Business Intelligenc戦略のための強力な抽出-変換-ロード(ETL)プロセスを確立することは、それが正しく行われていれば、非常に強力なものになります。正しく実行するための鍵は一体何でしょうか?その答えは、過去の状況と将来を見据えた予測分析を組み合わせた完全な戦略を持つことです。

ここでは、BI戦略のためのETLを開発する方法と、データの可視化を通じてビジネスを強化するためにETLを使用する方法を正確に説明します。

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ビジネスインテリジェンスおよびそれがビジネスニーズにどのように役立つか?

大まかに言えば、ビジネスインテリジェンス(またはBI)とは、基本的に包括的な分析ソリューションであり、自社と変化するマーケットの状況をよりよく理解するために使用することができます。ビジネスユーザーがBIのためのETLソリューションから最高の意思決定を得るためには、ゼロから始めて、すべての主要なコンポーネントとデータセットが含まれていることを確認しなければなりません。

ビジネスインテリジェンス戦略のための独自のETLの作成方法

BI戦略のための新しいETLの作成と実装に関しては、考慮しなければならないことがたくさんあります。ここでは、対応しなければならない4つの主要なコンポーネントを紹介します。

1) ビジネスインテリジェンス戦略のロードマップ

BIシステムの核心は、データ分析とビジネスに尽きます。全体的なBI戦略をしっかりとしたものにしたいのであれば、以下のことを理解し、整理しておく必要があります。

Reporting and Analytics

把握しておきたい主なビジネスアナリティクスとは?戦略を改善するために最も重要なメトリクスは何か?その情報はどこから来ているのでしょうか?データ分析を始める前に最優先のニーズを見極め、そこから戦略の構築を始めましょう。

インダストリーKPI

あなたの会社のことだけを考えてはいけません。売上高、ROI、利益率などの業界のKPIを調査し、これらのベンチマークをしっかりと理解することで、全体像の中で自社のビジネスがどのように機能しているかを正確に把握することができます。

カスタムKPI

トラッキングすべき会社固有のメトリクスがあるかと思います。早い段階でこれらを設定することで、何をどのようにトラッキングすべきか、どのような状況かを知ることができます。

時系列データ

経時的な変化を監視しなければ、ビジネスの進捗状況を完全に理解することはできません。データマイニングを行い、過去のデータを追跡することで、企業の全体像を把握することができます。これにより、自社の取り組みがどこで苦戦しているのか、あるいは戦略を転換する必要があるのかを正確に把握し、ピンポイントで把握することができます。

BIステイクホルダー

BIソリューションを使用するエンドユーザーを考慮し、そのニーズに対応します。

これらの要素のそれぞれがどのように自社に適用されるかを理解することで、特定のBIニーズに合わせてETLを構築することができます。

2) データソース

データソースとは情報を抽出する場所です(ETLプロセスのE)。これが最初のステージで、その後、適切なソースに対してデータを準備するための "変換 "ステージ(Xplentyの場合は、当社のプラットフォーム上の変換ツールにより、顧客がデータを変換、正規化、クリーニングできるようになっています)と、最終的な "ロード "ステージがあります。

ここでは、第一段階である「抽出」に焦点を当ててみましょう。最近のほとんどのビジネスでは、さまざまなソースからのデータがあり、これらすべての情報を総合的に分析する必要があります。つまり、収集して整理しなければならないということです。

    • コアデータ:モバイルアプリ、ウェブサイト、オンラインショップなどを介してあなたのビジネスによって生成されたデータ。
    • 周辺データ:CRMや分析システムなど、購入した製品やサービスから生成されたデータ。
    • 外部データ:センチメント分析のようなものから収集されたデータ。

