リアルタイムにビジネスインテリジェンスデータへのアクセスが一般化

近年の技術の発展によって、管理者が長年夢見ていたように、ボタン1つでリアルタイム情報を入手できるようになりました。ただし、情報環境の改善は、従業員が自由に取り扱える情報が多すぎるという負の波及効果も生んでいます。その証拠に、レポートによれば、78%の企業はデータインサイトの処理に時間がかかりすぎていると考えています。「ビジネスで使用可能な分散データの量が増加の一途を辿り、関係者を圧倒しています」この問題は、スマートフォンの通知を取捨選択することに似ています。ほとんどのアラートはあまり重要ではありませんが、ごく一部には早急な対応が必要です。あまりに大量のデータがあるため、従業員は重要なデータとそうでないデータを区別できません。

未だかつてないスピードでビジネスが進化している状況が、この問題に拍車をかけています。「ビジネスにおける変化の速さは、データを収集して分析する速度を上回ることが多いため、組織はビジネスの現状に基づいて正確なインサイトをタイムリーに提供してくれるサポートを求めています」

steps to increase use of AI among end users

企業はビジネスインテリジェンスソリューションに投資

企業は、ビジネスインテリジェンスがギャップを埋める可能性を秘めていることを理解しています。「BIツールは、企業がデータ内のパターン、トレンド、インサイトを明らかにするためのサポートツールとして中心的な役割を果たしており、そのおかげで企業はより戦略的なデータ主導型の意思決定を下すことができます」

そこで、企業はビジネスインテリジェンスソリューションに投資しています。レポートによれば、組織の89%は、ビジネスでより適切にデータを統合、アクセス、分析することを可能にするツールにより多くの予算を割り当てることを計画しています。

89% of organizations plan to allocate more money to tools

人工知能（AI）の重要性が増大

ただし、BIだけで事足りるわけではありません。課題に十分に対処するために、企業はAIを導入してBIを強化しなければなりません。「AIは手動のプロセスをなくし、効率性と生産性を高め、アナリティクスを民主化します」拡張アナリティクスまたは生成AI（GenAI）を活用することにより、経営幹部はチームとの共同作業ですばやく簡単にデータにアクセスし、分析、調査、可視化することができます。

したがって、ほぼすべての企業（96%）は、人工知能（AI）が企業に与える重要性が増大していると認識しており、その範囲の拡大を図って予算を投入しています。

レポートによれば、早い段階での成果が見込まれているといいます。「93%の組織は、AIとMLをアナリティクスおよびBIに統合したことにより、エンドユーザー定着率が上昇したと回答しています」

組織は、アナリティクスおよびBIプラットフォームでAIを使用する主なメリットとして、以下の分野における有効性の向上を指摘しました。

• 予測精度（24%）

• 従業員の生産性（24%）

• ビジネス意思決定および戦略（23%）

Primary and top benefits of using generative AI for analytics and BI

つまり、企業はどうしてよいかわからない状態を自覚しています。そして企業は、競争上優位な位置を確保するために必要なデータを収集してきました。ところが、情報を実用的なインサイトに変えることに成功していません。AIをBIに統合すれば、目的を実現することができます。

膨大なデータが企業に与えている影響と、組織のこの問題への対策に関する詳細は、電子ブック『The State of Analytics and Business Intelligence Platforms: Infusing AI into Analytics Final Results（アナリティクスおよびビジネスインテリジェンスプラットフォームの現状：AIをアナリティクスの最終結果に組み込む）』をお読みください。