データマイニングとビジネスインテリジェンスは、21世紀の競争力のある企業の中で成功の証となっています。しかし、多くの管理職やCレベルのリーダーにとって、これらの用語はあいまいに捉えられています。

この記事では、概念としてのデータマイニングとビジネスインテリジェンスについて学びます。そして、実際の企業がどのようにこのテクノロジーを使って、データに基づいた意思決定を行い、効率性の向上、コストの削減、売上の増加を実現しているのかを詳しく見ていきましょう。

Table of Contents:

  1. What is Data Mining?

  2. What is Business Intelligence (BI)?

  3. 業種別のデータマイニングやBIの活用方法

  4. 実世界における3つの事例

  5. データマイニングとBIの未来

What Is Data Mining?

あまり複雑にならないように解説すると、データマイニングには次のようなことが含まれています。

  • 大量のデータをふるいにかけ、特定の問題に重要な情報を見つけ出す
  • データ群間の統計的関係を発見する
  • 人工知能と機械学習を使用して、意味のある有用なデータを見つける

これがデータマイニングの表面レベルの定義です。より深く掘り下げたい場合は、 An In-Depth Explanation of Data Miningをチェックしてみてください。この記事では、データマイニングのプロセス、テクニック、戦略の詳細について教えてくれます。また、記事では以下のようなデータマイニングの一般的な用途についてもカバーしています。

  • あなたのブランドに対する世間の意見を理解する
  • リスクの評価
  • ターゲット性の高い広告・マーケティング案件の開発
  • 金融詐欺が重大な問題になる前に検知する

What Is Business Intelligence?

ビジネス・インテリジェンスは、企業がデータからインサイトを得るために使用する方法を説明するのに利用される万能なワードです。これは、データに基づいたビジネス上の意思決定を行うための第二段階です。データをマイニングしたら、データベース内の情報からグラフを生成するアプリなどのビジネス・インテリジェンス・ツールを使用して、情報の理解を深めます。

データマイニングとビジネスインテリジェンスの間には多くのクロスオーバーがあり、特にETLツールを使用してBIアプリケーションにデータをロードする前にデータを再フォーマットする場合には。

ビジネスインテリジェンス戦略には、多くの場合、以下が含まれます。

  • 分析ニーズ、業界KPI、組織固有のカスタムKPIを含むBIロードマップの作成
  • データサイエンティスト、データアナリスト、開発者、BI責任者を含むBIチームの構築
  • コアデータ、周辺データ、外部データの整理
  • 生データを有用な洞察力に変えるアプリケーションの選択

検討すべきBIアプリが豊富にあります。私たちのお気に入りは以下の通りです。

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業種別のデータマイニングやBIの活用方法

実際の企業がデータマイニングやビジネスインテリジェンスをどのように利用しているかを見る前に、業界を超えて利用されている一般的なオプションをいくつか紹介しましょう。概要を把握しておくことで、企業がこれらのテクノロジーを実際にどのように活用しているのかを詳しく見ていく際に、本来のメリットがわかりやすくなるはずです。

小売/Eコマース

アマゾンや他のeコマース・プラットフォームが、皆さんが何を買いたいかを常に把握しているように見えている理由について考えてみましょう。小売業やEコマース業界は、適切な商品の在庫を維持するために、新たなトレンドを見極める必要があります。データマイニングやビジネスインテリジェンスは、現在の顧客や潜在的な顧客の行動傾向を明らかにすることもできます。顧客を理解すれば、彼らの興味を引く商品を提案することで、売上を伸ばすことができます。 

マーケティング/ソーシャルメディア

最近では、データから得たインサイトを活用せずに、効果的なマーケティングやソーシャルメディアのエンゲージメント戦略を立てることはできません。ビジネスインテリジェンスは、次のようなことを教えてくれます。

  • どのメッセージが特定の人口層のモチベーションを高めるか
  • どのプラットフォームと広告が最高のROIをもたらしてくれるのか
  • コンバージョンを一番多く得るためにあなたの時間とお金のほとんどを捧げるべき場所はどこか

マーケティングの専門家は、決して現在のデータマイニングについて強みを持っているわけではありません。データを分析する方法を知っていれば、より良いアウトリーチにつながる選択をすることができます。

製薬

データマイニングは、優れたビジネス上の意思決定を行うことがすべてではありません。科学分野においても重要な役割を果たしています。製薬業界では、データマイニングとデータ分析を利用しています。

  • 被験者に新薬を投与する前にシミュレーションを行う
  • 特定の健康状態で生活している人に利益をもたらす可能性のある新規化合物を特定する
  • 患者さんが知っておくべきまれな副作用を発見する

データマイニングは、製薬会社が目指す結果を得られる薬の開発に集中できるようにサポートすることで、多くのお金を節約することができます。

金融

金融業界では、リスクを測定し、傾向を予測する信頼性の高い方法が必要とされています。データマイニングと優れたアナリティクスの組み合わせほど、これを可能にするものはありません。未来を予測することは不可能ですが、データマイニングを利用することで、金融業界は投資リスクを判断し、ROIを見積もることが容易になります。また、この技術は、貸し手が個人や企業にお金を貸すべきかどうかを判断するのにも役立ちます。

通信

データマイニングは、通信業界が顧客をセグメント化し、プロセスを合理化し、データをより効果的なものにする方法についてのインサイトを提供します。その成果は、人々がスマートフォンを使ってアプリやオンラインコンテンツにアクセスする方法に影響を及ぼすこともあります。また、通信業界はデータ分析を利用して、顧客がどのように製品やサービスを利用することを好むかを知ることができます。

