ビジネスインテリジェンス vs データアナリティクス: 5つの重要な違い
- ビジネスインテリジェンスは何が起こっているかを教えてくれます、データアナリティクスはその理由を教えてくれます。
- BIは過去を見ますが、データアナリティクスは未来を見ます。
- 一般のユーザーはBIタスクを実行できますが、データアナリティクスには専門家が必要です。
- データアナリティクスによる手法だけが、構造化されていないデータを解釈することができます。
- BIはデータアナリティクスよりも予測できる成果を生み出すことができます。
データは、現代のあらゆるビジネスを動かす燃料です。多くの問題があるため、企業のリーダーはデータから最大の価値を引き出すために適切な方法を活用できているか確認する必要があります。この記事では、似ているようで異なる2つのデータ活用方法であるビジネスインテリジェンスとデータアナリティクスについて比較します。
ビジネスインテリジェンス vs データアナリティクス: メインコンセプト
私たちはデータドリブンな意思決定の世界に生きており、企業のリーダーは業界、顧客、そして自社を理解するためにアナリティクスに頼っています。
しかし、分析はどのようにして行動に結びつくのでしょうか？SQLクエリは、役員室での意思決定にどのように影響を与えるのでしょうか？データの実用的なアプリケーションは何でしょうか？
企業には、生のデータを実行可能なものに変えるのに役立つ多数のプロセスと技術があります。これらの方法は、2つのカテゴリーに分類されます。
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Analysis：過去の出来事を振り返って、過去に起きたことを正しく理解する。
- Analytics：将来の出来事を予測するのに役立つパターンを推定する。
ビジネスインテリジェンス（BI）とデータアナリティクスには、これらの両方の要素が含まれています。BIは主にレポートに焦点を当てていますが、レポートに分析の要素が含まれている場合もあります。データアナリティクスは未来に焦点を当てていますが、未来を理解するには過去のパターンを理解する必要があります。
ビジネスインテリジェンスとデータアナリティクスを理解するために、それぞれについて詳しく見ていきましょう。
ビジネスインテリジェンスとは?
ビジネスインテリジェンスとは、ビジネスリーダーが意思決定に必要な情報を提供するという1つのゴールを達成するために必要なプロセスとテクノロジーの集合体です。
BIの最も単純な形は、売上レポートのようなものです。このようなレポートを作成するために、アナリストはシステムから売上データを抽出します。そして、このデータを作成し、データの品質を検証して、正確なデータであることを確認します。
しかし、スプレッドシートやCSVファイルを管理者に渡すだけではダメです。BIの最終ステップは、データをグラフやダッシュボードなどの分かりやすいものに変えることです。
BIの主なプロセスは以下の通りです。
- 取得：オンプレミスのデータベースやクラウドサービスなど、信頼できるソースからデータを取得します。
- 検証：データが正確であり、完全なストーリーを物語っていることを確認するために、データをクレンジングして検証します。
- 分析：主要業績評価指標（KPI）など、データ内の最も重要なメトリクスを特定します。
- 可視化：ビジネスユーザーが現在のパフォーマンスを一目で把握できるように、KPIやその他のメトリクスに対してシンプルでアクセスしやすい表現を作成します。
BIツールの中には、ビジネスアナリティクスの要素が含まれているものもあります。例えば、ジャストインタイム発注システムを使用している企業では、需要を予測するための分析が必要であり、このような分析インサイトがレポートに反映されることがあります。
しかし、BIは一般的に分析に焦点を当てたものと考えられています。管理者は、パフォーマンスについて知る必要があることを教えてくれるレポートやダッシュボードにアクセスする必要があります。
データアナリティクスとは?
