継続的インテリジェンスとは何ですか？
継続的インテリジェンスとは、リアルタイム分析をビジネスオペレーションに統合するツールとプロセスを使用し、現在のデータと過去のデータを処理し、ビジネス上の疑問、困難、機会に対応するために実行すべき具体的なアクションを推奨することです。
継続的インテリジェンスは、augmented analytics、ビジネスルール管理、最適化、イベントストリーム処理、machine learningなど、さまざまな最新の機械駆動型アプローチとテクノロジーを活用します。言い換えれば、継続的インテリジェンスとは、データから継続的なビジネス価値を引き出すことに焦点を当てています。これにより、ユーザーはデータソースやデータ量に関係なく、必要な分析に迅速にアクセスし、機械駆動型テクノロジーが一度だけ実行するのではなく、継続的に分析をクエリできるようにします。
継続的インテリジェンスは従来のBIとどう異なりますか？
継続的インテリジェンスと従来のビジネスインテリジェンス（BI）の主な違いは、従来のBIがデータアクセスからダッシュボードの作成に至るデータ分析プロセスの各ステップを人間に依存するのに対し、継続的インテリジェンスは、データ分析プロセスの各ステップにおける人間のバイアスを、スマートで自動化されたAIに置き換える、AIベースの機械駆動型分析アプローチである点です。
もう一つの違いは、過去の従来のBIツールが、技術的に複雑であるように作られており、通常、維持管理と運用に広範なITスタッフを必要としていたことです。継続的インテリジェンスプラットフォームにはそのような制限はなく、対照的に、あらゆるレベルのユーザーにデータの力を提供します。
継続的インテリジェンスの利点
絶えず変化し進化するビジネス環境と分析の領域において、継続的インテリジェンスベースのアプローチは、企業が市場の動向を把握し、変化する状況に迅速に対応し、直感ではなくインサイトに基づいたより賢明な意思決定を行うことを可能にします。
継続的インテリジェンスの主な利点には、以下が含まれます。
- 影響の瞬間にアクションを自動化し、ガイドする – augmented analyticsは継続的インテリジェンスの中心にあり、AIとMLアルゴリズムと相まって、人間の介入なしにダウンストリームのアクションをトリガーするプロセスを完全に自動化するために、どのようなアクションを取るべきかを人々にガイドします。
- より正確に予測する – 現在のデータと過去のデータ、アルゴリズム、機械学習の組み合わせにより、複数の結果を検証し予測するために、利用可能なデータに対して仮定を実行できます。組織全体に継続的インテリジェンスを採用することで、ユーザーはより正確な予測を行い、将来の状況を予測するためのインサイトを自ら見つけることが可能になります。
- リアルタイムの影響分析 – 継続的インテリジェンスのリアルタイムのコンテキスト化されたデータは、さまざまなビジネスプロセスにおけるさまざまな時点での影響についてのより深い理解を提供し、データ分析プロセスに影響を与える、大幅に改善された生産性につながる運用調整を可能にします。
- リアルタイムデータと履歴データのギャップを埋める – データは一般的に、あなたの活動と行動の証明です。分析は、それらをよりよく理解するのに役立ち、その結果、何であったか、現在何であるか、そして何になるかというギャップを埋めます。継続的インテリジェンスの機械は、将来のためにより良いビジネスソリューションを開発するために、リアルタイムデータと履歴データを参照します。
- データ分析の改善 – 継続的インテリジェンスアプローチの背後にあるAIとMLテクノロジーは、複雑なデータを効果的に分析できるため、ユーザーは深く、より正確な分析に基づいて最も情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、ユーザーは状況のより完全なビューを得ることができ、最終的に確証バイアスを回避するのに役立ちます。また、ユーザーが必要だと考えもしなかったインサイトを明らかにするコンテキスト的な提案も提供します。
- データパターンの認識 – 獲得された知識と統計情報の研究を網羅する機械学習アルゴリズムは、データ内のパターンを特定し、認識することができます。また、データの分類、識別子の適用、新しいアルゴリズムの開発、テストデータの作成を支援します。
継続的インテリジェンスがすべての業界と規模の企業にもたらす実質的で広範囲にわたる利点は、組織がビジネスレベルを引き上げ、競合他社に遅れずについていくために、デジタルトランスフォーメーションを受け入れるための容易な決定であり、明白な選択肢となります。
継続的インテリジェンスのユースケースと例
継続的インテリジェンスは特定の業界に限定されるものではなく、多くの業界に応用できます。いくつかの例を以下に示します。
ヘルスケアにおける継続的インテリジェンス
ヘルスケアにおける継続的インテリジェンスは、ヘルスケア組織、医師グループ、病院が、患者の健康と病歴の360度ビューに基づいて、個々の患者にとって最善の事柄について、リアルタイムの価値ベースの意思決定を行うのを支援します。ヘルスケアにおける予測分析を使用することも、リスクの高い患者の特定、慢性疾患の発生予防、可能性のある病気の発生にさらされたコホートの特定、機器のメンテナンスニーズの発生前の予測など、さらに多くのことを支援します。
