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ビジネスアナリティクス

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ビジネスアナリティクスとは

ビジネスアナリティクスとは、より良いビジネス成果を導く意思決定を行うために統計的・定量的手法を用いてデータを分析するプロセスです。

ビジネス上の問題の解決には主に次の定量的手法が使用されています。


記述的分析: 履歴データを分析してパターンやトレンドを特定する
Descriptive Analytics
予測分析:: 履歴データと現在のデータを分析して将来の結果を予測する
Predictive Analytics
処方的分析: : 記述的分析と予測分析の結果から、どのようなアクションを取るべきかを判断する
Prescriptive Analytics

ビジネスアナリティクスが重要である理由

ビジネスアナリティクスは、組織のプロセスを改善しプラスの変化を起こすために必要な情報を提供します。ビジネスアナリティクスを活用しない企業は、非効率的で時代遅れになり、ビジネスアナリティクスを活用する競合他社に遅れをとる危険性があります。

ビジネスアナリティクスで実現できることは以下の通りです。

  • ビジネスパフォーマンスの可視性を向上
  • トレンドの見極めと結果の予測
  • よりすばやく的確な意思決定
  • 不測の事態の予測とそれらへの対処
  • プラスの変化と革新を促すインサイトの獲得

幸いなことに、今日の企業では、データ分析の習熟度に関わらず、誰もがビジネスアナリティクスのプロセスをエンドツーエンドで効率的かつ容易に実行できるテクノロジーを導入することができます。

ビジネスアナリティクスに欠かせない要素

ビジネスアナリティクスの目的は、何がうまくいっているのか、何がうまくいっていないのか、そしてその理由を理解し、その情報を使ってビジネス戦略を策定し、行動を変えてより良い結果を生み出すことにあります。

ビジネスアナリティクスでは次のことが求められます。

  • 解決すべきビジネス上の問題を理解する
  • データのロケーションを把握し、それらにアクセスできるようにする
  • データの準備と探索
  • 適切な定量的手法を用いてデータを分析する
  • ビジネスに好ましい成果をもたらす問題の解決方法を決定する

ビジネスアナリティクスと、データアナリティクス、BI、データサイエンスの違い

データアナリティクスとビジネスアナリティクスのプロセスは、統計的・定量的手法を用いて結論を導き出すという点でほぼ同じです。しかし、データアナリティクスが幅広いシナリオで利用できるのに対し、ビジネスアナリティクスはビジネスプロセスとビジネス成果の改善のみを目的としています。

ビジネスインテリジェンスは、分析から得られた結論を意思決定者に理解できる形で伝えることに重点を置いています。ビジネスインテリジェンスは、ビジネスアナリティクスのサブセットであり、ビジネスリーダーがデータやインサイトを簡単に活用できるようなレポート、可視化、ダッシュボードを作成することができます。

データサイエンスは、ビジネスアナリティクスと同様に、データを収集し、モデルを作成し、データから有意義なインサイトを導き出すことを目的としていますが、通常はビジネスに特化せず、より広範で一般的な質問を扱っています。

たとえば、コーヒーショップを開いた人が「平均的なコーヒー愛飲者の代表的な客層は?」や「1 年のうち最もコーヒーが売れている月は?」といった質問の答えを見つけるのにデータサイエンスが役立ちます。

一方で、ビジネスアナリティクスは、「利益は出ているのか?」や「売れていないメニューは何か?コスト削減のためにはそのメニューをやめるべきか?」といった質問に答えます。

ビジネスアナリティクスの例 

ビジネスアナリティクスの恩恵を受けられる業界は多岐にわたります。これだけ多くのデータが存在する中で、ビジネス上の問題の解決や利益の最大化のためにデータを利用しない手はありません。

たとえば、Southwest Airlines 社は、ビジネスアナリティクスを、航空会社の大きな課題であるクルー (乗務員) のコスト管理に役立てました。同社では Alteryx を活用して、スケジューリングチームに予備クルー予測およびオープンフライト予測を提供しました。これにより、客室乗務員・パイロットのアサイン (人員配置) を担当するクルースケジューラーは、予備クルーとオープンフライトのバランスを予測したうえで、翌日のアサインを決定できるようになりました。

ビジネスアナリティクスによる需要予測で、クルーのコスト管理に革命をもたらした Southwest Airlines 社のユースケースの詳細に関しては、 こちらの有益なウェビナーをご覧ください。

他にも、次のようなビジネスアナリティクス活用例があります。

  • Big Lots 社は、小包配達ルートを最適化してコスト削減と時間短縮を実現
  • 株式会社セガは、ゲームのプレイ履歴や販売履歴に基づいてパーソナライズされたマーケティングプロモーションを実施
  • デイトン大学は、データを活用して、学生の行動をより深く理解し、学生の維持と成功のためのプログラムを開発
  • Signet Jewelers社は、コロナ禍により閉店したが、再開戦略を策定し、再開後の 2020 年第 3 四半期に 15% の成長を達成

ビジネスアナリティクスの課題

ビジネスアナリティクス戦略に組織のリーダーを巻き込むことは難しいかもしれません。そのため、ビジネスアナリティクスが、すでに実施されている他の戦略にも欠かせないものであることを伝え、根拠を提示することが肝心です。

また、IT 部門が現���の技術インフラを変更したり、既存のツールから移行したりすることに積極的でない場合にも、説得が必要になるかもしれません。

さらに、エンドユーザーの賛同を得て、分析モデルの開発と改良に取り組みに十分な時間を費やし、より良い結果が得られるようにする必要もあります。

ビジネスアナリストとして成功するために必要なスキル

ビジネスアナリストは、好奇心旺盛で細部をおろそかにせず、企業のデータ主導によるより良い意思決定を支援したいと考えており、ビジネス上の問題やその解決方法について、じっくりと考察することを楽しめる人材でなければなりません。

また、優れたアナリストは、意思決定者とビジネスリーダーにアイデアや結果を分かりやすく伝える能力を持つ巧みなコミュニケーターとしての資質も持ち合わせています。

ビジネスアナリティクスはどこまで進化したか

これまで、有意義で詳細なビジネス分析を行うには、コンピューターサイエンスとプログラミングのスキルが不可欠とされていました。

しかしながら現在は、アクセスしやすいセルフサービスの分析プラットフォームにより、さまざまなスキルレベルの従業員がビジネス分析を実行できるようになりました。技術的な経験のない従業員であっても、多様なツールを用いて、データを分析し、トレンドを見い出して、ビジネス上の意思決定に役立てることが可能になっています。

ビジネスアナリティクスを始めるには

Alteryx Analytic Process Automation Platform™ は、複数のツールの機能を 1 つのコードフリー・コードフレンドリーなプラットフォームに集約してビジネス分析の障壁を取り除く、ビジネスアナリティクス向けのエンドツーエンドのセルフサービスソリューションであり、データディスカバリーから意思決定までを数分で実行できます。

このシンプルでパワフルなアナリティクスプラットフォームは、世界中の何千もの企業で意思決定を加速させ、変革的なビジネス成果をもたらしています。Alteryx で何が実現できるかを今すぐ無料トライアルでお確かめください。

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