ビジネス インテリジェンス BI が現在のビジネスの世界で人気のデータ テクノロジ ソリューションになり得るのには実際に理由があります。1958 年には、IBM 研究者はビジネス インテリジェンス BI の初期の形式を次のように定義しました。「物事間の関係の包括的な分析。これは、望ましい目標を達成するために、理解する能力と、この能力に頼って意思決定を行う能力。
1958 年以降、ビジネス インテリジェンス BI の概念と製品形式は更新され、反復されてきました。2013 年まで、情報化とデジタル化の影響を受けて、ビジネス インテリジェンス BI は一連の最新の概念を形成し、エンタープライズ開発を中心に拡張され、ビジネス インテリジェンスの定義が再定義されました。 BI: 「ビジネス インテリジェンス BI は包括的な用語です。これには、意思決定のパフォーマンスを向上および最適化するための情報アクセスと分析を提供するためのアプリケーション、インフラストラクチャ、ツール、およびベスト プラクティスが含まれます。」
ビジネスインテリジェンスBIの定義について
ビジネス インテリジェンス BI の数十年にわたる開発を経て、現在の環境における主流のビジネス インテリジェンス BI 製品は明確に定義されており、製品には次の 3 種類があります。
まず、ビジネス インテリジェンス BI は、データ ウェアハウス、クエリ レポート、およびデータ分析で構成されるデータベースの技術ソリューションの完全なセットです。
第 2 に、ビジネス インテリジェンス BIは、企業のさまざまなビジネス情報システム (ERP、CRM、OA) 内のデータをオープンにし、効果的に統合できます。
第三に、ビジネス インテリジェンス BI は、適切なクエリおよび分析ツールを使用して視覚的な分析やレポートを迅速かつ正確に提供し、企業の意思決定をサポートします。
ビジネス インテリジェンス BI - Pico Data ビジネス インテリジェンス BI ビジュアル分析プラットフォーム
さまざまな機能モジュールを含むビジネス インテリジェンス BI ソリューションの完全なセットにより、企業はさまざまな効果を実現できます。たとえば、ビジネス インテリジェンス BI は、企業ビジネス データのさまざまなプロセスに応じて 3 つのレベルに分割できます。
最初の層であるビジュアル分析プレゼンテーション層 - ビジュアル分析プレゼンテーション層は、ビジネス インテリジェンス BI の需要層でもあります。一方で、ユーザーのニーズ、ユーザーが見たいもの、見たいもの、およびユーザーのニーズを表します。一方で、ユーザーが分析したい内容もこのレベルで表示されます。
2 番目のレイヤーであるデータ モデル レイヤー - データ モデル レイヤーは、ビジネス インテリジェンス BI データ ウェアハウスと呼ばれることが多く、主に企業データの分析モデルを担当し、ビジネス計算ルールからデータ計算ルールへの変換を完了します。
3 番目の層であるデータ ソース層 - データ ソース層はビジネス インテリジェンス BI のデータ層でもあり、さまざまな部門や事業分野のビジネス情報システムであり、基盤となるデータベースのデータは、以下を介してビジネス インテリジェンス BI のデータ ウェアハウスに抽出されます。 ETL、モデリング、分析など、ついにフロントエンドのビジュアル分析表示までサポートされました。
将来、ビジネス インテリジェンスの開発トレンドは次の側面に影響を受けるでしょう。
- データ主導型の意思決定の重要性の増加: 企業データの急速な成長とテクノロジーの進歩により、データ主導型の意思決定の重要性がますます高まっています。ビジネス インテリジェンスは、企業が大量のデータから貴重な洞察を抽出し、意思決定をサポートする上で重要な役割を果たし続けるでしょう。
- 人工知能と機械学習の統合: 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、ビジネス インテリジェンスの重要なコンポーネントになります。AI および ML 技術を活用することで、ビジネス インテリジェンス ツールは大量のデータを自動的に分析し、予測を生成し、推奨事項を作成し、隠れたパターンや傾向を明らかにすることができます。
- 視覚化とユーザー エクスペリエンスの向上: ビジネス インテリジェンス ツールは、ユーザー エクスペリエンスと視覚化にさらに焦点を当てます。データの視覚化はより直感的、インタラクティブで理解しやすくなり、ユーザーは直感的なインターフェイスを通じてデータを探索および分析し、ビジネス状況をより深く理解できるようになります。
データの可視化 - Pieco Data Business Intelligence BI データ分析プラットフォーム
4. セルフサービス分析の普及: セルフサービス分析ツールが主流になるでしょう。これらのツールを使用すると、技術者以外の人でも、データ サイエンティストや技術専門家に頼ることなく、シンプルなインターフェイスを使用してデータ分析を行うことができます。セルフサービス分析ツールにより、より多くの従業員が意思決定支援のためにデータを活用できるようになります。
5. リアルタイム データとストリーミング データの処理: モノのインターネット (IoT) とセンサー技術の普及に伴い、リアルタイムまたはストリーミング形式で生成されるデータがますます増えています。ビジネス インテリジェンス ツールは、このデータ タイプに対応し、リアルタイムでデータを処理および分析して、即座に洞察を提供できる必要があります。
6. クラウド インフラストラクチャの幅広い適用: クラウド コンピューティング技術の発展により、ビジネス インテリジェンス ツールの開発が促進されます。クラウド インフラストラクチャは柔軟な拡張性と柔軟性を提供できるため、企業はコストと複雑さを軽減しながら、必要に応じてビジネス インテリジェンス ソリューションを迅速に拡張できます。
7. データセキュリティとプライバシー保護の重視: データ漏洩とプライバシー侵害事件の増加に伴い、データセキュリティとプライバシー保護がビジネスインテリジェンスの重要な焦点となるでしょう。ビジネス インテリジェンス ツールは、収集、保管、分析中にデータを確実に保護するための強力なセキュリティ機能を提供する必要があります。
要約すると、ビジネス インテリジェンスは今後も発展し続け、人工知能、機械学習、クラウド コンピューティングなどの高度なテクノロジを利用して、より強力でインテリジェントでユーザー フレンドリーな分析および意思決定支援機能を提供します。同時に、データセキュリティやプライバシー保護も無視できない重要な課題となります。