今日、データはすべての組織の核心になっています。企業は、戦略的または財政的な決定を下すための従来のアプローチにもはや依存していません。彼らはむしろ、毎日生成された膨大な量のデータから派生したリアルタイムの洞察に焦点を当てています。すべての組織は、規模やセクターに関係なく、データを活用して教育を受けた決定を下す必要があります。このデータを保存および管理するために、組織はクラウドソリューションを利用します。
2022年のThalesのデータ脅威レポートによると、企業データの約60％がクラウドに保存されています。従来のインフラストラクチャはしばしばこのスケールを管理できず、意思決定が遅くなり、機会を逃しました。
クラウドソリューションは、自動化およびビジネスインテリジェンス（BI）とともに、スケーラブルなデータ処理と自動ワークフローを提供することにより、これらの課題を軽減します。これはさらに、組織が革新と効率を促進するためにクラウドBIと自動化ソリューションを徐々に採用している傾向につながります。
データ駆動型の意思決定の可能性
Salesforceの調査に同意して、ビジネスの専門家の80％は、データ主導の意思決定を採用することに同意しました。これは、データと分析を活用して戦略的および運用上の選択をするアプローチです。この慣行には、市場動向、財務データ、その他の関連情報を含むさまざまなソースからのデータと洞察が含まれます。 DDDMの力を活用することにより、組織は次のことを達成できます。
- 精度が改善されました
- 運用効率の向上
- より良い戦略的計画
- リスク軽減
- 継続的な改善と革新
これらの利点を獲得するために、組織は大規模なデータセットを管理し、リアルタイムの洞察を提供し、それらをプロセスにシームレスに統合できるツールを必要とします。クラウドコンピューティング、ビジネスインテリジェンス（BI）、および自動化は、このシフトの優れたプラットフォームを提供します。
クラウドBIの重要性の高まり
組織は、データ駆動型の決定を下し、運用効率を向上させるために、ビジネスインテリジェンス（BI）ソリューションなどの分析ツールにますます依存しているため、クラウドBIの重要性が最終的に増加しました。
Cloud BIは、クラウドテクノロジーのアクセシビリティと柔軟性とともに、堅牢なデータ統合とビジネス分析を統合し、ビジネスがどこからでも洞察を評価するのを支援します。企業がデータと対話するために使用する従来のアプローチを変更し、市場の変化に対応する際により機敏になりました。
現代のBIシステムは、2つの主要な課題を解決することを目的としています。それへの依存と手動分析です。両方の問題を克服するために、データアナリストは、自動的にデータベースを生成するシステムを使用してモデルを構築します。一方、2番目の問題には、Auto BIツールの新しいセットで処理されます。
これらのソリューションは自動的に洞察を提供し、手動データ分析の必要性を減らします。これに続いて、MarketSandmarketsはそのレポートで、世界クラウド分析市場が27.1％のCAGRで成長し、2029年までに1185億に達すると予測しています。
ただし、データ分析のプロセスは、履歴データの概要を提供したり、現在のシナリオを特定したりすることに制約されており、将来の可能性の予測を自然に生成しません。これは、ビジネスインテリジェンスだけでデータ分析を保証できないことを示しています。これは、BIオートメーションが登場する場所であり、データアナリストの努力とデータの調査と統合に費やす時間を節約します。
BIの最大の可能性のロックを解除する自動化の役割
Cloud BIソリューションでの自動化の統合により、組織は最大の効率を達成し、効果的なデータ駆動型の決定を行うことができます。自動化により、企業は次の方法でBIの最大の可能性を明らかにするのに役立ちます。
洞察を得る
BIオートメーションは、関連するビジネス情報を取得するために必要な人間の努力を減らします。人工知能（AI）を使用して、推論を自動化し、洞察を取得します。 AIは、データパターンが特定、分析、および自動化されたアクションに変換される継続的な閉ループプロセスとして機能します。これは、組織が標準的な検索を超えて探索し、予期しない変更を認識するのにも役立ちます。さらに、BIオートメーションは、企業がタスクに優先順位を付け、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
データ品質の向上
BIで最も重要なデータフェーズの1つは、体系的に実行され、優れた結果を生成するデータ処理です。専門家は自分の最高の学習アルゴリズムを使用していますが、データが準備されていない場合は引き続き悪いパフォーマンスを発揮します。これにより、企業がデータの前処理の課題を解決するのに役立つ自動化技術の統合が必要です。
自動化はメタ学習を通じて実行され、データセットの変換と最終出力に影響を与えます。これにより、データの専門家は、重複を見つけて削除したり、情報の欠落やエラーを削除したり、繰り返し繰り返される手動雑用からデータの専門家を解放します。
その結果、ビジネスインテリジェンスと自動化の統合が成功したため、世界中のクラウド業界の成長につながりました。 Fortune Business Insightsによると、グローバルクラウドコンピューティング市場は、2032年までに2,29159億ドルに達すると予想されています。
まとめます
最近では、データ駆動型の意思決定がすべての組織にとって不可欠になり、データは原動力です。クラウドとBIの自動化ツールのパワーを活用することにより、組織は生データを実用的な洞察に変換し、革新と運用効率を高めることができます。データが量と複雑さの両方の点で成長し続けるにつれて、組織が有能であり続けるためのこれらの技術の重要性を見落とすことはできません。
（Jyoti SinghはPlus91Labsの共同設立者です。）
#データ駆動型の意思決定自動化を通じてビジネスインテリジェンスを可能にします