータ アナリストはより複雑な分析を実行できます。また、エンタープライズレベルの制御も提供します。お客様は、セルフサービスとエンタープライズ ビジネス インテリジェンスを組み合わせて、ビジネスの機敏性とより安全なデータ使用を実現できます。

Qlik は、プラットフォーム QlikSense を通じてビジネスと IT のニーズのバランスも取っています。同社は、プラットフォームが提供する 5 つの重要なセルフサービス ビジネス インテリジェンス機能について概説しています。彼らです：＃＃＃

• データ ガバナンスの必要性とタイムリーで正確な意思決定の間のバランスを保ちます。
• データ ソースを簡単に統合します。
• 洞察を関係者と迅速に共有する機能。
• アプリケーションとレポートをオンデマンドで作成する機能。
• 分析へのモバイル アクセスを提供します。

競争上の理由から、拡張分析プラットフォームには相違点よりも類似点の方が多くあります。多くの場合、どちらのプラットフォームを選択するかは、各ベンダーの快適さのレベルによって決まります。

ビジネス ケースから始める

企業がデータに基づいた洞察をより多くの従業員に提供しようとする中、ビジネス インテリジェンス プラットフォームの多くの意思決定は使いやすさによって決まります。営業部門が独自の分析プラットフォームを購入する場合、通常は特定の問題を解決します。時間が経つにつれて、企業は複数のプラットフォームまたは同じプラットフォームの複数のインスタンスを使用することになる場合があります。

その他の考慮事項には、プラットフォームのスケーラビリティ、企業の現在および計画されているアーキテクチャにプラットフォームがどのように適合するか、プラットフォームに適切なセキュリティ、ガバナンス、およびコンプライアンスの制御があるかどうかなどが含まれます。主要なプラットフォームはこれらの機能を提供しており、多くの点で同様の機能を提供しているため、ベンダーの選択は、ベンダーのチームに対するユーザーの相対的な快適さに依存する可能性があります。

コストと IT への影響も考慮すべき点です

ビジネス インテリジェンス ソリューションの所有コストとアーキテクチャへの影響を理解することは、ビジネス リーダーにとって重要です。総所有コストには、ソフトウェア ライセンス、ハードウェアのコスト、開発コスト、保守コストが含まれます。マジ氏は、これはサプライヤーの当初の売上高の5倍から10倍になる可能性があると述べた。

Majji 氏は、「優れたビジネス インテリジェンス アーキテクチャは、手動介入を最小限に抑え、静的および動的データを保護し、データ移動のオーバーヘッドを軽減できます。ビジネス リーダーは、ビジネス インテリジェンス ソリューションを購入する前に、これらの影響を認識する必要があります。」と述べました。

Majji 氏は、ビジネス インテリジェンス ツールが企業内にすでに存在する場合、環境の変化に対応し、企業がすでに所有しているツールと利用可能なツールを定期的に評価するテクノロジ評価フレームワークを用意する必要があるとアドバイスしています。これには、必要なビジネス機能に基づいて現在のツールのギャップを特定することが含まれます。すべてのツールには、売却、維持、投資の評価および評価手法のためのフレームワークが必要です。

Simion 氏は、「ツールが十分に柔軟で、ビジネスの新しい課題を効果的に解決できるのであれば、使い続けるのに十分です。ツールはリアルタイムまたはほぼリアルタイムに適応しますか?」 「時間データ? このような例は、企業が自社の立場を評価し、変更を加えるかどうかという難しい決断を下すのに役立ちます。」

以上がセルフサービス ビジネス インテリジェンス機能によりデータ使用量がどのように改善されるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。