機械学習主導の分析とビジネス インテリジェンスの「死」
簡単に言えば
ML は分析、検出、パーソナライゼーション、自動化に革命をもたらし、従来の BI と高度な分析の間の境界線を曖昧にしています。
ツールの価値は、結果を達成するためにどのように使用されるかにあります。同様に、企業は、成功は自社が所有するデータではなく、それをどのように活用するかによって決まることを理解しています。
データの規模と重要性は急速に増大しており、ビジネス インテリジェンス (BI) とデータ分析の状況は永続的な変革の状態に追い込まれています。従来の分析はよりダイナミックかつ強力になる予定であり、これが私たちが知っている BI の終わりであると考える人もいます。
この変革は主に機械学習 (ML) によるものです。機械学習 (ML) は自己改善型のデータ分析プロセスであり、ビジネス運営のほぼすべての側面でその役割がますます重要になっています。データ分析に BI に依存している企業は、機械学習機能の必要性をますます感じています。
データ管理者と企業が機械学習の最先端を行くために知っておくべきことは次のとおりです。
データ分析の従来の役割
ビジネス インテリジェンスは長い間データ分析と同義語でしたが、通常はデータ ウェアハウスやデータ ウェアハウスに保存されたデータから収集されたダッシュボードとレポートが含まれます。 湖の家 組織が歴史的な傾向とパターンを理解するのに役立ちます。
この従来のアプローチでは、現在のデータの氾濫に対応するにはもはや十分ではありません。特定のデータセットの洞察を完全に反映するには、単純なダッシュボードの読み取りや分析レポートにはデータが多すぎます。
BI 技術はデータを使用して長期的な傾向を追跡し、他の方法では気づかれない貴重な洞察を収集しますが、通常はデータを情報の独立したパッケージとして分析します。したがって、人間のアナリストと関連する意思決定者が、その情報に基づいて予測を立てる必要があります。
機械学習の台頭
ML はエンタープライズ テクノロジー スタックにまだ比較的新しく追加されたものですが、急速にデータ分析を前進させる主な原動力となっています。 Generative AI とともに ML は非常に流行しているため、企業経営者はユースケースが特定される前にデータ管理者に ML の実装を強く求めることがよくあります。
BI でよくあることですが、機械学習は受信したデータを受動的に評価するのではなく、システムがデータから能動的に学習し、独自に予測を行い、それに応じて新しい情報に適応できるようにします。
ビジネス分析の状況を根本的に変えることを可能にした ML の特性のいくつかを以下に示します。
- 予測分析 – ML を使用すると、将来の結果をより正確に予測できるため、企業は単に過去のデータを理解するだけでなく、それ以上のことを行うことができます。 ML モデルは、データセット内のパターンと関係を識別することで、意思決定者が積極的に戦略を策定し、リソース割り当てを最適化し、潜在的なリスクを軽減するのに役立つ予測を行うことができます。
- リアルタイム分析 – 従来の BI の定期レポートとは異なり、ML 主導の分析はリアルタイムの洞察を提供します。このリアルタイム分析により、組織は状況の変化に迅速に対応し、新たな機会を活用し、情報に基づいた意思決定を行うことができ、より機敏で適応力のあるビジネス環境を促進します。
- 異常検出 – ML アルゴリズムはデータ内の外れ値や異常を自動的に識別できるため、組織はこれまでよりも迅速に不正行為、エラー、セキュリティ侵害を検出できます。 ML は、異常を迅速に検出してフラグを立てることにより、リスク管理の効率を高め、潜在的な脅威から保護するための予防的な措置を講じることができます。
- オートメーション – ML は反復的なタスクを自動化し、データ分析に必要な手作業を軽減します。過去のデータとパターンから学習することで、ML アルゴリズムが日常的で時間のかかるタスクを引き継ぎ、担当者がより戦略的で創造的な取り組みに取り組めるようになります。
BI と ML の間の曖昧な境界線
分析目的で ML を採用する企業が増えるにつれて、従来のデータ分析と ML 主導の分析の区別がますます明確になりません。
レポートやダッシュボードの作成など、従来 BI に関連付けられていた多くのアクティビティは、現在、リアルタイムで調整される、より正確で実用的な洞察を得るために ML を活用したアルゴリズムに依存しています。たとえば、企業は手動でレポートを作成する代わりに、ML アルゴリズムを使用してレポートを自動的に生成し、最も関連性の高い情報と過去の傾向を強調表示すると同時に、それらの傾向が将来どのように変化するかを予測できます。
この変化により、BI と ML の間の境界があいまいになり、分析の実践がどのツールやアプローチよりも広範囲に及ぶかを浮き彫りにします。むしろ、動的で予測的な分野へと進化しています。一部の人が ML を「高度な分析」と呼び始めたのには理由があります。
生まれ変わったBI
ML がより一般的で広範なツールになるにつれて、ビジネス インテリジェンスはもはや履歴データ分析に限定されなくなります。代わりに、ML はデータ分析を変革し、ビジネス環境を根本的に再構築します。
競争力を維持し、データ主導の意思決定を行うには、組織は進化するパラダイムに適応し、データ分析プロセスに機械学習を統合する必要があります。この導入プロセスのペースは企業によって異なりますが、データに依存するすべての組織は、適切な ML テクノロジーに投資し、従業員のスキルを向上させ、ML から得られる洞察を重視するデータドリブンな文化を育むことになります。
BI がツールではなく、ビジネスへのプロセスまたはアプローチとして認識されている場合、ML の台頭は BI の「死」を意味するものではありません。むしろ、それは再生、つまりよりインテリジェントで高度で自動化された未来の始まりへの変革を意味します。
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SQream 製品担当副社長
