2017 年

ビジネスインテリジェンス

のトレンド Top 10


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この数年で、データは組織に欠かせない力となりました。このデータの力をうまく活用して、ビジネスユーザーが競争優位性を見出せるようになっている企業は、他に先駆けてイノベーションを起こしています。このような変化によって、企業では BI に対する従来型の手法と最新のアプローチの間でうまく舵を取る必要に迫られています。具体的には、管理性と俊敏性、ガバナンスとセルフサービスの間でバランスをとる必要性が高まっています。IT 部門と事業部門が互いに協力し合うことで、データの力を最大限に引き出そうという取り組みが始まっています。

次は、どのような方向に進むのでしょうか? Tableau では、世界各地の数十万のお客様と接している社内のエキスパートたちから、意見と見解を集めました。では、Tableau による予想をご紹介します。

以下に示す予想をご覧ください。

01: モダン BI が新たな標準になる

多くの組織が既にモダン BI を採用して、少数のユーザーのみが行っていた分析を多数のユーザーが行えるようにしています。既に転換点を過ぎてモダン BI に移行していることが、ガートナーの調査結果からもわかります。今後も、規模に関係なく多くの組織が、信頼性と拡張性の高いプラットフォームを利用し、データに埋もれたインサイトを発見するようになるでしょう。

ガートナーから発行されている文書

02: 共同分析が非主流から中心的な存在になる

適切に管理されたデータに簡単にアクセスできるようになったことから、情報はもはや一方向にのみ流れるものではなくなっています。PDF ファイルや静的な PowerPoint ファイルを使用してデータを共有する時代は、もう過ぎ去りました。2017 年には、インタラクティブに操作できるライブのワークブック、分析機能、およびダッシュボードを共有するようになります。従業員は、データドリブンなアラートとサブスクリプションを使用することにより、常にデータに接続した状態になります。分析結果を共有し、他の従業員による分析結果も踏まえて仕事を行い、組織全体で創造力と知的能力を発揮してビジネスを前進させるようになります。

Datanami から発行されている文書

03: あらゆるデータが同等になる

2017 年には、データの価値はそのランクやサイズともはや無関係になります。人々がビジネス上の質問に答えを出して結果を改善するために、すばやく簡単にデータにアクセスして他のタイプのデータとあわせて探索できることが重要になります。ビジネスユーザーは、データが Hadoop、Redshift、Excel ファイルのどこにあるかを考える必要がなくなります。データソースがどれだけ分散していても、すべてのデータの力を引き出せるようになります。

Entrepreneur から発行されている文書

04: セルフサービス方式がデータ準備にも拡大する

セルフサービス型のデータディスカバリは標準的になりましたが、データ準備はいまだに IT 部門とデータエキスパートが行っています。この状況は、2017 年に変わることが予想されます。データ解析、JSON や HTML のインポート、データラングリングといった一般的なデータ準備タスクを、専門のスタッフに任せる必要がなくなります。このイノベーションに伴い、誰でも分析フローの一環としてデータ準備タスクを行えるようになります。

Datanami から発行されている文書

05: 埋め込み BI で分析が日常的なものになる

分析は、人々のワークフローに溶け込んだときに最大の効果を発揮します。2017 年には、データ分析が普及し、Salesforce や社内ポータルといった人々が毎日使用するアプリケーションに組み込まれるようになります。このように分析機能がシームレスに統合されることにより、データが可視化され、分析を行いやすくなります。店員、コールセンターのスタッフ、トラック運転手など、多くの場合今までデータ分析に無縁だった人々が分析をするようになります。

TechTarget から発行されている文書

06: IT 部門がデータヒーローになる

ついに、IT 部門がその悪循環を断ち切り、プロデューサー (作成者) からイネーブラー (実現者) に進化する時期が来ました。IT 部門は、大規模なセルフサービス分析への変革をリードする存在です。IT 部門は、ガバナンス、データセキュリティ、コンプライアンスのバランスを取りながら、ビジネス部門が自らを変革するために必要としている柔軟性とアジャイル性を実現しています。そして、組織がビジネスと同じ速さでデータドリブンな意思決定を行えるようにすることにより、IT 部門はビジネスの未来を形作るための支援を行うデータヒーローとして立ち上がります。

ガートナーから発行されている文書

07: 人々がより自然な形でデータを活用し始める

そして 2017 年には、自然言語処理や自然言語生成のような分野の向上によるところもあって、データのインターフェイスがいっそう自然に感じられるものへと変わり始めます。BI に自然言語インターフェイスが追加されたことにより、ユーザーは自然な文章や言葉を使用してデータを分析できるようになったため、データ、グラフ、およびダッシュボードがこれまで以上に使いやすくなっています。この新しい分野をめぐっては健全な懐疑論もありますが、今後の進展が待たれるところです。

DATAVERSITY から発行されている文書

08: クラウドへの移行が加速する

2017 年、データグラビティによって、企業ではデータのある場所で分析環境の導入が進むでしょう。数多くの組織が、クラウドソリューションとオンプレミスソリューションのハイブリッド型アーキテクチャの展開を続ける一方で、クラウド分析はより高速でスケーラブルなソリューションとして存在感をますます高めていくでしょう。

Datanami から発行されている文書

09: 高度な分析環境がさらに利用しやすくなる

ビジネスユーザーは以前よりデータに詳しくなりました。高度な分析環境も、もっと身近なものになりました。2017 年には、この 2 つの事実が相まって、データサイエンティスト以外の人にとっても高度な分析環境が標準となるでしょう。すでにビジネスユーザーは、K 平均法や予測といった強力な分析機能を活用しています。2017 年も引き続き、ビジネスユーザーは分析のスキルセットを拡張していくでしょう。

Marketwired から発行されている文書

10: データリテラシーが将来の基礎スキルになる

2016 年、LinkedIn では、就職に強い人気スキルの中にビジネスインテリジェンスが挙げられました。2017 年は、あらゆる種類の専門職で、データ分析が必須のコアコンピテンシーになります。また、あらゆるレベルの意思決定がスムーズに行われるよう、直感的な BI プラットフォームが期待されます。

IDG から発行されている文書