2023 年におけるデータ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスの重要な相乗効果

導入

2023 年のデータ大洪水

2023 年、私たちは前例のないデータの急増を特徴とする注目すべき時代の真っ只中にいます。 これを大局的に理解するには、データが過去のゴールドラッシュに似た新たなフロンティアであると想像してください。 IDC の予測によると、世界全体のデータ量は2025 年までに 175 ゼタバイトという驚異的な量に達する見込みで、 2020 年に記録された 59 ゼタバイトから大幅に増加しています。

このデータの急増は、企業に機会と課題の二項対立をもたらします。 一方で、それは貴重な洞察を約束し、意思決定プロセスを向上させる可能性をもたらします。 その一方で、この大量のデータから意味のある情報を管理し、抽出することに関連した複雑さをもたらします。 企業がこのデータの流入に対処するにつれて、堅牢なデータ ソリューションの必要性が最も重要になります。 これにより、データ ウェアハウジングの複雑さと、このデータ ボナンザを理解する上でのビジネス インテリジェンスの不可欠な役割がわかります。

データ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスの複雑さ

データ量が急増するにつれて、データ ウェアハウジングとして知られる、分析用に最適化された構造にデータを格納する複雑さが大幅に増加しています。 同時に、この倉庫に保管されたデータから洞察をマイニングして実用的なビジネス インテリジェンスを導き出すには、高度な分析機能が必要です。 ビジネス全体でデータの規模と異質性が増大するにつれて、高度なデータ ウェアハウジングと BI の間の相互作用が高まります。

この包括的なガイドでは、データ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスの重要な概念と、それらの重要な相互依存性について説明することに重点を置きます。

データ ウェアハウジングを理解する

データ ウェアハウジングとは、分散ソースからの異種データを、レポート作成、分析、およびデータ インサイトのために最適化された一元的なリポジトリに集約するプロセスを指します。 データ ウェアハウスは、企業全体のデータを一貫した統一構造に統合します。 この統合されたデータは、ビジネス インテリジェンス、分析、視覚化、機械学習アプリケーションを促進するために使用されます。

データ ウェアハウジングの包括的な目的は、データへのアクセシビリティを強化し、レポート全体の一貫性を確保し、分析を促進し、最終的にはデータ主導の意思決定を促進することです。 「単一の真実の情報源」により、企業はデータのサイロを打破し、全体的な視野を得ることができます。

データ ウェアハウジングの進化

データ ウェアハウスは 1980 年代に初めて登場しましたが、初期のデータ ウェアハウスは、高い遅延、複雑なメンテナンス、限られたスケーラビリティなどの課題に直面していました。 これらのソリューションは、企業が戦略的意思決定に必要とする膨大なデータ量の管理と分析に苦労していました。 これにより、組織全体で飛躍的に大規模なデータセットを効率的に利用できる、より高性能なデータ ウェアハウジング パラダイムに向けたイノベーションが推進されました。 初期の実装には限界があるため、加速するビジネス データのニーズに対応できる、堅牢で将来に備えたデータ ウェアハウジング ソリューションの開発が促進されました。

近年、あらゆる業界でデータ ウェアハウジングの導入が急速に増加しているのは偶然ではありません。 著者の Paulraj Ponniah 氏は、『データ ウェアハウジングの基礎: IT プロフェッショナルのための総合ガイド』で次のように説明しています。 これは主流の現象となっています…小売チェーン店から金融機関、製造企業から政府機関、航空会社から公共事業に至るまで、あらゆる業界にわたって、データ ウェアハウジングは人々がビジネス分析を実行し、戦略的意思決定を行う方法に革命をもたらしています。」

データ ウェアハウジングのないビジネスが直面する課題

現在、データ ウェアハウスを導入した企業は、収益の向上に直接つながる多大なメリットを実感しています。 Web ベースのテクノロジーを組み込むことで、これらの組織は、全社規模の意思決定者に重要な情報をより多く、より簡単に配信できる可能性を高めることができます。 競争圧力とデータ量が飛躍的に加速する中、ポニア氏の先見の明のある本の原則と使用例は、実用的なインテリジェンスを人々に与え、成功を促進しようとしている企業にとって健全なデータ ウェアハウジング戦略が非常に貴重である理由を説明しています。

