データ分析と従来の分析を区別することから始めましょう。このような用語はよく同じ意味で使用されますが、区別はあります。従来のデータ分析とは、収集された大量のデータを分析してインサイトと予測を得るプロセスを指します。ビジネス・データ分析(ビジネス分析)でも、その考え方は同様ですが、多くの場合、分析プロセスを促進するデフォルトのビジネス・コンテンツとツールを使用して、ビジネスのコンテキストで分析を行います。
具体的には、ビジネス分析とは次のことを指します。
つまり、データ分析は最新の分析プロセスの総称です。ビジネス分析はその焦点が絞り込まれていると言えます。データの全体的な量が増加するにつれて、機能上、世界中の組織に広まっており、さらに重要になっています。
クラウド分析ツールを使用して、組織では、セールス、マーケティング、人事、財務などのさまざまな部門のデータを統合し、統一されたビューで、ある部門の数値が他の部門にどのように影響するかを示すことができます。また、可視化、予測インサイト、シナリオモデリングなどのツールによって、組織全体のすべての種類の独自のインサイトを得られます。
ビジネスデータ分析には、インサイトを提供するために連携する多くの個別のコンポーネントがあります。ビジネス分析ツールはレポートと可視化でデータの処理とインサイトの作成という要素を処理しますが、このプロセスは、実際は、このデータを取り込むためのインフラストラクチャから始まります。ビジネス分析プロセスの標準的なワークフローは次のとおりです。
データ収集: データの取得元がIoTデバイス、アプリケーション、スプレッドシート、ソーシャル・メディアのいずれであるかにかかわらず、アクセスできるように、このようなデータのすべてをプールおよび集中管理する必要があります。クラウドデータベースを使用すると、収集プロセスが大幅に簡単になります。
データ・マイニング: データが到着し、保存されると(通常はデータレイク)、ソートされて処理される必要があります。機械学習アルゴリズムはこの処理を加速するために、特定のソースからのデータのメタデータを特定するなど、パターンと繰り返し可能なアクションを認識します。このため、データ・サイエンティストは手動のロジスティックタスクではなくインサイトの導出に集中できるようになります。
記述的分析: 今何が起こっているのか、なぜそうなのか?記述的データ分析では、データの背景情報をさらに深く理解できるように、このような質問への回答が得られます。
予測分析: 十分なデータおよび記述的分析の十分な処理によって、ビジネス分析ツールは傾向および履歴コンテキストに基づいて予測モデルの構築を開始できます。このようなモデルを使用すると、将来どのビジネスと組織を選択するかを通知できます。
可視化とレポート: 可視化ツールおよびレポート・ツールを使用すると、人間の目が提示されているものを簡単に把握できるように、数値およびモデルを分解できます。このタイプのツールでは、プレゼンテーションが簡単になるだけでなく、経験豊富なデータ・サイエンティストからビジネスユーザーまで誰もが新しいインサイトを迅速に発見しやすくなります。
一見すると、ビジネス分析とビジネス・インテリジェンスの間に大差はないように思われるかもしれません。ビジネス分析とビジネス・インテリジェンスは、部分的には類似していますが、説明が必要な違いがあります。
確かに、このような用語間には強い関連性がありますが、ビジネス・インテリジェンスでは、過去と現在のデータを使用して、過去に何が起こったのか、現在何が起こっているのかを把握します。一方、ビジネス分析では、ビジネス・インテリジェンスを基に、将来何が起こるかについてモデルによる教育を受けた予測を試みます。ビジネス分析では、将来何が起こるかについてデータに基づく予測を行うために、機械学習、データの可視化、自然言語クエリなどの次世代テクノロジーを使用します。
ビジネス分析の利点は、組織の隅々に影響します。部門間のデータが1つのソースに統合されると、エンドツーエンドのプロセスで全員が同期されます。このため、データや通信に差異がなくなり、次のような利点が得られます。
データドリブンの意思決定: ビジネス分析を使用すると、ハードな意思決定がさらにスマートになります。これは、データによって裏付けられていることを意味します。根本原因を定量化し、傾向を明確にして、人事予算、マーケティングキャンペーン、製造とサプライチェーンのニーズ、セールスアウトリーチプログラムなど、組織の将来をさらにスマートに把握できます。
