データおよび分析における技術革新は加速を続け、旧弊なビジネス インテリジェンス業界を企業の新たな価値を生み出す源泉に変えています。 その結果として、データはより多くの人の手に渡り、より良い決定を行うことができるようになりました。 さらに、技術革新の波はまだ終わったわけではありません。 本書では、2014 年のビジネス インテリジェンスについて、以下を含む 10 項目のトレンドを説明します。

1. 2014 年ビジネス インテリジェン
ス に関する上位10のトレンド

2. 詳細は、The Economist の「Fostering a Data-Driven Culture (データ主導型の文化を育
成)」
をご覧ください。
データサイエンティストの消滅。
データサイエンスは専門家だけでなく、一般のビジネスマンが扱うものになりつつあり
ます。データ分析に関する知識は、肩書きに「アナリスト」が付くような専門家だけで
はなく、一般のビジネスマンにも必要な知識になり始めています。データに基づいて決
定を行う企業が競争力を高め、データを活用しない企業が競争力を弱めています。

3. 詳細は、ホワイトペーパー「Business Analytics in the Cloud (クラウドのビジネス分析)
」をご覧ください。
クラウド ビジネス インテリジェンスが主流に
なる。
データ分析の導入を速めたい企業は、クラウド ベースのビジネス インテリジェンスの採用
を推進しています。顧客との連携やファイアウォール外のモバイル アクセスなどの新たなシ
ナリオも、クラウド ビジネス インテリジェンスの導入を加速しています。また、クラウド
サービスが成熟することで、 IT 部門によるビジネス インテリジェンスのクラウド化への懸
念が弱まっています。

4. 詳細は、オンラインセミナー「Exploring Big Data with Amazon Redshift
(Amazon Redshift を使用したビッグ データの調査)」をご覧ください。
ビッグ データがついにクラウド化される。
Amazon Redshift や Google BigQuery などのクラウド データ ウェアハウスにより、数カ
月かかるデータ ウェアハウスの構築を数日で実現することができます。これにより、ラ
ピッド プロトタイピングが可能になり、以前とは比較にならない柔軟性をもたらします。
Teradata Cloud や SAP HANA など従来のベンダーから提供されるクラウドサービスによ
り、この分野は既に実証されています。

5. 詳細は、GigaOm によるホワイトペーパー「Agile BI:Reshaping the Landscape (アジ
ャイル BI: ランドスケープの再形成)」をご覧ください。
アジャイル BI がリードを広げる。
動きの速い企業では、セルフサービス型のデータ分析が一般化しています。ビジネス ユー
ザーは、ビジネス ダッシュボードに柔軟性とユーザビリティーを期待し始めています。積み
重ねられた巨大なITインフラは崩れ去り、最新のデータ ソースを利用できるソリューション
が選ばれています。

6. 詳細は、TDWI の David Stodder 氏によるオンラインセミナー「Using Analytics to
be Predictive and Proactive (分析を使用した予測と事前対策)」をご覧ください。
予測分析(Predictive analytics)は、
かつては高度で専門的なシステムの領域でしたが、ビジネスユーザーがデータに対して積
極的な洞察を求めるようになることで、主流になりつつあります。

7. 組み込み式 BI の価値については、こちらのビデオをご覧ください。
組み込み式 BI の出現は、
ビジネス活動に直接洞察を求める取り組みの結果です。取引管理システム内でのデータ分
析が始まっています。カスタマー リレーションシップ管理などのシナリオが、営業担当
者の日常的な意思決定でデータ分析を活用することを後押しします。最終的には、組み込
み式 BI の発展により、店頭や小売の現場など、一般的に立ち遅れている部門にもデータ
が導入されることが予想されます。

8. 詳細は、ホワイトペーパー「5 Best Practices for Telling Great Stories (優れた
ストリーを伝える 5 つのベスト プラクティス)」をご覧ください。
ストリーテリングの重要性。
人々はコンテクストのないダッシュボードが増えても役立たないことを理解してきまし
た。ストリーテリングでは、データを利用してアイデアや洞察を効果的に伝えることが
できます。また、大容量の異種データが持つ意味を汲み取ることもできます。

9. 最先端の企業にとって、モバイル ビジネス インテリジ
ェンスは主流となり、 特別なときに使用するものではなくなって
います。ビジネス ユーザーは、オフィスだけではなく、日常業務の流れで、どんな時で
も情報にアクセスする必要性に迫られています。
事例については、ホワイトペーパー「How Mobile Business Intelligence Drives
Efficiency and Transformation for Supervalue (モバイル ビジネス インテリジェンスが
Supervalue の効率と変革を促進)」をご覧ください。

10. ソーシャル メディア データから洞察を得る方法については、ビデオ「Using Social Media
Analytics for Insight (ソーシャル メディア分析を使用して洞察を得る)」をご覧ください。
組織はソーシャル データの分析に真剣に取
り組み始め、「いいね!」やフォロワー数以上の洞察を得ています。ソー
シャル データは、ブランド認知やブランド態度に対する新たな指標になり、競争分析の
豊富な情報源となっています。企業は、顧客にとって同社がどれくらい意味のある存在
かを理解するためにソーシャル データを使い始めています。

11. NoSQL の詳細については、TechRepublic の記事「10 Things You Should Know About
noSQL databases (NoSQL データベースについて知っておくべき 10 の項目)」をご覧
ください。
NoSQL は、新たなHadoop です。
組織は、非構造化データの活用方法を模索しています。企業がこの種のデータを取
り入れる方法を探し求めているため、NoSQL 関連技術が注目されています。しかし
ながら2014 年には非構造化データの有効な活用事例は少なく、標準的な使用方法に
はなりません。

12. Tableau Software について
http://www.tableausoftware.com/ja-jp/business-intelligence
Tableau Software (NYSE: DATA) は
、お客様がデータを見て理解するの
をお手伝いします。Tableau を使え
ば、だれでも情報を迅速に分析、可
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る顧客アカウントが、Tableau に
よってオフィスや外出先で速やかに
成果を上げています。さらに数万人
が Tableau Public を使用してブログ
や Web サイトでデータを共有して
います。