ビジネス分析データの可視化（BI可視化：企業データの価値を高めるツール）

BI 可視化: 企業データの価値を高める強力なツール

インターネットがデータ駆動型時代に入るにつれて、データが果たす役割はますます重要になってきます。データをより便利かつ直感的に提示するために、BI の視覚化が重要なトピックになっています。マーケティング、製品、運用などの部門の上司は、すべてデータに基づいて意思決定を行う必要があり、BI 視覚化を適用することで、データが直感的かつ明確になり、上司がより良い意思決定を行いやすくなります。

インターネットは初期の頃はテクノロジーと製品によって推進されていましたが、トラフィック配当が消滅したことにより、データ主導の時代に入り始めました。

マーケティングの責任者が「1 ペニーでも賢く使うべきだ」と言うのをよく耳にします。製品責任者はこう言います。「プロジェクトの目標は何ですか? それをどうやって検証しますか?」オペレーションの責任者は「新しい戦略はどれくらい効果的か？」と尋ねます。等々。

これらはすべてデータと密接に関連しています。データを便利に視覚化する方法が、今日説明する BI 視覚化のトピックです。

BI の正式名称は Business Intelligence で、ビジネス インテリジェンスを意味します。

BI 可視化システムは、データをチャート、ダッシュボード、表などの形式で表示し、ユーザーがデータの背後にある意味をより直感的に理解できるようにするデータ管理およびデータ分析ツールです。

企業、組織、個人が自社のビジネス状況をより良く理解し、問題を特定し、必要に応じて意思決定を行うのに役立ちます。

BI 視覚化システムは、多くの場合、ビッグ データ、データ ウェアハウス、データ マイニング、データ分析などのテクノロジと組み合わせて、データ主導の意思決定をサポートします。

中国でよく使用される BI 視覚化システムのサードパーティ サービス プロバイダーには、Tableau、QlikView、Power BI、Fine BI などがあります。

BI 視覚化システムにより、ユーザーはデータをより深く理解し、より迅速に意思決定を行い、ビジネスをより適切に管理できるようになり、企業、組織、個人はビジネス状況をより深く理解できるようになります。

1. データをより視覚的にします。データを視覚的なチャートやダッシュボードに変換することで、ユーザーはデータの変化や傾向をより明確に理解し、状況をより正確に分析できるようになります。
2. 意思決定にかかる時間を節約します。 BI 視覚化システムは、リアルタイムで更新されたデータを提供して、最新のビジネス状況を迅速に反映し、ユーザーがタイムリーな意思決定を行うのに役立ちます。
3. セルフサービス データ分析。 BI 視覚化システムは、レポートのカスタマイズやデータのクエリ機能をユーザーに提供し、ユーザーがデータ内のパターン、傾向、関係などをすばやく発見できるようにすることで、データとビジネスをより深く理解できるようにします。
4. データに基づく意思決定をサポートします。 BI 視覚化システムは、企業、組織、個人がビジネスをより適切に管理し、問題を特定し、必要に応じてより賢明な意思決定を行うのに役立ちます。

多くの企業は、ある程度の規模に成長すると、独自の BI システムの構築を開始します。これには主に3つの理由があります。

1. より多くのビジネスシナリオに対応します。製品の基本は普遍性であるため、比較的パーソナライズされたビジネスシナリオを満たすことは困難です。メーカーにカスタマイズ開発や機能拡張を依頼するのは良い選択肢ではありません。理由は 2 つあります。1 つはコストが高すぎることです。もう1つは、サイクルが長すぎることです。
2. 安全と領土認識。 BI はデータ処理などの機密性の高い操作をカバーし、処理されるコンテンツには業務運営に関連するコアデータが含まれます。現在の BI 製品はローカル展開をサポートしていますが、企業はコアデータに関する地域的認識により、独自のシステムを開発し続けることになります。
3. システムの水平統合の要求。データ ミドルオフィス システムでは、BI プラットフォームは分離されたシステムでも完全に独立したシステムでもありません。データミドルオフィスシステム内の他のシステムと水平に接続し、統合する必要があります。市販の BI 製品を直接購入した場合、このような要求に応えるのは明らかに困難です。

では、自分で BI システムを構築する必要がある場合、どのように始めればよいのでしょうか?

