2015 年のビジネスインテリジェンスについての動向

1. 2015 年の ビジネスイン
テリジェンスにおける
トップ 10 のトレンド

2. ご意見をお聞かせください。
@tableau #analytics

4. ビジネスインテリジェンスの世界では、セルフサービス型データ分析が主流になり、
データガバナンスも変化が必要になります。企業データを隔離するような単純な
手法は、もはや時代遅れです。だからといって、すべてのプロセスを廃止すれば
良いというわけでもありません。企業はセルフサービス型データ分析において
データガバナンスとは何を意味するかを模索し始めます。
詳細は、ホワイトペーパーを参照してください。 Data Governance for Self-Service
Analytics (セルフサービス型データ分析のためのデータガバナンス)
ガバナンスが変わります

5. ソーシャルインテリジェンスで競争力を強化します
2014年は、企業がソーシャルデータを本格的に分析し始めた年でした。2015年は、最
先端の企業によるソーシャルデータの活用が始まります。ソーシャルメディアでのやり
取りを大規模に追跡することで、企業は流行の兆しや、顧客が考えていることを知る
ことができます。ソーシャル分析により、ニーズに敏感に反応した製品最適化を行え
るようになります。
詳細な情報: TDWI, Customer Analytics in the Age of Social Media (TDWI、ソーシャ
ルメディアの時代における顧客分析)

6. 企業全体で分析を行います
今日では、運用管理者、サプライチェーン管理者、さらには営業担当者にいたるまで
、データ分析を行う可能性があります。ブラウザ上で簡単に分析が行える新技術によ
り、ビジネスで生じた問題を臨機応変に分析し、対応策を導き出せるようになりました
。これを戦略的利点と考える企業は、データの整備、ツールやトレーニングの用意な
ど、従業員が行うデータ分析の支援を行うようになります。
詳細な情報: Gartner’s 2014 Magic Quadrant (Gartnerの2014年のMagic Quadrant)

7. コミュニティで他の製品と差別化します
一般消費者を対象にIT製品を開発することは、当たり前のことになりました。消費者
は満足できる製品を使用します。それは、分析用ソフトウェアも同様です。ユーザー
を刺激し活力を与える製品のコミュニティには活気があります。製品の購入を考える
顧客は、類似製品で飽和した市場からひとつの製品を選定するのに、その製品コミ
ュニティを重視するようになります。
詳細な情報: The greatest support community ever and why you should care
(今までで最高のサポートコミュニティとその利点)

8. すべてを統合します
この10年間、データ世界はめまぐるしく変化しました。そのため、データストレージか
ら分析、ビジネスアプリケーションまで、各用途に応じた多様なツールが混在する環
境が登場しました。以前のような、モノリシックなシステムの時代に戻ることはありま
せん。しかし、企業はデータの移動や管理に何度もログインが必要な不便なプロセ
スにうんざりしています。これからは、シンプルなインターフェースが主流になり、さま
ざまなツールのインテグレーションが加速します。
詳細な情報: Journey to a single source of truth at the FAA. (FAA、情報源をひとつ
に統合)

9. 2015年、オンプレミスデータに対する大規模なクラウド分析(クラウドで行う分析)が始
まります。これまで、クラウド分析はクラウドアプリのデータに対して行われてきまし
た。クラウドにデータがあるという理由だけでなく、ビジネスに役立つという理由で、
企業はクラウドでの分析を選択し始めます。
詳細については、 ビデオ Jetsuiteがクラウドを選んだ理由 を参照してください。
クラウドで分析するのは、もはやクラウドデータだけ
ではありません

10. データを見ながら進める会話が主流になり、データを
表示するだけのダッシュボードは必要なくなります
インタラクティブにデータを表示しながら会話を進める時代が始まろうとしています。
現代のデータ分析ツールは、人が考えるスピードに合わせて分析を行えます。たとえ
ば、高速分析したデータを他のデータと組み合わせて作り直し、新しい視点を探るこ
とができます。このようにデータを見ながら会話を進めることによって、企業はデータ
から有意義な情報を見出すことができるようになります。
詳細については、ハフィントンポストの「Why a Chart Should Start, Not End,
a Conversation (チャートが会話を終了ではなく開始させるものであるべき理由)」
の記事を参照してください。

11. Voxの登場や、fivethirtyeight.comなどのサイトが成長し続けていることから、多くのニュー
スサイトがデータ分析を使った記事を発表するようになります。このトレンドは企業にも広
がり、データ分析で遅れをとっている企業もこのトレンドに追いつこうと動き始めます。
詳細については、 「Public in the newsroom:Sarah Ryley at The NewYork Daily News （
ニュース編集室にTableau Public：NewYork Daily NewsのSarah Ryley）」を参照してくださ
い。
ジャーナリズムにデータ分析が使われることが当た
り前になります

12. モバイルが成長します
デスクで仕事をする時間が短くなっています。だからといって、データを受けとる必
要性が低くなるわけではありません。むしろ、以前よりデータの必要性が高くなっ
ています。数年前に登場したデータ分析モバイルソリューションの多くが成熟し、
デスクから離れた人たちは社外から(たとえば路上でも)簡単にデータ分析をでき
るようになります。また、モバイルの重要性が高まったことで、ベンダーはモバイル
端末についても自然かつ直感的なインターフェースを提供するようになりました。
詳細については、 SalesforceOne に組み込まれたデータ分析のデモを参照してく
ださい。

13. スマートなデータ分析が登場し始めます
データ分析ツールのグラフィックが進歩し、操作がより直感的になるにした
がって、専門家による詳細な助言やスクリプトの作成が必要なくなり、ビジ
ネスユーザーは自分たちで予測分析ができるようになります。セルフサー
ビス型データ分析がより主流になるにつれて、わずらわしい作業が減り、
予測分析などのタスクはより一般的に行われるようになります。
詳細については、 ビジネスユーザーのための予測についてのビデオを参
照してください。

14. Tableau Software について
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