ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンス：何が矛盾しているのか？

現在のデータ主導の世界では、ビジネス・テクノロジー、クラウド・テクノロジー、モバイル・アプリケーションの驚異的な成長により、多くのビジネスが巨大なデータセットから生成されるデジタル情報に大きく支配され、事業を運営し、成長している。さらに、テクノロジーの進化と影響は、制御不能なデータ爆発を再び大きく後押しし、企業経営者やオーナーには、データ分析の力を活用するか、競争に打ち勝つかしか選択肢がなくなっている。この時点で、ビジネスインテリジェンス（BI）とビッグデータ分析は、ビジネス界で最もよく使われる2つの用語になった。しかし、BIとビッグデータ分析が互いにどのように関連し、どのように異なるのかを理解するには、まだ大きな混乱がある。今日、私たちはそれを明らかにしようと思います！

ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスの概要

ビッグデータ分析の簡単なまとめ

ビッグデータとは、1987年にジョン・マシーによって初めて作られた造語である。最も単純な言葉では、文字通り、大容量で、多様なデータソースがあり、驚くべきスピードでやってくる生のデータを指す。データには構造化、半構造化、非構造化がある。このうち、非構造化データがビッグデータの80～90％を占める。

今日の組織は、顧客との取引やソーシャル・メディアでのやりとりから、機械のセンサーやモノのインターネット・デバイスなど、あらゆるものから絶えず生成される大量の構造化・非構造化データに溢れている。PWCの『Data the new Smart』によると、2019年までにデジタル宇宙全体で4.4ゼタバイトのデータが存在し、2022年にはこの数字は10倍の44ゼタバイトに達する。ゼタバイトは等しく1兆ギガバイトである。つまり、私たちが日々抱えている現在のデータ量がどれほど膨大なものか、想像がつくだろう。今後、データ量はノンストップで急増する。したがって、ビッグデータの課題は、収集するだけでなく、企業が実用的な洞察を得て競争上の優位性を高め、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立つ方法で、複雑なデータの意味を理解することでもある。そこでビッグデータ分析の出番となる。

一言で言えば、ビッグデータ分析とは、高度な分析技術とテクノロジーを使用してデータセットを分析し、価値ある洞察を抽出することである。ビッグデータ分析により、企業は隠れたパターンや未知の相関関係、その他の有用な情報を発見し、意思決定プロセスを容易にし、スピードアップし、将来の結果を予測し、ビジネスインテリジェンスを強化することができます。以前は、ビッグデータ分析はデータサイエンスと関連付けられ、手作業で行われていました。ビッグデータ分析には、従来のデータウェアハウスやビジネスインテリジェンスから、機械学習や人工知能（AI）などのより現代的なアプローチまで、さまざまな技術やテクニックが含まれる。現在では、ビッグデータ・テクノロジーとして、またあらゆる組織の中心に位置するビジネス機能として、主流になりつつある。現在、さまざまなビジネスモデルを持つ組織が、トレンドを特定し、業務効率を向上させ、マーケティング活動を最大限に活用するために、ビッグデータ分析と予測分析を手を取り合って活用している。

ビジネスインテリジェンスの定義

一方、ビジネスインテリジェンスとは、組織がデータを実用的な洞察に変換するためのプロセスを指す。ビジネスインテリジェンスは、関連データの収集、保存、アクセス、分析に使用される一連のソフトウェアツールと方法論（データマイニング、データ管理、データ可視化など）で構成され、適切なビジネス上の意思決定を支援する。主に過去のデータに焦点を当てるビッグデータ分析とは異なり、ビジネスインテリジェンスには過去のデータとリアルタイムのデータの両方が含まれる。BIの目的は、組織が十分な情報に基づいた意思決定を行い、業績を最適化できるように、事業運営を可視化することである。BIは何十年も前から存在しているが、情報技術の進歩に伴い、年々大きく進化している。初期のBIは、主にリレーショナル・データベース・システムからレポートを作成するものでした。しかし、今日のビジネスインテリジェンスは、BIシステムの支援により、それ以上のものとなっている。よりインタラクティブでコラボレーティブなものとなり、データの可視化やダッシュボードに重点が置かれ、ユーザーがデータを掘り下げて分析できるようになっている。BIにはセルフサービス分析も組み込まれており、ビジネス・ユーザーがIT部門やデータ・アナリストに頼ることなくデータにアクセスし、分析できるようになっている。Wiiisdomによると、2020年の世界のビジネスインテリジェンス導入率は約26％で、今後もこれにとどまることはないと予測されている。2023年には、世界の大企業の33％以上がビジネス・アナリティクスと意思決定インテリジェンスを導入すると予想されている。

