ビジネスアナリティクス

ビジネスアナリティクス（または、ビジネス分析論、、BA）とは、洞察を得てビジネス計画を推進するために、過去のビジネスの業績を反復的に探索し調査するためのスキル、技術、実践を指す。ビジネスアナリティクスは、データや統計的手法に基づき、ビジネスの業績に関する新たな洞察や理解を深めることに重点を置いている。対照的に、ビジネスインテリジェンスは伝統的に、一貫した指標のセットを用いて過去の業績を測定し、ビジネス計画を導くことに重点を置いている。言い換えれば、ビジネスインテリジェンスが記述に焦点を当てるのに対し、ビジネスアナリティクスは予測と処方に焦点を当てる。

ビジネスアナリティクスは、説明的および予測モデリングを含む分析モデリングや数値解析、そして事実に基づくマネジメントを広範に活用して、意思決定を推進する。したがって、経営科学と密接に関連している。アナリティクスは人間の意思決定への入力として使用されることもあれば、完全な自動化された意思決定を推進することもある。ビジネスインテリジェンスは、クエリ、レポート作成、オンライン分析処理（OLAP）、および「アラート」である。

言い換えれば、クエリ、レポート作成、OLAPは、何が起こったか、いくつあるか、どのくらいの頻度か、問題はどこにあるか、どのような行動が必要かといった質問に答えることができるアラートツールである。ビジネスアナリティクスは、なぜこれが起きているのか、この傾向が続いたらどうなるか、次に何が起こるか（予測）、起こりうる最良の結果は何か（最適化）といった質問に答えることができる。

応用の例ヘルスケアにおいて、ビジネスアナリシスは臨床情報システムの運用および管理に使用することができる。それは、複雑な分析手法の羅列から得られた医療データを有用な情報へと変換することができる。データ分析はまた、患者の最新の主要指標、歴史的傾向、および基準値を含む現代的な報告システムを生成するためにも使用できる。

ディシジョンアナリティクス：ユーザーが推論を反映させるためにモデル化する視覚的分析によって、人間の意思決定を支援する。記述的アナリティクス：レポート作成、スコアカード、クラスタリングなどを用いて過去のデータから洞察を得る。予測的アナリティクス：統計学や機械学習の技術を用いた予測モデリングを採用する。処方的アナリティクス：最適化やシミュレーションなどを用いて意思決定を推奨する。

ビジネスアナリティクスの基本領域

行動アナリティクスコホート分析競合分析カスタマージャーニーアナリティクスサイバーアナリティクスエンタープライズ最適化財務諸表分析不正アナリティクスヘルスケアアナリティクス重要業績評価指標（KPI）マーケットバスケット分析マーケティングアナリティクス価格設定アナリティクス小売業アナリティクスリスクおよびクレジットアナリティクスサプライチェーンアナリティクス：「重要性が高まっている」と指摘される領域である。DeAngelisは「サプライチェーンアナリティクス」という用語の複数の解釈に言及している。Westerveldは、サプライチェーンアナリティクスの意義は企業戦略とサプライチェーン実行を一致させる重要性にあると指摘している。タレントアナリティクス電気通信交通アナリティクス

歴史 19世紀後半にフレデリック・ウィンスロー・テイラーによって管理手法が導入されて以来、アナリティクスはビジネスで使用されてきた。ヘンリー・フォードは、新たに設立された組み立てラインにおいて各部品の時間を測定した。しかし、アナリティクスがより注目を集めるようになったのは、コンピュータが意思決定支援システムに使用されるようになった1960年代後半である。それ以来、アナリティクスは、企業資源計画（ERP）システム、データウェアハウス、および多数のその他のソフトウェアツールやプロセスの発展とともに進化してきた。

その後、コンピュータの導入によりビジネスアナリティクスは爆発的に普及した。この変化はアナリティクスを全く新しいレベルに引き上げ、無限の可能性を生み出した。アナリティクスがどれほど進歩し、現在のアナリティクスの分野がどのようなものであるかを考慮すると、アナリティクスが1900年代初頭にフォード自身から始まったとは考えもつかない人も多いだろう。

課題ビジネスアナリティクスは、十分な量の高品質なデータに依存している。データ品質を確保する難しさは、異なるシステム間でデータを統合して照合し、その後どのデータのサブセットを利用可能にするかを決定することにある。

以前は、アナリティクスは前四半期または前年の販売台数を調査することにより、消費者行動を予測するための事後的な方法の一種と考えられていた。この種のデータウェアハウスは、速度よりもはるかに多くのストレージ容量を必要としていた。現在、ビジネスアナリティクスは顧客とのやり取りの結果に影響を与えることができるツールになりつつある。特定の顧客タイプが購入を検討している場合、アナリティクスを活用する企業は、その消費者にアピールするようにセールスピッチを変更することができる。これは、そのすべてのデータのストレージ領域が、必要なデータをリアルタイムで提供するために極めて高速に反応しなければならないことを意味している。

アナリティクスでの競争バブソン大学の情報技術および経営学の教授であるトーマス・H・ダベンポートは、企業はアナリティクスを通じて明確なビジネス能力を最適化し、より良く競争することができると主張している。彼は、アナリティクスで競争する傾向がある組織の以下の特徴を特定している。

事実に基づく意思決定、特にアナリティクスを強く主張する1人以上の上級幹部記述統計学だけでなく、予測モデリングや複雑な最適化技術の広範な使用複数のビジネス機能またはプロセスにわたるアナリティクスの実質的な使用分析ツール、データ、および組織のスキルと能力を管理するためのエンタープライズレベルのアプローチに向けた動き

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