データは過去について教えてくれますが、未来についても多くのことを明らかにしてくれます。例えば、食料品店は10月にカボチャをたくさん売っているというデータを持っているかもしれません。このデータから、来年の10月にはカボチャを追加注文する必要があると推測することができます。
データアナリティクスでは、高度なモデリングツールを使用してデータを深く掘り下げ、予測値を持つパターンを見つけます。これらのパターンは非常に複雑で、従来の方法では決して見分けがつかないような洞察をもたらします。
例えば、AmazonやNetflixのような企業は、あなたが好きそうな商品や映画を表示する際、気味が悪いほど正確です。彼らはどのようにしてあなたの興味を正確に推測しているのでしょうか？あなたの行動プロファイルに一致する何千人もの顧客の記録をデータアナリティクスを実施することで推測しているのです。
データ分析のプロセスは通常次のようになります。
- 集計：データチームは、データレイクやデータウェアハウスのような単一のリポジトリに、異なるデータソースをまとめます。
- 探索： データの探索では、分析目的で重要なパターンやクラスタを探します。
- アナリティクス：データサイエンティストは、回帰分析や関連ルールマイニングなどの複雑な統計手法を使用して、データ内の有用な洞察を見つけ出します。
- 活用：ほとんどの分析プロジェクトでは、何らかの可視化が行われ、それがビジネス上の意思決定の指針となります。アナリティクスツールは、ERPなどの他のシステムと直接つながっており、自動化されたプロセスの変更も可能です。
アナリティクスとBIの間には、いくつかの重複があります。例えば、探索の段階では、将来の行動についての洞察を提供する予測モデルの作成を支援するために、ある程度の分析が必要です。また、BIツールを使用して、アナリティクス関連の洞察のためのビジュアライゼーションを作成することもできます。
しかし、この2つの分野には、いくつかの重要な違いがあります。ここでは、ビジネスインテリジェンスとデータアナリティクスの違いを詳しく見てみましょう。
ビジネスインテリジェンスとデータアナリティクスの違いについて
BIとアナリティクスはしばしば相互に依存していますが、いくつかの注目すべき点で違いがあります。
What vs Why
BIとアナリティクスはどちらも、データを使ってビジネス上の疑問に答えようとします。しかし、それぞれ異なるタイプの質問に焦点を当てています。
ビジネスインテリジェンスは、「What」クエスチョンに答えることに焦点を当てています。第1四半期の売上高はどうだったか？どの部門が不調なのか？製造工程の故障率は？ これらの質問は、管理者が現在の状態を素早く理解できるようにするための重要な質問です。BIダッシュボードは日々の業務に欠かせないものですが、レポートやチャートは、ビジネスが長期的な目標に沿ったものであることを確認するのに役立ちます。
データアナリティクスは、「Why」クエスチョンに答えます。顧客はなぜ特定の製品を選んでいるのか？なぜリードの変換に苦労しているのか？なぜ在庫が多すぎるのか？なぜ週末に残業するスタッフがいるのか？ "なぜ」の質問は、「何を」の質問よりもはるかにオープンエンドなものです。データアナリティクスは非常に予測不可能な結果をもたらす可能性があり、その結果、長期的な目標を変更しなければならなくなる可能性があります。アナリティクスによって新たな市場機会が特定された場合など、多くの場合、ポジティブな結果につながります。
過去 vs 未来
データとは、顧客とのやりとりやIoTデバイスの入力のように、何かが起こったことを記録したものです。つまり、データは過去のことしか記述していません。しかし、ちょっとした工夫をすれば、データは未来を予測するのにも役立てることができます。
ビジネスインテリジェンスは、ほとんどの場合、ビジネスユーザーのために過去の出来事を要約することに焦点を当てています。第1四半期の売上高に関するレポートが必要な場合、第1四半期のすべての売上データを収集し、従業員1人当たりの売上高や部門別の売上高など、いくつかの主要な数字に凝縮します。 BIでは期間を区切るのが不可欠であることが多いです。ほとんどのBIレポートでは、定義された期間内のデータ（それが1日であっても1年であっても）を調べます。その期間のデータが不足している場合、結果として得られるレポートは有用ではないかもしれません。
データアナリティクスは、過去を見て未来について教えてくれます。データのパターンは、しばしば強い予測値を持っています。しかし、これらのパターンを見分けるには、優れたツールと有能なデータサイエンティストが必要です。 アナリティクスはデータを多用する仕事なので、クエリで利用できるデータに制限はないかもしれません。データサイエンティストは大規模なデータを扱うことを好むので、場合によっては数年以上前からの情報も含まれる場合があります。