レストラン

ほとんどの飲食店の利益率は5%以下です。この業界では、コスト管理、サプライチェーンの改善、従業員のスケジュール管理をデータに頼っています。データマイニングと予測分析は、農場からキッチンに製品を移動するためのより効率的な方法を発見するなど、レストランが大きな改善を行うのに役立ちます。また、テクノロジーは、レストランがいつでも何人の従業員が必要なのかを予測することを容易にします。

実世界における3つの事例

これらの一般性を念頭に置いて、特定のビジネスがデータマイニングやビジネスインテリジェンスからどのように利益を得ているかを詳しく見てみましょう。

Feedvisorはリテール顧客に対し、より良いサービスを提供するのにデータを活用しています。

Feedvisorは小売企業と連携して、在庫管理、価格設定、広告、その他の重要な業務上の要因を改善するための実用的なインサイトを提供しています。

Feedvisorがインサイトを提供できるのは、機械学習とアルゴリズムを使用してクライアントのデータを分析しているからです。同社はXplentyのETLソリューションを採用することでサービスを改善しました。Xplentyは、Feedvisorが複数のソースからデータを引き出し、情報を再フォーマットし、アナリティクスソフトウェアにロードすることを可能にしています。

FeedvisorがETLをデータマイニングとビジネスアナリティクス戦略に組み込んだところ、以下のようなことが可能になりました。

  • S3バケットとRedshiftから情報を取得したり、Salesforceにロードする度にアラートを受け取る。
  • データフォーマットの標準化と変換を行い、SalesforceやTotango機能を最大限に利用。
  • Salesforceからデータを引き出し、情報をより有用なセグメントに変換し、処理したデータをSalesforceに戻すことで、予測精度が向上。

これにより、Feedvisorのクライアントは、ターゲットとする市場にどのようにリーチし、顧客満足度を向上させることができるかについて、より良いインサイトを得ることができるようになりました。

Penneoは顧客と請求について理解するためにビジネスインテリジェンスを使用しました。

Penneoはデンマークのコンピュータソフトウェア会社で、クライアントにドキュメントの管理やサインを効率的に行う手段を提供しています。Penneoのドキュメントサインソリューションは、企業が取引を締結するのをはるかに容易にしてくれます。その結果、Penneoの顧客リストは急速に増加しました。

Penneoの顧客が増えるにつれ、同社はビジネスインテリジェンスの利点を活用しなければならないことを理解しました。また、CRMやERPソリューションからデータをマイニングして洞察を得たいと考えていました。おそらく最も重要なことは、顧客の行動をよりよく理解し、そこから得た知識をどのように利用して収益を増やすことができるかについて理解することでした。

Penneoはデータを様々なシステムに保存していました。顧客の請求書は、使用するシステムによって異なる場合がありました。そのため、プロセスを標準化し、お金が隙間から抜け落ちないようにする方法が必要でした。

XplentyによりPenneoは複数のソースから集められるデータを一元化することを可能にしました。複数のソースからのデータを標準化することで、PenneoはBIアプリを活用して顧客基盤を拡大し続け、ユーザーが欲している機能の全てに対して報酬を得ることができるようになりました。

BrunnerはBIを使用してプロセスを合理化し、顧客の期待に応えています。

Brunnerは、ピッツバーグとアトランタにあるオフィスで約120名の従業員を擁するマーケティング会社です。同社は、クリエイティブなブティック型のマーケティング戦略を提供する小さな企業としてスタートしました。その結果、PNC銀行、ホーム・デポ、ディックズ・スポーティング・グッズなどの大口顧客を獲得していきました。

マーケティング会社が成長するにつれ、データマイニングは会社の継続的な成功に不可欠なものとなりました。小規模なクライアント向けのキャンペーンを開発する際には、チームはあまりテクノロジーを必要としませんでした。国際的な企業と取引するようになってからは、データにアクセスし、アナリティクスからどのように利益を得ることができるかを学ぶ必要がありました。

残念ながら、Brunner社は集約されたデータソースを持っていませんでした。データベースやデータフォーマットが多様なため、チームは個々のキャンペーンにどのデータが重要なのかを把握するだけで多くの時間を費やす必要がありました。

Xplentyは、Brunnerにデータを収集し、標準化するための簡単な手段を提供しました。今では、マーケティング会社はデータを正確に分析して、どのアプローチがクライアントにとって最も効果的かを判断できるようになりました。もう推測する必要はありません。顧客に対してBrunnerの専門知識からどのような効果が得られたかを説明するグラフやレポートを作成することが可能になりました。

データマイニングとBIの未来

現代社会では、信頼性の高いデータマイニングとビジネスインテリジェンスのオプションがなければビジネスは成功しません。

データの最前線にいる企業は、情報の可能性をさらに引き出すためにツールが進化することを理解しています。データマイニングとビジネスインテリジェンスの近未来には、次のようなものがあります。

  • リサーチを自動で行うことができる人工知能
  • 外部のデータサイエンティストに相談することなく、企業がデータから学習する機会をより多く提供してくれるセルフサービス型のビジネスインテリジェンス
  • 顧客との対話から企業がより多くのことを学ぶことができるデータの保持
  • 企業と消費者を守るために、より強固なセキュリティ基準が必要となるデータガバナンス

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