ビッグデータはその名にふさわしい存在となっています。2025年までに世界のデータは 181ゼタバイトに達すると推定されています。これは181の後にゼロが21個続く値です。そのデータをブルーレイディスクに保存した場合、積み重ねた高さは地球から月までの距離を1,332回往復することになります。
ビジネスインテリジェンス（BI）は、このデータの洪水から貴重なインサイトを引き出すことを目指しています。しかし、BIのインサイトを有意義なプロセス改善に変換するには、プロセスマイニングが必要です。
ビジネスインテリジェンス（BI）は、組織がデータを実用的なインサイトに変えるために使用する戦略、技術、プロセスの総称です。ビジネスインテリジェンスを活用することで、企業は業務全体からデータを収集、統合、分析、可視化し、複数の（しばしば分断された）データセットを統合し、事業に関する真実の、首尾一貫した、照会可能な情報源へと統合します。
ビジネスインテリジェンスは、次のような多くの主要な機能を提供します。
- 経営陣に正確なデータ（履歴データとリアルタイムデータ）を提供し、戦術的および戦略的な意思決定をサポート
- ビジネス全体にわたるダイナミックで理解しやすいレポートとパフォーマンス指標を提供
- 異なるビジネス機能の相互依存性と相互関連性を強調
- 市場動向、機会、潜在的な課題の特定
- 業務効率と生産性の強化
- データ駆動型のインサイトを通じて競争優位性を獲得
ビジネスデータが原材料であるとすれば、ビジネスインテリジェンスは、それを戦略的な意思決定のための有用でユーザーフレンドリーな基盤に変えるものです。
ビジネスインテリジェンスには、画一的なアプローチは存在しません。BIツールとBIソフトウェアには多くの選択肢があり、ビジネスインテリジェンスアナリストがデータを分析し、ビジネス価値を生み出すための複数のアプローチを提供します。ただし、一般的なBIソリューションには、次のコンポーネントが含まれる傾向があります。
BIソリューションに含まれる関連情報が多いほど、提供されるインサイトの影響力が増します。したがって、最初のステップは、内部および外部の両方のソースからBIモデルに対象となるデータを特定して収集することです。データベース、システムログ、トランザクションシステムから、スプレッドシートやサードパーティのデータフローに至るまで、あらゆるものが含まれます。
データ統合は次の重要なステップであり、さまざまなデータセットをデータウェアハウス、データマート、またはクラウドビジネスインテリジェンスプラットフォームなどの一元的な場所に集約することです。しかし、このデータは複数の異なるフィールドと形式で保持されているため、まずクレンジングして整合させる必要があります。BIツールは通常、このプロセスを実行するためにETL（抽出、変換、ロード）手法を使用します。各ソースからの生データは、抽出、クリーニング、アライメントされ、中央リポジトリにロードされます。これにより、データを簡単にクエリでき、効率的なビジネスアナリティクスプロセスを作成できます。
データ統合が完了すると、データ検出フェーズが開始され、ビジネスインサイトを収集するプロセスが本格的に始まります。さまざまなBIツールごとに、情報の傾向を特定し、ビジネスパフォーマンスに関するインサイトを提供するための、さまざまなデータマイニングおよびデータ分析ソリューションが用意されています。一部のビジネスインテリジェンスソフトウェアは、データ分析をさらに一歩進め、ビジネスの将来のトレンドを提案するために予測モデリングと予測を提供します。
データの視覚化はBIレポートの重要な段階です。これにより、データがビジネスユーザーにとってのビジネスインサイトに変換されます。BIソリューションは通常、データディスカバリーからの出力を理解しやすくするために、インタラクティブなダッシュボードや視覚化（チャートやグラフなど）を提供します。また、企業全体のステークホルダーに、過去、現在、そして（潜在的な）将来の業績に関する共通の理解を提供します。
包括的で正確なインサイトを、現在のパラメータに基づいて将来のパフォーマンスを予測するビジネス分析と組み合わせることで、経営陣は企業戦略を構築または改善するための強固なデータ基盤を得ることができます。
具体的な実行はさまざまですが、BIソリューションは4つの主要なカテゴリにわたってビジネスインテリジェンス分析を提供します。
すべてのビジネスインテリジェンステクノロジーは同じように作られているわけではありません。したがって、特定のニーズに最適なシステムを見つけるためには、BIの要件と望ましい結果を明確に定義することが重要です。