統合されたデータ ウェアハウスを持たない企業の場合、レポート作成と分析には、バラバラのソースからデータを抽出し、その後に複雑な手動調整を行う必要があります。 これにより、データの不一致、洞察の遅れ、統一されたビジネス データの真実の欠如が生じます。 その他の課題としては、システム間でのデータの重複、退屈なレポート作成、データ セキュリティの欠如、既存のデータ資産を使用して戦略的な質問に答えられないことによるフラストレーションなどが挙げられます。

最新のデータ ウェアハウジングにおけるスケーラビリティの要素

スケーラビリティが制限された従来のオンプレミス データ ウェアハウスとは異なり、最新のクラウドベースのデータ ウェアハウスは、変化するデータとパフォーマンスのニーズに基づいてスケールアップおよびスケールダウンできます。 Google BigQuery などの主要なプラットフォームは、ML 主導の最適化を使用して管理タスクを自動化しながら、拡張可能なワークロードを処理するサーバーレス アーキテクチャを提供します。 この柔軟な拡張性により、ビジネスのデータと分析機能を将来にわたって保証しながら、コスト効率を高めることができます。

ビジネスインテリジェンスのパワー

ビジネス インテリジェンスとは、企業がデータを収集、保存、分析、視覚化して、戦略的計画を推進し、効率を向上させる実用的なビジネス インサイトを導き出すために使用するテクノロジー、ツール、プロセスを指します。 BI には、データ管理から高度な分析、ビジネスの意思決定者に提示される視覚化された情報ダッシュボードまで、あらゆるものが含まれます。

2023 年にビジネス インテリジェンスが重要となる理由

2023 年には、ビジネス インテリジェンスは、販売から顧客サービス、人事などの領域にわたる貴重な資産となっています。 テクノロジーとユーザー行動の急速な変化に伴い、BI により企業は直感だけではなくデータ駆動型のシグナルに基づいて対応できるようになります。 最新の BI では、戦略的意思決定と日常的な意思決定の両方に情報を提供する分析の広範な民主化も可能になります。

ビジネスインテリジェンスにおけるデータの役割

ビジネス インテリジェンスの中核は、隠れたパターン、相関関係、シグナルを明らかにするためのデータセットの収集、保存、分析を中心に展開します。 クリーンで一貫性のある包括的なデータは、BI を強化し、実用的なインテリジェンスの導き出しを可能にする燃料です。 したがって、堅牢なデータ ウェアハウス戦略は、影響力のあるビジネス インテリジェンスの基盤となります。

効果的なビジネス インテリジェンスの利点

ビジネス インテリジェンスは、適切に統合されたデータに裏付けられると、次のような重要な利点をもたらします。

• コスト削減の特定と運用効率の向上
• 新たな収益機会の創出
• 顧客のニーズと行動を理解する
• 価格戦略の最適化
• 需要の変化を予測する
• 競合他社とのパフォーマンスのベンチマーク
• 従業員がデータに基づいた意思決定を行えるようにする

データ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスの交差点

データ ウェアハウジングがどのようにビジネス インテリジェンスを強化するか

1. データのアクセシビリティと一貫性: データ ウェアハウジングは、断片化されたデータを統合することで、BI ツールがシームレスにアクセスできる統合構造を作成し、販売、財務、マーケティングなどのさまざまな機能間の相関関係を明らかにします。
2. リアルタイム データ処理: 最新のデータ ウェアハウスは、バッチ データとリアルタイム ストリーミング データの両方を取り込み、BI プラットフォームによる最新の分析を可能にします。
3. 増大するデータ ニーズに対応するスケーラビリティ: クラウドベースのデータ ウェアハウスのスケーラブルなインフラストラクチャにより、拡大する BI および分析ワークロードに基づいて容量を調整できます。

統合データ ウェアハウスと BI が運用に与える影響

統合されたデータ ウェアハウジングと BI は、プロセス全体にわたってデータドリブン インテリジェンスを提供することで、次のような目に見える運用改善を推進します。

• サプライチェーンと物流効率の向上
• 予測分析によるコスト削減
• 機能的サイロを打破する
• 分析による無駄な工程の排除
• 製造品質管理の最適化
• 在庫管理の強化

