ビジネスアナリティクスとは？ビジネスインテリジェンスとの違いは？
「ビジネスアナリティクス（BA）」とは、多くの情報データが存在する現代にとって、とても大切なデータ解析手法を指した言葉です。データの解析によって、問題の原因の追究、そして未来への課題を解決するアクションを提案するのがビジネスアナリティクスです。
データ活用の手法として注目されているビジネスアナリティクスについて今回は図解します。似た言葉として「ビジネスインテリジェンス（BI）」があり、その違いについても参考にしてください。
目次
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導入 ビジネスアナリティクスとは何か？ビジネスインテリジェンスとは?
「ビジネスアナリティクス（BA）」を考える際に、「ビジネスインテリジェンス（BI）」について先に触れたいと思います。
「ビジネスインテリジェンス（BI）」は、社内に蓄積された膨大なデータを抽出・分析し、意思決定に役立つような有効なデータに加工、可視化することを意味した言葉です。
一方、「ビジネスアナリティクス（BA）」は、データの可視化だけでなく、そこから未来予測を行い最適な行動アクション、ビジネス提案までしてくれるのが特徴です。
未来に向けたアクションプランも提示してくれるため、個別に意思決定する時間が削減できる点が違います。膨大なデータの分析に基づいているため、未来予測や提案は正確なものとして役立ちます。
課題 ビジネスアナリティクスの活用場面は？
実際の「ビジネスアナリティクス（BA）」の活用場面についてもご紹介します。
例えば、売上データだけでなく顧客の声を拾い、SNSで流行っているものなどを情報収集することで、今後流行るものなどを予測することができるようになります。そのことによって、商品の生産量や在庫管理、人員配置などの提案が可能です。
また、例えば「ビジネスインテリジェンス（BI）」で男性よりも女性のレスポンス率が高く、関東地方の30代からのレスポンス率が高いという結果が出たとします。
そして、「ビジネスアナリティクス（BA）」でどの広告手段だと関東地方の30代女性の高いレスポンス率が見込めると予測してくれた場合、早く効率的な戦略を取ることができます。
解決 ビジネスアナリティクスの課題・成功させる上でのポイントとは？
ビジネスアナリティクスを活用すると効率的ですのですぐに行いたいところですが、課題・成功させる上でのポイントが5つあります。
「DELTAモデル」と言われ、
・Data(データ)、
・Enterprise(エンタープライズ)
・Leadership(リーダシップ)
・Targets(ターゲット)
・Analysts(アナリスト)
がポイントです。
まずDataでは、新たな視点や判断ができる未来予測できるような良質なデータを収集することがポイントです。
Enterpriseでは、組織全体での分析をする必要があります。部門や部署ごとに行うのではなく、全てのデータを統合して全体で分析することが大切です。
Leadershipでは、データ分析の意思決定を行うリーダーが必要な点がポイントとなります。
Targetsでは、全てのデータ分析を一度に行いづらいために、効果的な分析投資先を見つけることもポイントとなります。
Analystsでは、優秀な分析者を作ることもポイントです。膨大なデータの中からしっかりとした分析が行えるアナリストを見つけることも重要です。
結論 「ビジネスアナリティクス（BA）」は未来予測、ビジネス提案のために大切
「ビジネスアナリティクス（BA）」では、情報データを解析するだけでなく、未来予測、ビジネス提案に役立てるところまで行ってくれます。その点が「ビジネスインテリジェンス（BI）」との違いです。
そして、その「ビジネスアナリティクス」を行うには、良質な情報データを収集し組織全体として分析。かつ分析の意思決定リーダーを要することも大切です。また分析対象を絞り、優秀な分析者を見つけることもポイントです。
それらのポイントを押さえて、情報分析と効率的な未来予測を行うことで、今後の適切なアクションが可能になります。こうしたスピーディな意思決定が行える「ビジネスアナリティクス」は、これからの時代に重要となることでしょう。