ビジネスインテリジェンスツールボックスには、重要なインサイトを抽出、分析、提示するためのさまざまな手段が詰め込まれています。以下に、最も一般的なBIツールの概要を紹介します。
データマイニング
名前が示すように、これは組織のデータセットを掘り下げて情報を分析し、重要なパターンと関係を特定するプロセスです。これらは、データ主導のインサイトにより、戦略的な意思決定と予測を支えることができます。
ETL – 抽出、変換、ロード
ETLは、多くのBIツールが複数のデータソースを統合し、分析の基盤となる単一のビジネス情報リポジトリを作成するプロセスです。企業はデータを抽出します（トランザクションシステムやデータベースなどから）。次に、データをクレンジングし、一貫性のある実用的な形式に整形（または変換）してから、最終的に中央のBIリソースにロードします。
OLAP – オンライン分析処理
OLAPテクノロジーは、ビジネスユーザーが多次元データ（一元化されたBIデータウェアハウスなど）を照会し、さまざまな視点からインサイトを明らかにすることを可能にします。たとえば、ビジネスインテリジェンスアナリストは、さまざまな製品カテゴリ、地域、期間にわたる販売実績を分析するために、OLAPを使用して、すべての流通チャネルの連結売上データキューブをスライスアンドダイスすることがあります。
ダッシュボード
ダッシュボードはビジネスインテリジェンスを象徴する存在であり、カスタマイズされたKPI、視覚化、レポートの要約を直感的でインタラクティブなインサイト概要にまとめます。通常、BIダッシュボードを使用すると、ユーザーはデータをリアルタイムでフィルタリング、ドリルダウン、クエリを行うことができ、幅広いユーザーが必要な情報にアクセスできるようになります。
監視とアラート
ビジネスインテリジェンスの専門家は、BIツールを使用して主要なパフォーマンス指標を監視し、これらの指標が指定されたしきい値を超えた場合に問題のアラートを提供します。たとえば、主要顧客の注文量が2か月連続で合意されたレベルを下回った場合、顧客担当者に通知が送られ、顧客に調査を依頼できます。BIアラートは、潜在的な問題や取引条件の大幅な変化を早期に警告し、経営陣が積極的に緩和措置を講じることを可能にします。
レポート
BIソリューションを使うことで、ユーザーは標準レポートやカスタムレポート、インサイトサマリーを作成して配布できます。これらは静的なスナップショットとして提供することも、データの変化に合わせて更新される動的レポートとして提供することも可能です。統合され、クレンジングされたデータソースにより、BIアナリストはレポートをフィルタリングして、特定のKPI、ビジネス機能、階層に迅速かつ簡単に対処できるようになります。
視覚化
「百聞は一見にしかず」という格言は、ビジネスインテリジェンスにも当てはまります。複雑になりかねないビジネス情報は、口頭ではなく視覚化した方が、人々に理解してもらいやすくなります。トレンドを文字で読むよりも、目で見るほうが簡単な場合があります。データの視覚化により、忙しい経営幹部も重要なインサイトに即座にアクセスできます。ほとんどのBIプラットフォームは、チャート、グラフ、ダイアグラム、プロット、マップ、ゲージ、タイムライン、テーブルなど、標準的および専門的なビジュアライゼーションを幅広く提供しており、これらはデータを掘り下げるためにフィルタリングしたり、フィルターとして使用したりできます。
ビジネスのビッグデータを実用的なインサイトに変えることにより、ビジネスインテリジェンスは重要な利益をもたらします。これには、次のことが含まれます。
前のセクションでは、BIツールを使用することによる多くの利点について概説しましたが、ビジネスインテリジェンスソリューションには多くの欠点、または少なくとも考慮すべき課題があります。これには、次のことが含まれます。
これらの課題はいずれも、ビジネスインテリジェンスシステムを導入しない理由にはなりませんが、投資に先立って経営陣が考慮する必要がある事項です
ビジネスインテリジェンスは、もはやデータサイエンティストやアナリストだけのものではありません。BIは、統合されたビジネスデータを要約し、簡素化し、可視化することで、すべてのビジネス機能の専門家がビジネスインサイトに迅速にアクセスできるようにします。ここでは、一般的なビジネスインテリジェンスの使用例をいくつか紹介します。
マーケティングとカスタマーエクスペリエンス
