Loading article…
ビジネスアナリティクス（BA ）とは、過去のビジネスパフォーマンスを反復的に探索・調査して洞察を得てビジネスプランニングを推進するためのスキル、テクノロジー、および実践を指します。ビジネスアナリティクスは、データと統計的手法に基づいてビジネスパフォーマンスに関する新たな洞察と理解を深めることに重点を置いています。一方、ビジネスインテリジェンスは従来、一貫した一連の指標を使用して過去のパフォーマンスを測定し、ビジネスプランニングを導くことに重点を置いてきました。言い換えれば、ビジネスインテリジェンスは記述に重点を置いているのに対し、ビジネスアナリティクスは予測と処方に重点を置いています。[ 1 ]
ビジネス分析は、説明的および予測的モデリング[ 2 ]や事実に基づく管理を含む分析モデリングと数値分析を幅広く利用して意思決定を推進します。そのため、経営科学と密接に関連しています。分析は、人間の意思決定への入力として使用することも、完全に自動化された意思決定を推進することもできます。ビジネスインテリジェンスは、クエリ、レポート、オンライン分析処理（OLAP）、および「アラート」です。
つまり、クエリ、レポート、OLAPは、何が起こったか、いくつ起こったか、どのくらいの頻度で起こったか、問題はどこにあるのか、どのような対策が必要かといった質問に答えることができるアラートツールです。ビジネスアナリティクスは、なぜこのようなことが起きているのか、これらの傾向が続いたらどうなるのか、次に何が起こるのか（予測）、そして起こりうる最良の結果は何なのか（最適化）といった質問に答えることができます。[ 3 ]
医療分野では、ビジネス分析は臨床情報システムの運用と管理に利用できます。分析手法によって得られた膨大な医療データを、有用な情報へと変換することができます。データ分析は、患者の最新の主要指標、過去の傾向、基準値を含む最新の報告システムを作成するためにも利用できます。[ 4 ]
分析は、 19 世紀後半にフレデリック・ウィンズロー・テイラーが経営演習を導入して以来、ビジネスで使用されてきました。ヘンリー・フォードは、新しく設立した組立ラインの各部品の時間を計測しました。しかし、分析がより注目を集めるようになったのは、1960 年代後半にコンピュータが意思決定支援システムに使用されるようになってからです。それ以来、分析は、企業資源計画(ERP) システム、データウェアハウス、その他多数のソフトウェアツールやプロセスの開発とともに進化してきました。 [ 3 ]
その後、コンピュータの登場により、ビジネスアナリティクスは爆発的に発展しました。この変化はアナリティクスを全く新しいレベルへと引き上げ、無限の可能性を生み出しました。アナリティクスがどれほど進歩し、今日のアナリティクスの分野がどのようなものになっているかを考えると、アナリティクスが1900年代初頭にフォード氏自身によって始まったとは、多くの人は想像もつかないでしょう。
ビジネス分析は、十分な量の高品質データに依存します。データ品質を確保する上での難しさは、異なるシステム間でデータを統合および調整し、どのデータサブセットを利用可能にするかを決定することです。[ 3 ]
以前は、アナリティクスは、過去四半期または過去1年間の販売台数を調べることで消費者の行動を予測する 事後的な方法の一種と考えられていました。このタイプのデータウェアハウスは、速度よりもストレージ容量をはるかに多く必要としていました。現在、ビジネスアナリティクスは、顧客とのやり取りの結果に影響を与えることができるツールになりつつあります。 [ 8 ]特定のタイプの顧客が購入を検討している場合、アナリティクス対応企業は、その消費者にアピールするように販売トークを変更できます。これは、すべてのデータのストレージスペースが、必要なデータをリアルタイムで提供するために非常に高速に反応する必要があることを意味します。
バブソン大学の情報技術および経営学教授であるトーマス・ダベンポート氏は、企業は分析を通じて独自のビジネス能力を最適化し、それによって競争力を高めることができると主張しています。彼は、分析で競争するのに適した組織の特徴を次のように挙げています。[ 3 ]