コース: データ分析の基礎知識
BIの価値とは
我が社はデータに基づいて 意思決定しています と耳にしたことはありますか。 それはデータ主導型の意思決定ですが 間違ったデータで間違った意思決定を しているかもしれません。 データ主導型の意思決定は 常に行われています。 試験が必要だ。 営業担当者の意欲を高めよう。 これはデータ主導型の 意思決定と行動です。 問題はこれがひとつのデータポイントに すぎないということです。 私はよく データインフォームドでいたいですか と質問をします。 データとビジネスインテリジェンスを 使用すると、 優れた意思決定を行うための 情報と能力が両方手に入ります。 例えば新しいデータとプロセスの理解、 そして確固として KPI で設定した ビジネス目標があれば 売上方の減少傾向を 問題になる前に察知できます。 こうすれば軌道修正をして 危機的な状況を回避できます。 ビジネスインテリジェンスの実用化には ビジネスと全プロセスに 重要なデータを保存する必要があります。 先ほどのようにひとつの数字にだけ 注目してはいけないのです。 それはその数字を達成しなければ いけないという目標を 理解しているにすぎません。 必要な情報はそれだけではありません。 目標に影響がある他のデータを 業務ルールに基づいて 分析する必要があります。 ビジネスインテリジェンスツールが ありますが、 これはインテリジェンスを 構築するツールです。 ツールはそれ自体では 何もしてくれません。 ハンマーが釘と使い手を 必要とするようなものです。 企業は組織全体の健全性の追跡に役立つ 測定基準を定義する必要があります。 繰り返しますが、この測定基準は KPI です。 傾向を例に挙げて 説明します。 例えば成人の心拍数の正常値は １分間で 60 から 100 回だと 知っていたとします。 毎日観察していたら 突然心拍数が上がって 下がらないままだと 何かが起きたのだとわかります。 またある特定の飲み物を飲むと 数値が上がり、 数時間それが続いて しばらくするとまた数値が下がると 気がついたとします。 その飲み物をやめるか、 量を減らすか、 なんとか調整するでしょう。 そしてその効果を判断するために 心拍数を分析するのです。 この考えをビジネス全体の 健全性に応用すると、 心拍数に該当するものや 影響を与える項目を 容易に見つけられます。 これによりビジネスの健全性を監視し インテリジェンスを提供するための 指標を定義できます。
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