BI の近代化: 実行すべき理由

テクノロジーファーストからユーザーファーストのビジネスインテリジェンスへ

今日の急速なデジタル変革は、主にオムニチャネル コマースに依存する文化と経済、およびオンライン ツールへの依存度の高まりによって推進されており、企業はこれらのソースから大量に流入するデータから最大限の価値を引き出すためのより優れた方法を模索しています。そして、このデータを戦略的に活用する理由はたくさんあります。McKinsey & Company による最近の調査では、データと分析の取り組みで優れた成果を上げている企業は、顧客満足度、運用効率、製品パフォーマンスなどに関する洞察で同業他社を上回っていることが示されました。

しかし、この競争上の優位性を獲得するには、ユーザーを第一に考え、タイムリーかつ状況に応じたデータへのアクセスを提供し、ユーザーが分析情報を簡単に使用して日常のワークフローに統合できるようにする、ビジネス インテリジェンス (BI) への最新のアプローチのベスト プラクティスを理解することが重要です。

従来のソリューションの BI 導入における障害

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従来の BI プラットフォームは、テクノロジを第一に考え、ユーザー エクスペリエンスは後回しにして構築されました。これらのプラットフォームは使いやすさを考慮して設計されていなかったため、変革的な成果を達成したと報告している企業がわずか29%程度であることは驚くことではありません。また、たとえ使用していたとしても、ツールは日常業務に不可欠なものではありません。大きな障害は、これらのレガシー BI ツールには、専門的な技術スキルを持つ IT スタッフが必要であることです。これにより、ビジネス ユーザーがデータベースにアクセスしにくくなるだけでなく、重要なビジネス上の意思決定に必要な情報や洞察をユーザーに提供するプロセスが、遅く、手作業で、ボトルネックになります。変化の激しいビジネス環境では、このアプローチは遅延を引き起こし、成長と俊敏性を妨げます。

一般ユーザー層での採用率が低いことに加え、これらの従来のツールは、最新のエクスペリエンスや最新のインフラストラクチャの要求に合わせて設計されていません。データ量やデータ タイプの増加に合わせて拡張するのが難しく、ユーザーはパフォーマンスの問題に直面したり、簡単な質問に対する回答のデータ定義に矛盾が生じたりします。ほとんどの組織がBI へのより現代的なアプローチから恩恵を受けることは明らかです。

「データ駆動型」の本当の意味

データは、組織にとって最も重要な資産の 1 つです。組織の BI ソリューションを最新化するには、「データ駆動型」になることを決めるだけでは不十分です。それが実際に何を意味するのか、どのように実践するのかについて理解する必要があります。データ駆動型になるということは、データを積極的に活用し、データから得た洞察を活用して行動を促したり、重要な意思決定に役立てたりすることを意味します。これにより、データを競争上の差別化要因および価値創出源として位置付けることができます。

最新化を進める上でのもう 1 つの重要な違いは、真にデータ駆動型になるためには、組織内のすべての人がデータとインサイトにアクセスできる必要があるという理解です。従来の BI ソリューションでは、データ分析と視覚化の機能は非常にサイロ化されています。専門家とアナリストは、複雑なクエリをビジネス ユーザーが使用できるインサイトに変換する必要があります。データから最大の価値を引き出し、最新の BI ソリューションの可能性を最大限に引き出すには、組織内のすべての人がほぼリアルタイムでデータとインサイトにアクセスして、業務を遂行できる必要があります。このデータ民主化への移行により、適切なインサイトを適切な人に、適切なタイミングで、適切なコンテキストで提供できるようになります。

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中西部のスポーツチームが BI ゲームを強化した方法

BI の最新化の根拠を検討するにあたって、従来の BI ソリューションで課題に直面していたスポーツ チームの軌跡をたどってみましょう。大きな問題の 1 つは、既存のシステムでのデータ レポート作成のコストが高いことでした。このコストは主に、ソフトウェア料金、メンテナンスとサポート、およびインサイトを明らかにするために社内のデータ エキスパートを専任にする必要があった運用コストによるものでした。同様に重要な点は、ビジネス ユーザーが既成のレポート以外のデータ インサイトにアクセスするための参入障壁が高く、戦略的なビジネス上の意思決定を行う能力が制限されていたことです。

チーム管理者は、最新の BI プラットフォームに移行する時期が来たと判断しました。

彼らは、すべての情報を完全に把握できないことを懸念していました。データ サイロにより、部門間で情報を共有することが困難になり、不要なリソースと材料のコストが発生しました。組織は、最新の BI ツールがユーザーとユーザーが解決する必要のある問題に主眼を置いていることを理解していました。ビジネス ユーザーのニーズを最優先にすることで、チーム管理者は、従業員が既に使用しているアプリケーションとワークフロー内のデータにタイムリーかつ状況に応じてアクセスでき、コストを大幅に削減できることを知っていました。

経営陣は、データが最も重要な資産の 1 つであり、BI ソリューションを最新化することは単に「データ駆動型」になることを決定すること以上のものであることを十分に認識していました。経営陣は、最新の BI テクノロジー スタックを導入することで、次のことを実現し、組織が真のデータ駆動型組織へと進化できることを理解していました。

BI モダナイゼーションの取り組みにおける重要な考慮事項

ほとんどの組織と同様に、スポーツ チームも、BI ソリューションの最新化は大がかりな作業であり、困難な道のりになるのではないかと懸念していました。これは珍しいことではありません。ほぼすべての企業が、最新化プロジェクトを検討するときに、新しいソリューションの柔軟性と拡張性、移行プロセス自体に関する懸念など、共通の懸念を経験します。しかし、その道のりは、思ったほど面倒ではありません。