予測分析と継続的インテリジェンスのヘルスケアにおける最も重要なユースケースの1つは、致命的になり得るヒューマンエラーを防ぐためのAIテクノロジーの支援でもあります。
金融における継続的インテリジェンス
世界の金融取引の量が成長し続けるにつれて、不正行為、マネーロンダリング、インサイダー取引の検出はより困難になっています。金融部門における継続的インテリジェンスは、AIを使用して進行中の不審な取引を特定し、金融詐欺が発生する前に防止する自動化システムを含むことにより、これらの主要な分野およびその他の分野で応用されています。
小売における継続的インテリジェンス
小売業界における継続的インテリジェンスの助けを借りて、小売業者は顧客から最大の収益を得ることができます。CIが小売業界で使用される例の1つは、ストリーミングデータと詳細な顧客の購買履歴および好みを組み合わせ、適切なタイミングでパーソナライズされ、最も重要な効果的なオファーを提供することです。小売マーケティングも、マーケターがオーディエンスをより正確にターゲットにした将来のキャンペーンを計画するのを支援するため、分析から恩恵を受けます。
製造業における継続的インテリジェンス
製造業における継続的インテリジェンスを解き放ち、データを利用して機械の使用とメンテナンスを理解し最適化することは、製造組織を競合他社から際立たせることができます。リアルタイムデータと履歴データが継続的に組み合わされ、リアルタイム分析のために利用されることで、迅速で正確な機械駆動型の意思決定がもたらされ、製造業者は、エネルギー消費に関するインサイトを提供することで、運用効率を容易に向上させ、市場需要を予測し、機器のメンテナンス費用を削減し、コストを削減することができます。分析ソリューションはまた、サプライチェーン全体でトレンドとパターンを見つけることにより、リスクを特定し、将来のリスクを予測するのに役立ち、ビジネスへのリスク影響を軽減することができます。高度なサプライチェーン分析は、そのようなリスクを初期段階で特定するのにも役立ち、チームが適切な瞬間に行動し、ビジネスへのリスク影響を軽減することができます。
継続的インテリジェンスプラットフォームの選び方
継続的インテリジェンスプラットフォームは現在、スタンドアロンアプリケーション、または組み込み分析ソリューションの一部として存在しています。これら両方の種類の継続的インテリジェンスプラットフォームは、従来のBIツールとアプローチを改善するように構築されています。しかし、それらはすべて、あなたのビジネスの意思決定と結果に利益をもたらす可能性のある機能と機能の範囲が異なります。
パートナーとして選ぶ継続的インテリジェンスツールは、データ分析のための基盤、つまりデータを継続的に解釈し、パターンを発見し、データから価値のあるものを学習するためのAIベースの機械駆動型の方法を提供するものであるべきことは言うまでもありません。
継続的インテリジェンスプラットフォームで他に探すべき点は以下の通りです。
最新のアプリケーションアーキテクチャ**** – 最新のクラウドネイティブなアプリケーションアーキテクチャを選択することは、可視化とチャートの統合をサポートし、データのより深い分析、柔軟性、およびスケーラビリティを可能にします。最新の継続的インテリジェンスプラットフォームは、統合された分析機能のフルスタックをサポートし、独自のアプリとシームレスに統合します。
クラウドベースのBIの採用 – 組み込み分析の分野における最大のトレンドの1つであるクラウドベースのBIは、複数のクラウドインフラストラクチャにわたって分散型のアプリケーションワークロードを実行することを可能にします。
データ駆動型のインテリジェンス – すべての異なるデータソースから、リアルタイムの実行可能なインサイトとビジネス価値を抽出する能力。
コラボレーションBI – リアルタイムのコンテキスト的な議論、内部および外部のチームメンバーやステークホルダーとのレポートやダッシュボードの簡単な共有、共同思考と意思決定のスピードをサポートするコメントおよび議論機能を可能にするツールと機能の組み合わせ。
継続的なセキュリティ – 拡大し続けるデジタル表面全体で、セキュリティ脅威とデータ漏洩を防ぐ能力。
接続性 – ある継続的インテリジェンスプラットフォームがすべてのデータに接続できない場合、それは全く意味がありません。選択するベンダーが、データを保存しているすべてのデータソースとシームレスに統合できることを確認してください。
API – 投資を決定する継続的インテリジェンスプラットフォームには、ダッシュボードの作成とレンダリング、ディープリンク、データソース取得のためのカスタムUI、およびマルチチャネル配信機能を持つ最新のAPIを処理するためのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）も含まれている必要があります。
価格設定 – BIの分野の多くのベンダーは、利益を最大化するために不透明な価格設定戦術を使用しています。使用量やユーザー数など、予測不可能なコストを請求するベンダーと提携したくはありません。アプリの売上が増加してもエスカレートしない、100%透明な価格モデルを持つ継続的インテリジェンスソリューションを選択することをお勧めします。
データ駆動型の意思決定を行う
ユーザーに、いつでも、どこからでも、どのデバイスからでも、実行可能なインサイトを提供します。