オムニチャネルキャンペーンを統括するマーケティングチームは、ビジネスインテリジェンスソリューションを活用して、各チャネルにおける顧客エンゲージメントの成功指標（ビュー、クリック、エンゲージメント、購入、アンケート完了、フォーム入力など）を追跡し、可視化することができます。
これにより、マーケティング担当者は、異なるチャネル間だけでなく、同じ分野のメディアサプライヤー間（例えば、競合する2つのプログラマティックデマンドサイドプラットフォーム（DSP））や、異なるクリエイティブキャンペーン間でも、広告費用対効果（ROAS）を比較できます。このインサイトは、現在および将来のキャンペーンの予算を再配分するために使用されます。また、顧客のメディアやメッセージの好みをより深く理解することで、マーケティング担当者は、顧客に合わせてよりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを創出できます。
営業
営業担当者は通常、BIダッシュボードを使用して、事業全体のKPIおよび顧客や営業担当者別の詳細な販売実績指標に関するインサイトを得ます。マクロレベルでは、これには利益率の追跡と分析、顧客生涯価値や割引率の分析、売上高と目標の比較、全体的な販売パイプラインの可視化などが含まれる可能性があります。しかし、BIの真の強みは、会社の数値を詳細に分析し、地域、チーム、または個人ごとの販売実績KPIを監視し、必要に応じて活動目標やトレーニングの提供を見直すことができることです。
サプライチェーンとロジスティクス
BIは、サプライチェーンビジネスとサプライチェーン管理機能の両方に重要なインサイトを提供します。物流ビジネス（航空、陸上、鉄道、海上貨物会社など）の場合、ビジネスインテリジェンスにより、顧客数と収益性の指標を個別に、または全体として綿密に監視できます。これらは、顧客タイプ、貨物タイプ、地理的偏りなどの主要なデータポイントごとにセグメント化およびフィルタリングできます。
これらのインサイトは、例えば、顧客数と契約上のコミットメント、収益性の主要な要因、理想的な顧客プロファイルのサブセグメントの特定を示します。物流機能において、BIレポートは在庫や原材料の在庫レベル、サプライヤーのコンプライアンス指標、返品量、車両利用率指の詳細なども監視できます。
財務
ビジネスインテリジェンスは、企業が組織の財務状況を監視し、より深いインサイトを得るための強力なツールです。財務チームは、インタラクティブなダッシュボードと視覚化を使用して、収益、コスト、収益性、売上債権回転日数（DSO）、買掛金回転日数（DPO）、収益、キャッシュフローなどのKPIを動的に更新し、リアルタイムで即座に提供できます。
これらのメトリックはいずれも、ダッシュボード内ですべてのビジネス機能のパフォーマンスメトリクスに基づいて、自由に分析や切り分けが可能です。このようにして、経営陣は財務実績の運用上の推進要因の一部を把握できます。たとえば、予定どおりの完全納品がリピーター顧客のビジネスにどの程度影響を与えるかを確認できます。
IT
通常、ビジネスインテリジェンスソフトウェアの円滑な運用を担うのはITプロフェッショナルですが、ITプロフェッショナルもその恩恵を受けています。これには、一貫したインフラ性能の問題を特定するためのサポートチケットデータの可視化や、ダウンタイムを最小限に抑え、異常を検出するためのネットワークトラフィックパターンと容量の監視が含まれます。また、IT担当者はBIを活用することで、過剰使用または過小使用されている資産を特定し、需要パターンに基づいて、サーバー、ストレージ、クラウドインスタンスなどのリソースをより効果的に再配分することができます。
ビジネスインテリジェンスとプロセスマイニングには類似点と重複点があることは間違いありません。これらは互いを補完し合う技術と手法です。どちらの実践にも、ビジネスデータの収集、統合、分析が含まれます。どちらも、価値機会を特定し、データ主導の意思決定をサポートすることを目的として、ダッシュボードと視覚化を使用してインサイトにアクセスできるようにしています。
しかし、範囲と影響度には重要な違いがあります。BIは現在のデータセットと過去のデータセットを組み合わせて、主に単一のプロセスステップで起こったこと、起こっていること、起こりそうなことを説明しますが、プロセスマイニングはそれよりもはるかに先を行きます。