まず、BI のユーザーが誰であるかを理解する必要があります。プロセスの観点から見ると、コンテンツ プロセッサ (データ アナリスト) とコンテンツ ユーザー (製品マネージャー、運用担当者、または BOSS) に分けられます。

2 つ目は、コンテンツ制作のコア プロセスです。データのディメンション/インジケーターの設定 - データ セットの作成 - グラフィック (コンポーネント) の選択 - レポート (ダッシュボード) - コンテンツ配信プラットフォーム (モバイル端末、コックピット、外部リンクなど) です。

ユーザー ロール、コア パス、製品アーキテクチャを整理したら、次の手順で BI プラットフォームを構築するための実装計画を開始できます。

1. データの収集と整理: まず、データのクリーニング、重複排除、フォーマットなど、データを収集して整理し、データの品質と整頓性を確保する必要があります。
2. データ モデリング: データの構成に基づいて、データをモデリングする必要があります。つまり、データは視覚化システムが理解できるデータ構造に変換されます。たとえば、必要に応じてデータ テーブルまたはグラフを作成し、データ間のディメンションとインジケーターを定義します。
3. ビジュアル デザイン: データ モデリングが完了したら、さまざまなグラフの種類、色、スタイル、スケール、ラベルなどを選択するなど、データをユーザーフレンドリーなビジュアル インターフェイスに変換するビジュアル デザインが必要です。
4. データ分析: データ分析機能を通じて、データ視覚化システムは、ユーザーがデータに隠れた変化や傾向を見つけるのに役立ちます。さまざまな分析ツールを選択して、データをグラフ形式または表形式で処理できます。
5. データ配布: 最後に、データ配布により、データ視覚化システム内のレポートや視覚化結果をさまざまな部門やプロジェクト チームと共有できます。一般的に使用されるデータ配信方法には、BI レポート表示プラットフォーム (PC)、モバイル BI (アプリ)、データ大画面、電子メール配信、URL 配信、埋め込み配信などがあります。

上記の手順は、主に BI 可視化システムを構築するための一般的な手順です。もちろん、具体的な実装方法は、特定のプロジェクトの要件とニーズに応じて若干異なります。

データ駆動型の時代において、BI 視覚化の応用シナリオは非常に広範囲にわたります。

主に以下のシナリオで使用されます。

1. ビジネス分析: BI 視覚化システムは、ユーザーが販売、調達、在庫など、企業や組織のビジネス状況をよりよく理解するのに役立ちます。
2. 財務分析: BI 視覚化システムは、財務諸表、会計基準、利益率などの財務状況をユーザーがよりよく理解するのに役立ちます。
3. 市場調査: BI 視覚化システムは、キーワード分析、競合分析、消費者の嗜好分析など、ユーザーが市場をより深く理解するのに役立ちます。
4. 運用分析: BI 視覚化システムは、企業がユーザーの増加、サプライ チェーン、生産プロセス分析、人材分析などの運用状況をよりよく理解するのに役立ちます。
5. ユーザー分析: BI 視覚化システムは、企業がユーザー トラフィック、コンバージョン率、顧客フィードバックなどのユーザー データをより適切に測定するのに役立ちます。

要約すると、BI 視覚化システムは多くの分野やシナリオで使用されており、データをより直感的かつ視覚的にし、ユーザーがビジネスをよりよく理解して意思決定を行うのに役立ちます。

技術の継続的な発展、より高いコンピューティング能力のサポート、より多くのデータを統合する LLM モデルにより、BI 視覚化システムの開発は将来的に大きな前進を遂げるでしょう。

トレンドは主に以下の方向にあります。

1. よりインテリジェント: 将来的には、BI 視覚化システムは AI テクノロジーとより密接に統合され、システムはよりインテリジェントにデータを分析および理解し、会話分析などのよりインテリジェントな推奨機能や予測機能を提供できるようになります。
2. モビリティ: モバイル デバイスの普及に伴い、BI 視覚化システムは今後、モビリティにさらに重点を置くようになります。ユーザーは、携帯電話やタブレットなどのさまざまなモバイル デバイスでデータの分析と視覚化を実行できます。
3. リアルタイム: 現在の BI 視覚化システムのほとんどは、依然として履歴データの静的分析に基づいていますが、将来のシステムはリアルタイムのデータ分析と処理に重点を置き、ユーザーがいつでもどこでもビジネスの傾向と進捗状況を追跡できるようにします。
4. アクセシビリティ: 将来、BI 視覚化システムはアクセシビリティにさらに重点を置き、さまざまな役職、レベル、言語、文化的背景を持つユーザーが、カスタマイズされた多言語の多様なインターフェースとツールを通じて、データ分析と意思決定をより簡単に実行できるようになります。
5. 大規模化: 将来的には、データの量が増え、多様化します。 BI 視覚化システムでは、非構造化データや半構造化データ、データ ソース間のデータ統合など、より複雑なデータ タイプや大規模なデータを処理して表示できる必要があります。 AIテクノロジーにより、処理できるデータの規模と複雑さがさらに増大します。

要約すると、将来の BI 視覚化システムは、よりスマートで、より柔軟で、よりリアルタイムで、よりデータに基づいたものとなり、より正確で便利で信頼性の高いデータ分析および視覚化サービスをユーザーに提供します。

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