簡単な可視化: ビジネス分析ソフトウェアでは、膨大な量のデータを取り出し、簡単で効果的な可視化に変換できます。この結果、2つのことが達成されます。1つ目は、ビジネスユーザーが数回のクリックで簡単にインサイトにアクセスできることです。2つ目は、データを別の形式で表示して新しいアイデアを発見できることです。
仮定のシナリオのモデリング: 予測分析によって、将来の結果に影響を与える傾向とパターンを検索するためのモデルが作成されます。このようなモデルの作成は、以前は経験豊富なデータ・サイエンティストの専門領域でしたが、機械学習を活用したビジネス分析ソフトウェアを使用すると、プラットフォーム内で行うことができます。この結果、ビジネスユーザーは、高度なアルゴリズムを作成することなく、変数をわずかに変更して仮定のシナリオを作成して、モデルを迅速に調整できます。
拡張: 上記のすべてのポイントは、ビジネス・データ分析によってユーザードリブンのインサイトがどのように促進されるかを考慮しています。しかし、ビジネス分析ソフトウェアに機械学習と人工知能が活用されている場合、拡張分析の力は解き放たれます。拡張分析では、大量のデータを自己学習、適応、処理する機能を使用して、プロセスが自動化され、人間の偏見のないインサイトが生成されます。
ますます多くの部門で、意思決定と予算がビジネス全体にどのように影響するかをさらに的確に把握しようとしています。ビジネス分析ソフトウェアを使用すると、タスクや部門に関係なく、データを使用して戦略的意思決定を推進できます。
マーケティング: 成功と影響を特定するための分析
メール・キャンペーンに応答する可能性が高いお客様はどれですか?前回のキャンペーンのROIはどのくらいでしたか?ますます多くのマーケティング部門で、提案したプログラムがビジネス全体にどのように影響するかをさらに的確に把握しようとしています。AIと機械学習を活用した分析では、データに基づいて戦略的なマーケティング意思決定をさらに的確に行うことができます。詳細
人事: 人材のインサイトを見つけて共有するための分析
キャリアに関する従業員の意思決定を実際に促進するものは何ですか?ますます多くの人事部門のリーダーが、提案したプログラムがビジネス全体にどのように影響するかをさらに的確に把握しようとしています。適切な分析機能によって、人事部門のリーダーは、結果を定量化および予測し、採用チャネルを把握し、従業員の意思決定をまとめて評価することができます。詳細
販売: 販売を最適化するための分析
リードを販売に変換する重要なタイミングは何ですか?詳細分析では、購入につながるさまざまな変数をすべて取り入れて、セールスサイクルを分析できます。価格、在庫、地域、季節などの要因がカスタマ・エクスペリエンスのターニング・ポイントになる可能性があります。また、分析によって、このような重要な瞬間を解読するためのツールが提供されます。詳細
財務: 予測的な組織予算を強化するための分析
利益率を上げるには、どうすればよいでしょうか?財務部門は、人事であれセールスであれ、すべての部門と連携します。これは、特に財務部門が大量のデータに直面しているため、イノベーションが常に重要であることを意味します。分析によって、予測モデリング、詳細分析、および機械学習からの分析の未来に資金を投入できます。詳細
すべての規模と業界の組織は、ビジネス分析を使用して業務、意思決定、予測を変革できます。お客様が、業界をリードするビジネス分析クラウド・ソリューションによって、最終損益をどのように向上できたかについて事例を紹介します。
たとえば、Western Digital社では、ERP、EPM、SCMなどのミッションクリティカルなビジネス・アプリケーション全体で25倍高速にデータにアクセスできるようになったため、データの分析のためのポイントシステムの統合ではなく、戦略的インサイト、イノベーション、カスタマー・エクスペリエンスの向上に集中できます。
Adventist Health: Adventist Healthは、エンタープライズ・データの管理と計画に加えて、Oracle Cloud EPM、ERP、HCM、Analyticsなどの統合クラウドの導入という包括的なソフトウェア・アプローチでサポートされた戦略である全人的な医療を提供することを目的としています。
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