移行プロセスをスムーズかつ簡単に、そして成功させる方法はいくつかあります。今日の BI ソリューションは、柔軟性、拡張性、長期的な管理性とスケーラビリティに重点を置いています。組織がソリューションを評価する際には、それがビジネスとアーキテクチャのニーズに合致しているかどうかを確認する必要があります。また、移行プロセスをスムーズかつ成功に導くことができるコア コンピテンシーとテクノロジーを備えた信頼できるアドバイザーとの連携を検討する必要があります。

このブログの最後には、BI ソリューションを正式に評価する方法に関する包括的なガイドへのリンクがありますが、最新の BI ベンダーを選択する際に考慮すべき点がいくつかあります。

柔軟性

選択した BI ソリューションが、特定されたユース ケースだけでなく、まだ完全に策定されていないユース ケースにも分析に対応できることを確認してください。ソリューションは、ますます複雑化する分析に対応できるように拡張できる必要があります。また、BI イニシアチブを数年後に再び「最新化」する必要がないように、将来に対応できるようにすることも重要です。組織や一般的なイノベーションの拡大に合わせて、複数のアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) とソフトウェア開発キット (SDK) を追加して機能を組み込むことができますか?

拡張性

もう 1 つの基準は、ソリューションが既存のエンタープライズ アプリケーションやアーキテクチャとどれだけうまく連携できるかです。どのような種類の視覚化、データ タイプ、分析パターンやブロックをビジネス インテリジェンスに組み込むことができますか?

ツール

パフォーマンスを測定し、ソリューションが既存のリポジトリやソース コードにどのように統合されるかを把握することも重要です。ソリューションは、GitHub などのクラス最高のツールと簡単に統合できる必要があります。

データ

組織の中核資産であるデータに関する疑問は数多くあります。新しいソリューションと比較して、従来のソリューションではロジックがどのように普及していますか? データはどこにどのように保存されていますか? また、パフォーマンスが最適化され、速度と効率性に関するクラウドのベスト プラクティスに沿っていますか? (たとえば、ハイブリッド クラウド データ アーキテクチャは BI レイヤーに影響を与える可能性があるため、ほとんどのソリューションでは、より高いパフォーマンスを得るために、すべてのデータ ソースを BI アーキテクチャと同じ物理ネットワーク内に保持します)。また、データの検証はどうですか? 既存のレポートはどのように廃止されますか?

長期的な管理性と拡張性

チームは新しいソリューションを大規模に管理できますか? ユーザー、データ、ツールが追加されても、ソリューションはパフォーマンスを発揮し、成熟しますか?

移住

従来のビジネス環境からの移行コストは法外なものでした。運用レポートから詳細なダッシュボードまで、ビジネス運用とプロセスの中断はコストが高すぎました。可視化レイヤーだけでなくデータベースからもデジタル変革を検討している企業にとって、適切なシステム インテグレーターは、このプロセスを通じて組織を支援できます。信頼できるアドバイザーは、最新のプラットフォームに移行する方法だけでなく、既存の展開から移行する価値のあるものを理解するのに役立ちます。

たとえば、既存のレポートの多くは、特定のデータの問題や制限に合わせてコーディングされています。移行フレームワークでは、これらのデータ シナリオをカバーするレポート ロジックを取り込む必要があります。組織が 1 つのソリューションから別のソリューションに移行するのに役立つアクセラレータはありますか? 移行のタイムラインは? また、ベンダーは知識の移転と新しいソリューションの価値の完全な獲得にどのように役立ちますか?

適切なシステム インテグレーターは、時間をかけてクライアントのビジネスを理解し、データ アーキテクチャを分析することで、クライアントのレポート環境を最適化し、新しいツールで何ができるかを示します。

BI 移行のホームラン

結局、野球チームのクライアントはどうなったのでしょうか。移行を加速させるためにコンサルティングおよびシステム インテグレーター パートナーとして Trianz と提携し、管理チームは移行する必要のあるレポートを特定しました。従来のレポート環境を見直し、新しい BI ソリューションに必要なレポートを特定することで、レポートの数を減らし、最終的にはメンテナンス コストを削減できました。チームと Trianz は協力して、移行するすべてのレポートを文書化して確認し、ダッシュボードとデータ モデルの両方を作成しました。この取り組みにより、新しい最新のプラットフォームでの BI と分析へのアプローチを再考することができました。

わずか 1 か月の分析と計画、そして新しい BI ソリューションのセマンティック レイヤー、レポート、ダッシュボードの作成に 4 か月を費やしただけで、組織は集約された毎日の分析情報を含む最初のエグゼクティブ ダッシュボードを作成する準備が整いました。

洞察の加速と業務効率化による生産性の向上

現在、最新の BI 環境は分析の中心となり、スポーツ チームの運用ワークフローの中核機能となっています。レガシー システムは廃止されました。これまでレガシー ソリューションをサポートしていた主要なリソースは解放され、より価値の高いタスクに集中できるようになりました。データ サイエンティスト、営業担当者、ビジネス アナリストなどの関係者は、日々のワークストリームにデータを直接統合できるため、効率が向上し、洞察とアクションまでの時間が短縮されています。組織には合計で 120 のレポートと 3 つのエグゼクティブ レベルのダッシュボードがあり、20 を超える主題領域にまたがっています。

組織が真にデータ主導型になるためには、データによってもたらされる機会に基づいて行動し、それを変換できる必要があります。BI ソリューションを最新化することが、その第一歩です。

BI の最新化がデジタル変革の取り組みにおいて重要な側面である理由がわかったので、次のステップに進むことができます。最新の BI ソリューションに求められる要素についてさらに詳しく知るには、「 最新の BI 評価ガイド」をダウンロードしてください。