    ここでの最初のステップは、どのようなデータソースがあるのか、各ソースからどのような情報が最も関連性が高いのか、そしてそれらを総合的に見る方法を見極めることです。

    これが次のポイント、データストレージにつながります。

    3) ウェアハウス

    データソースが何であるか、どのタイプの情報が必要なのかが分かったら、情報をどこに保存するか(またはロードするか)を決めなければなりません。ほとんどの企業にとって、これはデータウェアハウスを選択し、構築することを意味します。それらが正しく組織されていれば、データウェアハウスは、あなたの努力がどれだけうまく機能しているかを理解し、強力な戦略的意思決定を行うことができるように、あなたの会社の歴史の包括的なビューを与えることができます。もう一度言いますが、それは時間をかけ、それを正しく行うことに尽きます。データウェアハウスの場合、これは次のようなことを決定することを意味します。

    • Schema design
    • Cloud vs. On-premise
    • DB Size
    • Concurrency(並列処理)
    • Scaling

    Related Reading: What to Consider When Selecting a Data Warehouse for Your Business

    4) ビジネスインテリジェンスチーム

    これまでのセクションでお分かりのように、BI計画のための強力なETLを構築することは、多くの作業を必要とします。チームが効果的にタスクを整理して実行できるようにする必要があります。そのためには、以下の5つの主な役割のそれぞれに担当が必要になります。これは、これらのタスクを達成するために 5 人の異なる人が必要という意味ではなく、むしろ、チームの誰かがこれらの役割を埋めるための許容量とセルフサービスのスキルを持っていることを確認する必要があることを覚えておいてください。

    • BI責任者:ビジネススキルと技術力を備え、インサイトを生み出し、ビジネスを改善するためのBI戦略を構築し、実行します。
    • BI開発者:開発者は、様々なソースからのデータを統合するためのデータパイプラインを設計・構築し、最も重要な情報を適切に抽出、変換し、データウェアハウスにロードします。
    • データ/ビジネスアナリスト:アナリストは、データを取得、処理、要約します。その後、この情報を使用してレポート、サマリー、可視化を企業に提供し、分析を分かりやすく実行可能なものに変換します。
    • データベースアナリスト:データベースに関連するすべての業務を担当します。データベースシステムの保守、新規データベースアプリケーションの作成、既存のデータベースアプリケーションのサポート、企業のデータやメタデータの管理を行います。
    • データサイエンティスト:データサイエンティストは、コンピュータプログラミング、統計学、分析ツール、データマイニング、機械学習を利用して、ビッグデータからアクショナブルなインサイトを引き出します。

    では、なぜチーム内でこれらの役割をすべて満たす必要があるのでしょうか?BIプラットフォームは、それ自体が間違っていたり、不完全であったりすると全く意味がありません。専任のBIチームメンバーがいなければ、既存の従業員は、アナリティクスのタスクと、自分のポジションの他の中核部分の両方に時間を割かなければなりません。このような場合、BIは常に二の次になるため、仕事の特定の側面は確実に割れ目から抜け落ちてしまいます。

    これは、チームに責任を持たせ、BIの取り組みを無駄にしないようにする人が社内にいない場合に特に言えることですので、BIチームとサポートシステムの一部として企業の上層部の誰かがいると特に有効です。

    BI戦略をまとめる

    これら4つのコンポーネントに焦点を当て、それらを発展させることが、企業にとって包括的で有用なETL BI戦略を作成するための第一歩となります。もちろん、ここに記載されているのは、計画プロセスの概略にすぎません。推奨されるビジネス・インテリジェンス・ソフトウェアを含む、より多くのリソースについては、以下の関連記事をチェックしてください。

    XplentyとBI戦略

    BI戦略のための強力なETLは、その中核に強力なETLソリューションを持っていなければなりません。そこにXplentyの競争優位性があります。Xplentyの強力なプラットフォーム機能により、顧客はコンプライアンスのベストプラクティスを遵守しながら、効果的にデータを変換し、分析することができます。Xplentyを使えば、重要なデータを統合、処理、準備して、人気のビジネスインテリジェンスツールとともに使用することができ、クラウド上で高度なアナリティクスにアクセスすることができます。Xplentyのプラットフォームをご自身で体験したい方は、オンラインデモをご予約ください。