【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第1回
データ分析がビジネス課題の解決に生かせていない本当の理由（2/3 ページ）
「リアクティブ」と「プロアクティブ」
まず1つ目が、「リアクティブな意思決定」じゃ。ここで行われるのが、BIなどによる「見える化」じゃ。主に、定型／非定型レポート、OLAP、さらにはアラートや通知、ダッシュボードなど、一般的なBIツールが提供している機能がこれに該当する。データから、過去と現在の状況を可視化し、計画値との比較により現状と課題を把握し、対処するのが目的じゃ。これにより、起きたことを見て、どの商品、地域、業務プロセスに問題があるかなど、改善ポイントを把握し、PDCAを回すことができる。
最近では、「セルフサービス型」のBIが注目を集めておるな。セルフサービスBIの概念自体は、古くは「エンドユーザーコンピューティング」などとも称されてきたが、ここにきてBIツール自体の進化により、キーワードとして定着しつつある。企業が提供するサービス・商品が多様化し、また顧客も多様化する中、個々のサービスの立ち上げから終了までのスピードは革新的に速くなっている。そうした中でもはや、情報システム部門の「レポート開発」が追い付かなくなっていることも背景にある。
2つ目が、「プロアクティブな意思決定」。統計解析による網羅的で詳細な課題の深堀や、データマイニング／テキストマイニング／時系列予測／機械学習などによる「将来予測」、そして次に取るべき最適な行動を指示する「最適化」がこれじゃ。当然ながら、アドバンスドアナリティクスと呼ばれる高度な分析を行える環境が必要になってくる。
データから発見した傾向やパターンを数式化した「予測モデル」を使用して将来を予測することで、事実に基づいたより良い意思決定が可能となり、収益の最大化やコスト削減、リスクの最小化といったビジネス課題の解決を目的に活用されておる。
「起きたことに対して対処する」リアクティブな意思決定に対して、プロアクティブな意思決定は「将来何が起こりそうかを予測し、より企業の業績に貢献しそうなアクションを選択する」というわけですね。
データから事実を理解し、将来予測に基づきプロアクティブに最適な意思決定を行うことを「アナリティクス（Analytics）」と呼ぶ。「分析」を意味する「アナリシス（Analysis）」という英単語と似ているが、アナリティクスは単なる分析にはとどまらないことに注意するんじゃぞ。
アナリティクスを行うためにはデータから洞察を導き出すことが必要であり、今まで見てきたさまざまなデータ分析を行うわけじゃが、大事なのはより良い意思決定、つまり実際の行動に結び付け、ビジネス課題を解決することなんじゃ。
つまり、アナリティクスのスタートは「データ」ではなく、「ビジネス課題」であるというわけですね。
その通り。データ分析そのものを目的化してしまうと、「データ分析をしたのにビジネスに生かせない」という残念な状況に陥ったり、「データ分析の結果でどのように周囲を説得するか」というところにとどまってしまい、データやアナリティクスの価値を過小評価することになりかねないので気を付ける必要がある。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
IT部門のためのアナリティクス入門
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Excel至上主義」の終わらせ方 丸2日の手作業地獄から情シスと現場を救うには
-
2
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには？
-
3
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
4
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は？
-
5
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
6
「AI時代の統合基盤・エンタープライズAI管理」に関するアンケート
-
7
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は？ Dellが推奨する鉄則
-
8
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
9
本当に安いPCで十分か？ “すぐ重くなる”を防ぐノートPC選びの絶対条件
-
10
Claudeの不可視透かしに批判殺到 著作権消失や誤判定に潜む企業リスク
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは？
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う？ いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには？ サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは？
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー