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ダッシュボード ビジネスインテリジェンス （BI）およびデータ分析の世界は、毎年大きな変革を続けています。
スプレッドシートは、最終的に埋もれた宝を発見し、洞察に満ちた データ視覚化 インタラクティブな 高インパクトなダッシュボードに進化しました。.
データはビッグデータに爆発的に増加しました。
データの分析は、すべてのビジネスユーザーがアクセスできるようになりました。
そして、ビジネスと顧客がデータを利用および操作する方法は大きく変化しました。
BIは、あらゆる規模の組織にとって不可欠な資産となり、その重要性はますます高まっています。
データを最大限に活用して その場で意思決定を行いたい組織は、収益の増加、成長の加速、生産性の向上を実現するために、BIおよびデータ分析分野の最新トレンドとテクノロジーを常に把握する必要があります。
では、今後どうなるでしょうか？
これらは、BIの未来を形作る 組み込み分析 主要な
主要な組み込み分析トレンド
- トレンドです。
- コンテキストを強化した分析
- データ中心のデータ分析
- データの品質の向上
- クラウドベースのBIの採用
- コラボレーティブBI
- 拡張分析
- 組み込みAIが未来です
- 効果的なガバナンス
- ストーリーテリングが台頭
- クロスファンクショナル組み込み分析
1. コンテキストを強化した分析
「」によると今後注視すべき12のデータおよび分析トレンド」レポートによると、Gartnerは2025年までに、コンテキスト駆動型分析と人工知能（AI）モデルが、従来のデータに基づいて構築された既存のモデルの60％を置き換え、ビジネスユーザーの意思決定プロセスを改善すると予測しています。
コンテキスト分析 またはコンテキストを強化した分析とは、分析機能を、組み込まれているビジネスアプリケーションと統合し、データをよりコンテキストに沿った形でパーソナライズすることで、エンドユーザーにメリットをもたらすものです。データ自体だけでは、常にその価値を最大限に引き出すことができるとは限りません。人々が生の数値を見るとき、データに隠された洞察を解釈し、理解するのが難しく、したがって、意思決定を改善するために戦略的に使用することができません。
リアルタイムのコンテキスト分析により、さまざまなデータポイント間の関係と、データポイント自体を使用して、より詳細な分析が可能になります。これにより、ユーザーは、状況のコンテキストを、類似性、制約、パス、およびコミュニティに基づいて識別し、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために必要なデータを入手するために、ウィンドウやアプリケーションを切り替える必要がなくなります。
2. 意思決定を中心としたデータ分析
最も重要な組み込み分析トレンドの1つは、意思決定インテリジェンスという分野に焦点を当てています。意思決定インテリジェンスとは、組織内のすべてのビジネス上の意思決定とプロセスがデータに基づいていることを意味します。
データ駆動型の企業になる には、ビジネスで収集したデータを最大限に活用し、適切な分析ツールで処理し、結果から実行可能な洞察を抽出することが必要です。
意思決定インテリジェンスの価値はすでに広く知られていますが、多くの企業はまだその方向に移行していません。業界や規模に関係なく、企業は、限られた人々にのみデータと洞察へのアクセスを許可するのではなく、組織全体でデータが普及し、アクセスできるようにすることで、誰もが意思決定の重要な瞬間にデータに基づいた意思決定を行えるように、成長戦略を変更する必要があります。
3. データ品質の向上
データ品質は、最も重要な 組み込み分析の課題の1つです。データが正確でなく、一貫性がなく、最新でない場合、ビジネス戦略全体、価値、および収益性の機会を損なう可能性があります。Gartnerは、「データ品質を向上させる方法」レポートで、質の低いデータが組織に年間約1290万ドルのコストをかけると推定しています。
質の低いデータが収益に与える影響に加えて、データの複雑さも増し、意思決定が不十分になる可能性があります。適切な意思決定は、高品質で正確なデータに基づいてのみ行うことができます。
正確で一貫性があり、最新の洞察を得て組織の意思決定を導くためには、質の高いデータが不可欠であり、その理由から、データ品質管理のトレンドが高まっています。データ品質管理（DQM）は、テクノロジー、プロセス、組織文化、および適切な人材を組み合わせて、すべてのユーザーがメリットを得られる、正確で有用なデータを提供します。
4. クラウドベースのBIの採用
過去2年間でリモートワークが広く普及したため、クラウドベースのBIの採用は、現在、組み込み分析における最大のトレンドとなっています。分析モデルを含むほぼすべてのBIおよびデータ分析要素、 データソースに対してのみデータストレージ、およびコンピューティング能力は、すでにクラウドに移行しており、リスクを軽減し、柔軟性を高めています。
クラウドベースのBIを使用すると、いつでもどこでも、あらゆる デバイスからデータと分析アプリケーションにアクセスできます。組み込み分析を初めて利用し、連携するベンダーを探している場合（または、より適切なベンダーに切り替えたい場合）は、クラウドベースのデプロイメントモデルをサポートし、各プラットフォームの特定の機能を活用し、優れたユーザーエクスペリエンスを提供するネイティブSDKを提供する 組み込み分析プラットフォーム を選択してください。
5. ローコード開発ツール
技術的なリソースを大幅に投入することなく、エンドツーエンドの組み込み分析ソリューションを作成できることは、今後数年間で注目すべき組み込み分析トレンドの1つです。
Revealの2022年のソフトウェア課題トップレポートによると、 市民開発者とローコード/ノーコードツールは、アプリケーションをより迅速に、より少ないリソースで構築するという需要を満たすのに役立ちます。調査回答者の半数以上（54％）が、2022年には、ローコード/ノーコード（アプリビルダー）ツールを使用して、多くの開発者/IT/アナリストのプロセスを自動化し、新しい従業員を雇用する必要性を減らすことで、コストを削減する予定です。市民開発者とローコードツールにより、完全な機能を備えたアプリケーションをより迅速に、より少ないリソースで構築するという需要を満たすことができます。調査の回答者の54％は、2022年にローコード/ノーコード（アプリビルダー）ツールを使用して、多くの開発者/IT/アナリストのプロセスを自動化し、オンデマンドの新しい従業員を雇用する必要性をなくすことで、コストを削減する予定です。
6. コラボレーティブBI
コラボレーティブBIは、組み込み分析の分野では完全に新しいトレンドではありませんが、分散型チームが標準になりつつあるため、 リモートコラボレーションはこれまで以上に重要になっています。.
コラボレーティブBIは、従来のBIツールと、リアルタイムのコンテキストに沿ったディスカッション、内部および外部のチームメンバーや関係者とのレポートとダッシュボードの簡単な共有、および効率的な意思決定をサポートするコメントとディスカッション機能を提供するコラボレーションツールと機能を組み合わせたものです。これにより、外部から主要なビジネスデータに簡単にアクセスでき、意思決定プロセスに関与するすべての関係者の可視性が向上します。
7. 拡張分析
グローバルなIT調査会社であるGartnerによると、拡張分析は、今後注目すべきデータ分析トレンドの1つです。AIと 機械学習 – 拡張分析 という2つの優れた分析技術を活用することで、ユーザーがデータを準備、分析、視覚化し、コンテキストレベルで対話できるようになります。
拡張分析を使用すると、ユーザーは質問をしたり、会話型の言語を使用してデータを探索することで、自動的に洞察を生成できます。AIとMLが私たちの日常生活にますます組み込まれ、現実世界に大きな影響を与え続けているため、AIおよびML機能に、データ準備、自然言語インターフェイス、およびガイダンスによる推奨などの機能が含まれている、組み込み分析のパートナーとなるベンダーを選択することが重要です。
8. 組み込みAIが未来です
人工知能（AI）は、通常、人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートマシンを構築する科学です。BIによって拡張された組み込み分析は、組織がデータ管理と分析を行うために必要な人員を削減しています。
AIと 機械学習 アルゴリズムは、データファブリック機能、インテリジェントな組織 データカタログ、AIを活用したデータクレンジング、セルフサービスデータ準備などを提供または作成することで、ユーザーが分析およびデータ管理と対話する方法を改革します。
- 予測 – より正確なMLモデルを取得するために必要なデータを予測するか、SQLインジェクションのために承認されていないソースから発生する不正なクエリを検出します。