ビジネスユーザー vs データサイエンティスト
どちらの分野も、データの収集、クレンジング、検証、統合に熟練したスタッフを必要とします。これには多くの場合、自動化されたETLプロセスと、倉庫などのリポジトリが必要になります。
ビジネスインテリジェンスのタスクは、信頼できるデータソースにアクセスできる限り、最低限の技術力を持った人が利用できます。Chartio、Tableau、Lookerなどの強力なBIツールがあり、コーディングを多く必要とせずにデータリポジトリに統合することができます。 ビジネスユーザーは、これらのBIツールを使ってすぐに作業を開始することができます。また、BIツールの中で最も身近なもの、つまりExcelを使うこともあるでしょう。Excelのビジュアライゼーションは、ライバル企業ほどスタイリッシュではありませんが、BIツールを敬遠していたり、馴染みがないユーザーでも、簡単に作成して理解することができます。
データ分析には専門のスタッフが必要になることもあります。大規模なプロジェクトでは、統計的手法を深く理解し、RやPythonでのプログラミング経験を持つデータサイエンティストを雇うこともあります。Google BigQuery やAmazon QuickSight などの強力なソリューションがあり、データ分析をより簡単にすることができます。しかし、このようなツールを使っても、ほとんどのアナリティクスプロジェクトでは、数学やデータベースのバックグラウンドを持つ人の指導が必要になるでしょう。
構造化データ vs 非構造化データ
構造化データとは、リレーショナル・データベースのテーブルにあるデータです。それ以外のものはすべて非構造化データで、テキストファイル、画像、PDF、システムログ、音声録音などが含まれます。
ビジネスインテリジェンスは、構造化データと半構造化データ（CSVやJSONのようなデータのエクスポートを含むファイル）のみで動作します。情報は、CRM、ERP、営業ツール、ウェブサイトのログなどのビジネスシステムから得られます。 BIの質はデータの質に左右されます。新しいBIプロセスを設定する際、ビジネスは、入ってくるデータが完全で正確であることを確認しなければなりません。そうでなければ、結果として得られるビジュアライゼーションは不正確なものになってしまいます。
データアナリティクスは制約が少なく、構造化されたデータを扱う場合、アナリティクスはより速く、より簡単に作業できるため、多くの企業がアナリティクスの取り組みをサポートするためにETLやデータウェアハウスに頼っています。 しかし、アナリティクスはデータレイクなどの非構造化リポジトリでも動作します。アナリティクスには、これらの巨大な構造をナビゲートし、非構造化データを解釈するための洗練されたプロセスが必要です。しかし、その結果、企業の現在と将来の状態について驚くほど詳細な洞察を得ることができます。
結果 vs インサイト
これらの２つの手法は、異なる質問に対応するだけでなく2つの異なるタイプの答えを生み出します。
ビジネスインテリジェンスでは、既知の範囲内に収まる回答が得られます。これは、パーセンテージのような連続的な値であったり、レポートの最後に表示されるドルの金額のような離散的な値であったりします。 この種の情報は非常に実用的な価値を持っています。管理者はダッシュボードを見て、現在のパフォーマンスを明確かつ明確に把握することができます。また、2つの生産性に関するレポートの結果を比較するなど、同等の比較を簡単に行うことができます。
データアナリティクスはより予測しにくいものです。アナリティクスプロセスによる結果はインサイトであり、それが何であるかを正確に説明する名称つまりビジネスに対する洞察です。これはネガティブなインサイト（アナリティクスは不正行為を検出するために使用されることが多い）である場合もあれば、顧客の購買パターンに関する予測的なインサイトなど、よりポジティブなものである場合もあります。 インサイトはBIの結果のように一様ではありません。アナリティクスプロジェクトから得られるインサイトデータは、その範囲や形式が大きく異なることがあります。それぞれのインサイトをどのようにアクションにつなげるかは、ビジネスリーダー次第です。
まとめ
結論として、ビジネスインテリジェンス vs データアナリティクスの問題ではなく、BIとアナリティクスの連携が重要になります。BIは日々の業務に不可欠であり、アナリティクスは戦略の策定に役立ちます。 BIとアナリティクスを別々にしておくのではなく、今こそ両方の取り組みを組み合わせることを検討してみてはいかがでしょうか。両者には多くの共通点があります。特に、新鮮で信頼性の高いデータを常に供給することが求められます。
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