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ビジネスアナリティクス

データウエアハウス(DWH)、ビジネスインテリジェンス(BI)、ビジネスアナリティクス(BA)などデータ活用の分野はキーワードが移ってきているようだ。
ビジネスアナリティクスとは、蓄積したデータを使って未来を予測し、業務改善や質の高い意思決定に役立てることを言う。

たとえば、リアルタイムのリコメンデーションロジックが働くWebサイトでは、次のようなことが実現できる。
・あるブックサイトに入ると、いままで買った自分の購入記録から類似の本が紹介される。
・おもしろいと思った本をいくつか調べて、書評を確認する
・その中でほしいと思った本、1~2冊をショッピングカートに入れる
・しかし、いろいろ考えた末に今買う必要はないと思い、Webページを閉じようとする。
・そのときに、次のようなメッセージが出てくる。「今回、このタイミングでご購入いただけると、あなたは今月クラスAの優良お客様にランキングされます。現在提示されている金額から20%割引されますので、ぜひ、ご購入を!」
・「え!今クリックすると20%オフか。買ってしまえ・・・・」

ビジネスアナリティクスの分野で有名なトーマス・H・ダベンポートによれば、ビジネスアナリティクスを成功させる要素は5つ存在する。その5つの頭文字をあわせてDELTAと呼んでいる。
D:データ(分析するためには質の高いデータが必要)
E:エンタープライズ(個別業務の視点ではなく、企業全体の視点が重要)
L:リーダー(分析力を使って業務改善する取組みにはすぐれたリーダーが必要)
T:ターゲット(効果をアピールできる対象業務を上手に絞り込み選択すること)
A:アナリスト(分析ができる人財が必要)

データを分析して改善できることの1つは、意思決定力の向上である。過去の動向や現在の状態を知り、未来の予測がかなりの確率で可能になれば、意思決定の質を向上できる。生産計画を最適化したり、サプライチェーン全体の棚卸資産を削減したり、あるいは、顧客の好みにあわせた商品開発も可能になる。
ただし、このようなビジネスアナリティクスによる改善・変革は魔法ではない。合理的な改善作業を地道に繰り返すことによって、経験と勘に頼っていた意思決定が、データと理論に支えられた意思決定に置き換わった結果である。

データマネジメントの目的は、データを活用して経営に貢献することであるから、ビジネスアナリティクスはデータマネジメントそのものであると言えよう。
情報システム部門は、DWH構築やデータ標準化・データ統合を推進するのは言うまでも無く、データアナリティクスの分野にまで守備範囲を広げて経営に貢献することになろう。

データ総研 コンサルタント