【図解】コレ１枚で分かるアナリティクス・プロセス

「経験や勘ではなく、事実に基づいてビジネス上の判断をできるようにすること」

「アナリティクス」の目的のひとつだ。ではどのような手順でこれをすすめてゆくのか。そのプロセスをコレ１枚にまとめた。

業務システムからの業務データ、インターネットにつながるECサイトやマーケティングサイトからの取引や顧客に関わるデータ、IoTデバイスから送られるセンサー・データなど、膨大なデータが企業活動に伴い日々生みだされている。これらデータを収拾、蓄積する受け皿が、DWH（Data Warehouse）だ。

これらデータを、意志決定に関わる人が「何を見たいか」に従って集計し、統計的な分析を加えて、表やグラフなどでわかりやすく表現する。意志決定者は、それを見て様々な洞察を得ることができる。これがBI（Business Intelligence）だ。

次に、ビジネス上の目標をどのように達成すれば良いかを考える必要がある。そこで、将来を予測するための計算モデルを使い、目標達成のためにどのような施策を打てば、予測値がどのように変化するかをシミュレーションしてみる。既に得ている洞察を手掛かりに、シミュレーションを繰り返し、ビジネス目標達成のための最適な計画を作り上げてゆく。これをBA(Business Analytics)と言う。

作られた計画は、行動に移されるわけだが、その結果もまたデータとしてフィードバックされる。これを当初の計画に照らし合わせ、検証・評価して、必要とあれば再びBAによる予測・最適化を行い、計画を修正し行動を修正する。検証・評価の結果は、再びデータとして収集・蓄積され再びこのサイクルに還元される。

このサイクルは、アナリティクスのためのシステム・ツールを使わなくても、実際のビジネスの現場では行われていることだ。しかし、その多くは、狭い業務範囲に限られ、経験や勘に支配されている。これらを企業全体の視点で、データという事実で捉え、正確で的確な意志決定を行うためにアナリティクスのためのツールが使われる。

BIとBAの違いについて、改めて整理しておこう。

BIとは、過去の可視化に重点が置かれる。データを集計し統計的な解析を加えることで、原因や理由を見つけ出すことを目的とする。一方、BAは、未来の可視化だ。予測モデルやシミュレーションを駆使し、ビジネス目標を達成する上で最適な計画を導き出すことを目的とする。この両者が、アナリティクス・サイクルを駆動させるエンジンとなる。

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目次

• 第０章　最新ITトレンドの全体像を把握する
• 第１章　クラウドコンピューティング
• 第２章　モバイルとウェアラブル
• 第３章　ITインフラ
• 第４章　IoTとビッグデータ
• 第５章　スマートマシン

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