上位 10 の 2014 年ビジネス インテリジェンス

トレンド

詳細は、The Economist の「Fostering a Data-Driven Culture (データ主導型の文化を育成)」

をご覧ください。

データ科学者の消滅。 データ科学は科学者の手を離れ、普通の人が

扱うものになりつつあります。データ分析に関する知識は、肩書きに “アナリスト” が付くような専門家ではなく、普通のビジネス ユーザーのスキルになり始めています。データに基づいて決定を行う会社は発展し、データを使用しない会社はどんどん遅れをとります。

詳細は、ホワイトペーパー「Business Analytics in the Cloud (クラウドのビジネス分析)」をご覧く

ださい。

クラウド ビジネス インテリジェンスが主流になる。 分析によって邁進しようとする企業は、クラウド ベースのビジネス インテリジェンスの採用を推進しています。顧客との協力やファイアウォール外のモバイル アクセスなどの新しいシナリオも、採用を加速します。クラウド サービスが成熟すると、IT 部門はビジネス インテリジェンスをクラウドに置くこ

とに抵抗がなくなります。

詳細は、ウェビナー「Exploring Big Data with Amazon Redshift (Amazon Redshift を使

用したビッグ データの調査)」をご覧ください。

ビッグ データがついにクラウドに到達。 Amazon Redshift や Google BigQuery などのクラウド データ ウェアハウスでは、数カ月かかる

データ ウェアハウスの構築を数日で実行できます。これにより、ラピッド プロトタイピングが可能になり、以前には不可能だったレベルの柔軟性がもたらされます。Teradata Cloud や SAP

HANA など従来のベンダーから提供されるクラウドでは容量が実証されています。

詳細は、GigaOm によるホワイトペーパー「Agile BI:Reshaping the Landscape (アジャイル BI:

展望の再形成)」をご覧ください。

アジャイル BI がリードを広げる。 動きの速い企業では、セルフサービス型分析が一般化しています。ビジネス ユーザーは、ダッ

シュボードに柔軟性とユーザビリティーを期待し始めています。積み重ねられた巨大なインフラ

ストラクチャは崩れ去り、新しいデータ ソースを使用できるソリューションが選ばれています。

詳細は、TDWI の David Stodder 氏によるウェビナー「Using Analytics to be Predictive and

Proactive (分析を使用した予測と事前対策)」をご覧ください。

予測分析 かつては高度で専門的な体系の領域でしたが、ビジネスがデータに後ろ向き

な洞察ではなく将来的な見通しを求めるようになるとともに、予測分析が主流になりつつあります。

組み込み BI の価値については、このビデオをご覧ください。

組み込み BI の出現 洞察を一連のビジネス活動に直接組み込む試みがな

されています。取引システムへの分析の組み込みが始まっています。カスタマー リレーションシップ管理などのシナリオでは、営業担当者が日々行っているさまざまな些細な決定を分析が支援する様子が示されるでしょう。最終的には、BI が組み込まれることで、店頭や小売環境など、一

般的に立ち遅れている部門にもデータが導入されることが予想されます。

詳細は、ホワイトペーパー「5 Best Practices for Telling Great Stories (優れた実例を伝える 5 つのベスト プラクティス)」をご覧ください。

実例の重要性。コンテキストのないダッシュボードが氾濫していても意味がな

いことがわかってきました。実例では、データを使用してアイデアや洞察を伝えることができます。また、大容量の異種データが持つ意味を汲み取ることもできます。

最先端の企業にとって、モバイル ビジネス インテリジェンスは主流となり、 特別なときに使用するものではなくなっています。ビジネス ユーザーは、デスクに戻ってからではなく、毎日の仕事の流れの中で情報にアクセスする必要性に迫られています。

例については、ホワイトペーパー「How Mobile Business Intelligence Drives Efficiency and

Transformation for Supervalu (モバイル ビジネス インテリジェンスが Supervalu の効率と変革

を促進)」をご覧ください。

ソーシャル メディア データから洞察を得る方法については、ビデオ「Using Social Media Analytics

for Insight (ソーシャル メディア分析を使用して洞察を得る)」をご覧ください。

組織はソーシャル データの分析に熱心に取り組み始め、 「いいね!」やフォロワーの数を超える洞察を得ています。ソーシャル デ

ータは、ブランド認知やブランドに対する意見の代わりになり、競争分析の豊富な情報源となっています。企業は、顧客にとってどれくらい意味のある存在かを理解するためにソーシャル データを使い始めています。

NoSQL の詳細は、TechRepublic の記事「10 Things You Should Know About noSQL

databases (NoSQL データベースについて知っておくべき 10 の項目)」をご覧ください。

NoSQL は、新しい Hadoop です。 組織は、非構造化データの使用方法を模索しています。企業がこの種のデータを取り入れる方法を探し求めているため、NoSQL のテクノロジーが注目を集めるようになりました。 しかし、2014 年には非構造化データのインテリジェントな使用はいまだ例外であり、標準的

な使用法にはならないでしょう。

Tableau Software について

http://www.tableausoftware.com/business-intelligence

Tableau Software (NYSE: DATA) は、お客様がデータを見て理解するのをお手伝いします。Tableau を使えば、だれでも情報を迅速に分析、可視化、共有できます。15,000 を超える顧客アカウントが、Tableau によってオフィスや外出先で速やかに成果を上げています。さらに数万人が Tableau Public を使用してブログや Web サイトでデータを共有しています。