Celonis Process Intelligenceは、プロセスマイニング技術、例えばオブジェクトセントリック・プロセスマイニング（OCPM）などを活用し、あらゆるソース（ERP、CRM、SCM、データ ウェアハウスなど）からプロセスデータを抽出します。ただし、これは個々のプロセスだけでなく、エンドツーエンドの部門横断的なワークフローに対しても行われます。このプロセスデータにより、企業はビジネスパフォーマンスを監視するだけでなく、次のことも可能になります。
Celonis Process Intelligenceプラットフォームは、Process Intelligence Graphを中心に据え、数千件のCelonis導入事例を通じて培われた、標準化されたプロセス知識とベストプラクティスでこのプロセスデータを強化します。その結果、プロセスマイニングは、プロセスを強化して価値を最大化する方法をビジネスリーダーに示し、インテリジェントなプロセス自動化とAIなどのテクノロジーを可能にするレイヤーを提供します。
Process Intelligence Graphは、組織の生きたデジタルツインを構築します。これにより、プロセスの変更を実施する前にシミュレーションできるだけでなく、より根本的には企業が自社の複雑なワークフローを完全に理解できるようになります。それはビジネス全体で共通の言語を提供し、事業部門やプロセス同士をつなぐ役割を果たします。
プロセスマイニングは、BIを組織の最大の変革手段であるプロセスに接続することで、BIが提供できるインサイトと影響を高めます。プロセスマイニングは、詳細なプロセスインサイトによってビジネスインテリジェンスデータを充実させ、強化することで、ビジネスインテリジェンスの力を倍増させます。そして、KPIに悪影響を与える異常を特定し、新たな価値機会の発見を促進します。
また、プロセスマイニングはプロセスの知識とAIを使用するため、BIレポートで特定されたKPIの懸念事項に対処するために、特定のプロセスをどのように、どこで改善すべきかを組織が明確に把握できるようになります。
重要なのは、次のケーススタディが示すように、これらすべてによって BI レポートのインサイトから価値を実現するまでの時間が短縮されることです。
Celonisビジネスインテリジェンスのケーススタディ
Vetter
ライフサイエンス企業Vetterのプロセスエクセレンス責任者であるSamuel Kunze博士は、Celonisが同社のビジネスインテリジェンス機能に与えた価値実現のスピードについて強調しました。Celonisが実装される前は、一般的なビジネスインテリジェンスツールで関連するインサイトを得るのに数か月かかることもありましたが、「これは劇的に改善しました」と言います。「業績指標を迅速に定義し、それを私たちの事業運営にフィードバックすることができます」と博士は語ります。しかし、単なるインサイトの提供に留まらず、Celonis Process Intelligenceを活用することで、Vetterは買掛金プロセスを強化することができました。これにより、潜在的な現金割引の99%が実現し、逸脱プロセスのサイクルタイムが15%短縮されました。
Globus
高級小売業者のGlobusは、出荷および電子商取引のプロセスを完全に透明化し、業務実行能力を最大化するためにCelonisを導入しました。「細部にこそ落とし穴があります」と、Globusの最高デジタル責任者であるAndreas Hink氏は言います。「たくさんの小さな非効率性を見つけました。それらを累積的に修正することで、キャンセル率が著しく減少しました。これは、以前使用していたツールでは不可能でした。当社には多くのビジネスインテリジェンスシステムがあり、手作業でデータを分析するのに多くの時間と労力を要しました。」
プロセスマイニングのインサイトをPower BIに直接提供
さらに、ビジネスインテリジェンスの専門家は、CelonisのPower BI用コネクターを使用して、MicrosoftのPower BIプラットフォームから直接Celonis Process Intelligenceのインサイトにアクセスできるようになりました。
Celonis Power BI開発のプロダクトマネージャーである Marta Pohl-Steinhausenは次のように述べています。「数百万人の従業員が働き方を改善できるよう、使い慣れたMicrosoft Power BI環境内でネイティブに提供されるCelonisプラットフォームのプロセスマイニングを通じて、その実現を支援しています。このコネクタは、組織のレポートをさらに明確にし、より良い運用上の意思決定を支援します。」