ビジネスインテリジェンスとビッグデータ分析ビッグデータ分析：その違いとは？

ビッグデータ・ビジネスインテリジェンスという言葉を聞いたことがあるかもしれない。ビッグデータとビジネス・インテリジェンスは、研究・実践の分野としては分かれているものの、関連性があるため、多くの人がビッグデータとビジネス・インテリジェンスを組み合わせてビジネス・アナリティクスと呼んでいる。両者に共通するのは、意思決定プロセスを強化するためにデータ分析を使用することです。しかし、両者は、フォーカスする分野や使用するテクニックが異なるだけでなく、互換性がありません。以下の比較では、ビッグデータ解析とビジネスインテリジェンスの主な違いをケース別に大まかに説明します：

目的

一見したところ、ビジネス・インテリジェンスもビッグデータ分析も、巨大なデータセットを分析し、ビジネスに不可欠な洞察を得ることで、企業の適切な意思決定を支援することを目的としている。しかし、両者の重点領域は同じではありません。ビッグデータ分析が大量のデータを分析し、隠れたパターンや傾向をより深く理解することだけに重点を置いているとすれば、ビジネス・インテリジェンスはより広範な分野に及んでいます。ビジネス・インテリジェンスは、現状を把握し、それに基づいてより正確な意思決定を行うことに主眼を置いている。例えば、販売レポート、マーケティング分析、財務データ分析はビジネスインテリジェンスの傘下にあります。逆に、顧客の行動を予測したり、市場のある変化がビジネスにどのような影響を与えるかを調べたい場合は、ビッグデータ分析が必要です。

データソース

ビジネスインテリジェンスのデータソースは、企業資源計画（ERP）システム、顧客関係管理（CRM）システム、トランザクションデータなど、ほとんどが内部的なものだ。一方、ビッグデータ分析では、内部と外部の両方のデータソースを活用することができます。上記のような従来のデータソースに加え、ビッグデータ分析では、ソーシャルメディアデータ、ウェブサイトのクリックストリームデータ、気象データ、センサーデータ、モノのインターネット（IoT）デバイスのデータなどを活用することができます。

データ量

ビジネスインテリジェンスで使用されるデータ量は、ビッグデータ分析に比べると比較的少ない。これは、ビジネスインテリジェンスが主にリレーショナルデータベースに格納された構造化データを扱うのに対し、ビッグデータ分析ではソーシャルメディアデータや画像、動画など、構造化データと非構造化データの両方を扱うことができるためです。

コンポーネント

ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスの構成要素も異なる。ビッグデータ分析の構成要素には、データ取得、データ保存、データ処理、データ分析、意思決定が含まれる。ビジネスインテリジェンスの構成要素には、データウェアハウス、オンライン分析処理（OLAP）、レポーティング、ダッシュボードが含まれる。

テクニック＆ツール

ビッグデータ分析で使用される手法は、回帰、分類、クラスタリングなど、そのほとんどが予測的なものである。ビジネス・インテリジェンスで使用される手法は、傾向分析、ドリルダウン、スライス・アンド・ダイスなど、そのほとんどが記述的なものである。ビッグデータ分析で使用されるツールは、Hadoop、NoSQLデータベース、Apache Sparkである。BIは主に視覚的な性質を持つが、ビジネスインテリジェンスで使用されるツールは、リレーショナルデータベース、データ可視化ツール、Google Analytics、Tableau、Microsoft Power BIなどのBIシステムやプラットフォームである。

特徴

ビッグデータ分析の特徴は、量、速度、多様性、真実性、価値である。ビジネスインテリジェンスの特徴は、アクセスのしやすさ、正確さ、関連性である。ビジネス・インテリジェンスとは、現在に焦点を当て、より正確な意思決定を行うためのプロセスである。

メリット

また、実用化された場合のメリットも、それぞれの特徴を際立たせている。ビジネスインテリジェンスの利点には、リアルタイムの洞察、より良い意思決定、生産性の向上、コスト削減などがある。同様に、ビッグデータ分析のメリットには、顧客体験の向上、不正行為の検出、リスク管理などがあり、最終的には意思決定、コストとリソースの活用、売上と収益の向上などにつながる。

結局のところ、ビッグデータ分析とビジネス・インテリジェンスは多面的に異なるものでありながら、補完し合うものである。近い将来、ビッグデータ分析とビジネスインテリジェンスの両方を利用して、顧客、業務、財務の全体像を把握する企業がますます増えると予想される。そして、BIとビッグデータ分析の進化は、現状をはるかに超えるものになるでしょう。