中小企業（SMB）でも、より良いビジネス上の意思決定を下すために分析可能なデータがあります。データ分析のための既製のソリューションが存在するため、ビジネスインテリジェンス（BI）は企業や大企業だけのものではありません。
以前は、データを手動でスプレッドシートに取り込み、カスタム計算を作成してから、分析用にデータをグラフにエクスポートする必要がありました。スキルや欲求を持っているビジネスマネージャはほとんどおらず、ほとんどの中小企業はデータサイエンティストやアナリストを持っていませんでした。
$config[code] not found今日では、データを自動的に引き出し、分析して実用的な洞察を得るために視覚的な形式で表示することができるドラッグアンドドロップツールが多数存在します。しかし、ビジネスの所有者や管理者は、これらの新しいBIツールを使用して有効な結論を引き出すために、分析対象を理解する必要があります。あらゆるレベルでトレーニングや分析に精通している従業員は、現在未開発のデータから洞察を得ることができます。
ビジネスインテリジェンスの使い方
私たちは皆、ビジネスインテリジェンスが使われているのを見たことがあります。他の買物客が同時に購入したものに基づいて関連製品またはアップセルを提案するeコマースの機能強化がその例です。
YouTubeには、ビジネスインテリジェンスソリューションの使用方法、およびデータサイエンスと予測分析の力を理解する方法を示す多数のビデオがあります。より良い決断をし、あなたのビジネスを成長させるためにこれらを使ってください。
ビジネスインテリジェンス - 定義済み
ビッグデータと分析の融合により、ビジネスインテリジェンス（BI）によって実行可能な意思決定が可能になります。最終目標から始めることで、ビジネスインテリジェンスを使用して売上と利益を増やし、コストと経費を削減することができます。
Google Analyticsを使用して実用的な結論を引き出すことは、ビジネスインテリジェンスの一例です。今日の中小企業は、ハイパービジネスインテリジェンスなどの本からの提案と、既存のデータを分析する新しいツールの組み合わせを使用して、さらに前進することができます。
Analytics 3.0 - 未来はここに
企業は従来の分析プラットフォームに限定されません。 Datapineのような新しいオールインワンのデータビジュアライゼーションソフトウェアソリューションは、ユーザーが対話型のカスタムダッシュボードを簡単に作成することを可能にするドラッグアンドドロップ技術に、内部と外部の両方の複数のソースからデータを引き出すことができます。
Analytics 3.0は、企業がBIエクスペリエンスをパーソナライズする機能をユーザーに提供する方法によって証明されています。リアルタイムモニタリングは、ビジネスの正確な概要を把握するために必要な情報をユーザーに提供します。結果は、いつでも、または定期的に電子メールで送信されるレポートを介して、ビジュアルインターフェイスにライブで表示できます。情報は、PC、携帯電話および/またはタブレットを介して24時間365日アクセス可能です。
モビリティ、インタラクティブなダッシュボード、そして使いやすいテクノロジによって、ビジネスインテリジェンスはあらゆるビジネスで利用可能になります。その使用方法の一例は、分析データと売上データをBIツールに取り込んで、外部広告の支出と内部売上を比較してROIを測定することです。
予測分析と規範分析
国際分析研究所によると：
分析には常に3つのタイプがあります。予測的：過去のデータに基づくモデルを使用して未来を予測します。そして規範的で、モデルを使って最適な行動や行動を指定します。 Analytics 3.0にはすべての種類が含まれていますが、規範的な分析がますます強調されています。
これらの分析分野は将来の出来事の可能性についての認識を提供し、とられることができる行動を推奨し、それらをビジネス上の決定を下すために理想的にします。
ビッグデータを理解する - ビジネスインテリジェンスの歴史
ハーバードビジネスレビューは、データと分析の履歴に関するより広範な情報を含むこのアナリティクス3.0レビューを提供します。すべての事業主がこれらの用語が何を意味するのか理解するべきであるので、これは簡単な概要です。
1950年代、ツールは情報を収集し、傾向やパターンを特定するように設計されました。これらのツールは、人間が可能であったよりも速くタスクを達成することができました。データアナリストは通常、この初期のビジネスインテリジェンスをAnalytics 1.0と呼びます。
当時のビジネス分析ツールの大部分は、小規模で構造化された内部データソースでした。報告能力は限られており、バッチ処理操作には数ヶ月かかる可能性がありました。ビッグデータが到着する前は、アナリストはデータを分析するよりも本質的にデータの収集と準備に多くの時間を費やしていました。この初期の時代は約50年間続き、最終的にビッグデータの夜明けをもたらしました。
2000年代半ばにはインターネットが誕生し、今日のソーシャルメディアはFacebookとGoogleの中心的存在となりました。グーグルもフェイスブックも分析するための新しいデータとそのデータを集めるための新しい方法を提供した。ビッグデータという用語は2010年頃まで一般的にはなりませんでしたが、この新しい情報が過去の小さなデータとは大きく異なることは明らかでした。
企業の自社の取引や内部業務では小さなデータが生成されていましたが、ビッグデータは外部から、ネットから、そして公共のデータプロジェクトやソースから引き出されていました。ビッグデータの一例は、ヒトゲノムプロジェクトです。この新しいデータ収集方法は、Analytics 2.0の登場を意味します。
ビッグデータが到着すると、洞察を通して企業が収集したデータを利益に変えるのを支援するための新しいプロセスとテクノロジの開発が急速に進んでいました。新しいデータベース（NoSQL）と処理フレームワーク（Hadoop）が開発されました。オープンソースフレームワークHadoopは、ビッグデータセットを格納および分析するように特に設計されています。 Hadoopの柔軟性により、非構造化データ（ビデオ、音声、生テキストなど）を管理するのに最適なツールになります。
Analytics 2.0期間中のデータアナリストは、分析だけでなく情報技術にも精通している必要がありました。これらのコンピテンシーを持つことで、Analytics 3.0の間の今後の技術的進歩に備えます。
Analytics 3.0は、ビジネスインテリジェンスの未来への道を歩む一歩にすぎません。ビジネスインテリジェンスの究極の目標は、スタッフメンバーとビジネスオーナーが、より適切な意思決定を下すために必要な情報を提供することによって、データを分析し、会社の業績レベルを向上させることです。
ビジネスインテリジェンスが中小企業にもたらすメリット
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