- 自動化 – 速度を向上させ、手作業の必要性をなくし、時間を節約します。
- 最適化 – 改善とベストプラクティスの適用に役立つ新しい方法を提供します。
今後数年間で、組織はAIベースのシステムからより多くのものを要求するようになり、AIは現在よりもさらに進化し、より責任があり、スケーラブルなテクノロジーになると予想されます。
9. 効果的なガバナンス
BIおよび分析管理（データ準備とビジネス管理システムへのプレゼンテーションに焦点を当てている）とは異なり、データガバナンスは、これらのシステム内の実際のデータと、組織のデータの可用性、使いやすさ、整合性、および セキュリティ を管理するプロセスです。内部のデータ標準とポリシーに基づいています。
データガバナンスは、役割ベースのアクセス、認証プロトコル、および監査を通じて、ビジネス資産の品質を保証します。ルールとフレームワークを定義して、データ管理、監視、および保護することにより、データガバナンスは、ビジネス戦略が分析プロセスにどのように変換されるかを説明するデータ戦略として必要です。
組織は、既存の運用上の課題に対処し、柔軟性とスケーラビリティを提供し、大きな影響を与える戦略的なビジネス上の課題や常に変化する市場の動向に迅速に対応するために、すべてのレベルで効果的なデータガバナンスを必要とします。
10. ストーリーテリングが台頭
Gartnerが「CFOが無視できない4つのデータおよび分析トレンド」レポートで予測しているもう1つの組み込み分析トレンドは、2025年までに、データストーリーが分析を消費する最も一般的な方法になり、75％のストーリーが拡張分析技術を使用して自動的に生成されることです。
データ駆動型のストーリーテリング は、生のデータを、ユーザーが洞察を行動に変換するのに役立つ、読みやすく理解しやすいストーリーに変換する能力です。これは、データ視覚化技術、インフォグラフィック、ダッシュボード、およびその他の視覚要素を通じてデータ洞察を伝達するための構造化されたアプローチです。
ビジネスにおいては、洞察をデータストーリーに変換することは非常に重要です。これにより、ビジネスユーザーと意思決定者がトレンドを把握し、問題を理解したり、販売戦略、Webサイトのパフォーマンス、またはマーケティングキャンペーンがどのように機能しているかを解釈できるようになります。データ自体だけでは、その意味を提供することはできません。なぜなら、状況のコンテキストで理解する必要があるからです。
11. クロスファンクショナル組み込み分析
従来、分析ツールは、ビジネスアプリケーションとプロセスから分離されており、サードパーティのツールとしてのみ提供、アクセス、および使用されてきました。この不便さのために、ほとんどのビジネスユーザーは提供された分析機能を実際に活用せず、その結果、主要なビジネス洞察、成長、および収益の機会を見逃してきました。
Revealの2022年のソフトウェア課題トップレポートによると、 Ventana Researchによると、2024年までに、ビジネス部門の担当者の2分の1以上が、ワークフローとプロセスに組み込まれたクロスファンクショナル分析に即座にアクセスできるようになります。
Revealのような組み込み分析プラットフォームの台頭により、企業は分析活動を変換し、よりインテリジェントなビジネス上の意思決定を、より迅速、簡単、かつ効果的に毎日行うことができるようになります。
いつでも、どこでも、あらゆるデバイスから、ユーザーに実行可能な洞察を提供します。
ビジネス インテリジェンス ツールは、データに基づいた意思決定を可能にします。
最後に…
AI、機械学習、NLP、およびその他の分析機能の台頭により、BIの状況と組み込み分析の分野は、継続的かつ急速に進化しています。
そして、これらのすべての分析技術と機能がますますアクセスしやすくなり、ビジネスの世界で最も重要なものになるにつれて、すべての業界およびすべての規模の組織は、洞察を効果的に使用し、適切なタイミングでインテリジェントに活用する必要があります。
組み込み分析の詳細と、そのようなツールがビジネスにもたらす可能性について詳しくは、こちらをご覧ください。 埋め込み型分析の究極のガイドまた、ビジネスニーズに最適なベンダーを選択する際に、どこから始めればよいかわからない場合は、当社の「製品適合性ガイド」をご覧ください。 製品適合性ガイド.
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