ビジネス分析とは何ですか?

この点をさらに説明するための例をいくつか示します。

金融

部門の財務または事業領域を管理する財務マネージャーまたはディレクターは、自身の事業領域の収益、コスト、利益率などを把握したいでしょう。一方、CFO は、すべての事業分野にわたる集計レベルで同様のメトリクスを把握し、あらゆる事業分野を詳細に分析したいでしょう。CFO は、支払利息、為替レートの影響、税金などについて把握したいでしょうが、それは財務マネージャーが気を配っている範囲を超えている可能性もあります

マーケティング

需要の創出を担当するマーケティングマネージャーは、リード、オポチュニティ、成立した商談の数を把握したいでしょう。また、オンラインとオフラインのさまざまな需要創出チャネルのパフォーマンスも検討するでしょう。一方、ブランド開発を担当するマーケティングマネージャーは、会社のブランドが顧客、パートナー、競合他社、インフルエンサーなどによってどのように認識されているかを把握したいでしょう。CMO は、ブランドと需要の両方に関連するメトリクスに関心があり、マーケティング投資回収率 (ROMI) の集計を把握したいでしょう。

営業

担当地域が割り当てられ、ノルマを達成する必要がある営業マネージャーは、創出、獲得、失注したオポチュニティで構成される営業パイプラインに重点を置くでしょう。また、クォータ目標を達成するために必要な機会の数を見積もるために、オポチュニティを成立させるのにかかる時間も把握したいでしょう。一方、営業担当 VP は、同様の情報を集計レベルで把握し、営業担当者または営業地域まで掘り下げられるようにしたいでしょう。

オペレーション

生産ラインに重点を置くオペレーションマネージャーは、欠陥を最小限に抑え、適切な在庫レベルを維持して市場の需要を満たしながら、製品を迅速に出荷したいと考えています。したがって、そのマネージャーは、生産ラインで処理されているユニットの数、ユニットがプロセスを通過するのにかかる時間、プロセスが出力を提供する速度、品質テストに失敗したユニットの数などを把握したいでしょう。

人事

従業員のオンボーディング、維持、オフボーディングに重点を置く人事マネージャーは、募集中の人員数、面接パイプラインの候補者数、自発的または非自発的に退職する従業員数、他の関連する統計に関心を持つでしょう。

経営幹部

企業の CEO は、企業のあらゆる側面を調査し、上記のすべての点に関心を持っています。CEO は、ビジネスのあらゆる側面の集計メトリクスを把握し、特定の分野を掘り下げてより深く理解したいと考えます。また、CEO は、その会社が市場の類似企業とどのように比較されるかも把握したいでしょう。

ビジネス分析には、いくつかの異なる種類のデータ分析が含まれます。各種のビジネス分析は、複雑さが増し、高度化が進む中でも、組織が十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

記述的分析

記述的分析は、主要業績評価指標 (KPI) や他の運用メトリクスを追跡して、ビジネスの現状を把握します。過去のパフォーマンスを分析して「何が起こったのか」という問いに答え、履歴データを要約して、傾向、パターン、インサイトを明らかにします。

例えば、小売企業は前四半期の売上データを調べて、買い物のピークシーズン、人気商品、顧客の人口統計を明らかにします。

診断的分析

記述的分析は傾向を探りますが、診断的分析は傾向の背後にある理由を探ります。記述にとどまらず、なぜそれが起こったのかを理解します。データマイニング、相関分析、ドリルダウン機能を用いて根本原因を明らかにします。

例えば、ある e コマースプロバイダーは売上の減少に気づき、診断的分析を用いて調査します。カートの放棄率と顧客からのフィードバックを分析することで、最近のウェブサイトの更新によってチェックアウトが遅くなり、売上の減少につながっていることに気づきました。

予測的分析

予測的分析は将来の傾向を予測します。統計モデリング、機械学習、AI を活用して、「今後何が起こるのか」という問いに答えます。 企業は履歴データを分析することで、傾向、リスク、機会を予測できます。

例えば、ある銀行は予測分析を用いて顧客の信用リスクを評価します。過去のローン返済履歴、収入水準、支出パターンを分析することで、銀行は債務不履行の可能性を予測し、それに応じて融資方針を調整します。

処方的分析

処方的分析は、予測された傾向を用いて、十分な情報に基づいてビジネス上の意思決定がなされるようにします。さらに、成果を最適化し、ビジネスプロセスを改善するためのアクションを推奨します。AI、機械学習 (ML)、最適化アルゴリズムを組み合わせることで、組織が将来の課題や機会に対応できるよう支援します。

例えば、ある物流会社は処方的分析を用いて配送ルートを最適化します。リアルタイムの交通状況、天気予報、燃料コストを考慮することで、システムは、配送時間と費用を最小限に抑える最も効率的なルートを提案します。

認知的分析

認知的分析は、AI、自然言語処理 (NLP)、深層学習を用いて非構造化データ (テキスト、画像、動画) を解釈し、人間のような意思決定を提供します。AI システムは、コンテキストや文の意味を理解したり、画像内の特定のオブジェクトを認識したりした上でデータを分析し、時間が経過する中で意思決定を改善していきます。認知的分析は、シンプルな分析では明らかにできない特定のパターンや関連性を明らかにします。

例えば、カスタマーサービスチャットボットは認知的分析を用いて、顧客の問い合わせを分析し、感情を検出して、パーソナライズされた回答を提供することで、顧客満足度を改善しています。

データ分析は、あらゆる種類のデータ分析を包含する用語です。目標がビジネス関連であるかどうかにかかわらず、データのクリーニングや処理から複雑なモデリングやビジュアライゼーションまで、あらゆるものが含まれます。ビジネス分析は、ビジネス上の問題の解決と運用上の改善の促進に重点を置いた、データ分析の専門的なサブセットです。

適用

ビジネス分析は、意思決定、収益性、業務効率に焦点を当てます。通常、データに基づいて戦略的な行動が取られる企業環境で適用されます。一方、データ分析はより探索的なものである場合があり、必ずしもビジネスにすぐに応用できるとは限らないパターンやインサイトを発見することを目指します。科学的発見、社会調査、エンジニアリングにおける問題解決で用いられています。

例

企業はビジネス分析を用いて顧客の購買行動に関するインサイトを得て、パーソナライズされた製品を推奨することで、ビジネスの将来的な成果を改善します。一方、データ分析を用いる研究者は、衛星画像を分析して森林破壊や気候変動のパターンを特定したり、公衆衛生データを利用して疾病の発生を予測したりすることがあります。

ビジネス分析の恩恵を享受するには、次の 3 つのことが必要です。

フォーカス

ビジネスに関連する質問をたずねます。無関係な質問をたずねるという罠に陥りやすく、間違った道に導いたり、役に立たない質問への回答を得るために多くの労力を費やしたりする場合があります。

データ

質問に回答するのに役立つ正確なデータへのアクセスは、言うほど簡単ではありません。必要なデータを取得するために、データ指向の文化を組織に浸透させ (トップダウンとボトムアップ)、データを忠実かつ正確にキャプチャするデータ管理プロセスを備える必要があります。

システムとツール

データを処理して分析する手段を持つようにします。私たちは、企業がテラバイトやペタバイト単位でデータを収集し、さまざまなハードウェアやソフトウェアシステムに接続された異種のデータベースに保存されている情報経済に生きています。データを抽出、処理、分析し、後で可視化するのに役立つシステムやツールが必要になります。