データ駆動型の洞察による顧客エクスペリエンスの向上

マーケティングから販売、サービスに至るまで、データを活用した BI は、顧客のライフサイクル全体にわたる意思決定に情報を提供します。

• パーソナライズされたプロモーションのための顧客のマイクロセグメント化
• 新たな顧客のニーズと好みを予測する
• 販売目標到達プロセスにおけるキャンペーンの効果を追跡する
• 顧客満足度とエクスペリエンスをリアルタイムでスコアリング
• サービスインタラクションを分析して解決策を改善する
• 360 度の顧客プロファイルと顧客体験の構築

データセキュリティと規制遵守の確保

データ量の増加に伴い、セキュリティとコンプライアンスが不可欠になります。 最新のデータ ウェアハウスには、次のような堅牢なメカニズムが統合されています。

• ロールベースの権限によるきめ細かなアクセス制御
• 転送中および保存中のデータの暗号化
• 機密データフィールドの匿名化
• 暴露を制限するためのデータマスキング
• トレーサビリティのための包括的なアクティビティ監査ログ
• 規制遵守を検証するツール

Amazon、Walmart、Shopify などの e コマース マーケットプレイスにおけるデータ ウェアハウジングと BI

Statista の調査によると、40 か国のオンライン買い物客の 4 分の 1 以上が、最近の国境を越えた購入を Amazon 経由で行っています。 2 位は Alibaba/AliExpress で、e コマース ユーザーの 17% が最近の注文を海外から行っています。 急速なグローバル化により、それはこれからさらに増加するでしょう。

言うまでもなく、ほとんどの業界と同様に、データ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスは、Amazon、Walmart、Shopify などの e コマース マーケットプレイスの成功に重要な役割を果たしています。 これらのプラットフォームは毎日大量のデータを生成しており、この競争の激しい環境で販売者が成功し、規模を拡大するには、このデータを活用することが不可欠です。

販売者がデータ ウェアハウジングと BI を活用する必要がある理由

前述したように、企業に欠けていないものの 1 つはデータです。 どこにでもあるし、量も豊富です。 ただし、ここに落とし穴があります。この情報の宝庫に簡単にアクセスできることは、特に e コマース プラットフォームの複雑な世界をナビゲートする販売者にとって、しばしば大きなハードルとなります。

販売者は多くの場合、複数のサードパーティ ソリューションからの入力によって補完された、公的に入手可能な市場データの迷路をナビゲートします。 これらの情報の断片は、エクスポート機能の制約に応じて、さまざまなソリューションで分析されます。 このばらばらのアプローチでは、データ駆動型分析が精彩を欠いたバージョンとなり、今日の競争の激しい e コマース分野では通用しません。

それで、解決策は何でしょうか？ 重要なのは、データにアクセスしてビジネス インテリジェンスを抽出するための、合理化された統合システムを持つことです。 これは単に便利なだけではありません。 さまざまなやむを得ない理由から、それは絶対に必要です。

1. データ主導の意思決定:

• 競争上の優位性:急速に飽和しつつある e コマース マーケットプレイス業界での販売では、あらゆる意思決定が重要になります。 データの洞察は、企業が市場の傾向、消費者の好み、競合他社の戦略を先取りできるようにすることで、競争力を高めます。
• 推測の削減:直感や推測に頼るのではなく、データ主導の意思決定は具体的な証拠に依存します。 これらのデータを配置することで、販売者はパターンを認識し、戦略を修正して、コストのかかる間違いを犯すリスクを最小限に抑えることができます。
• 最適化された広告とマーケティング:顧客データを分析することで、販売者はどのチャネルが最も効果的かを判断し、それに応じてリソースを割り当て、より高い投資収益率を確保できます。
• 在庫管理:リアルタイムの販売データにより、企業は在庫レベルを調整し、過剰在庫を減らし、在庫切れのリスクを最小限に抑えることができます。

2. 効率:

• 合理化された運用:データ主導の洞察は、サプライ チェーン、注文処理、顧客サービスにおけるボトルネックや非効率性を特定するのに役立ちます。 この運用の合理化によりコストが削減され、全体的な効率が向上します。
• 価格設定の最適化:損益と競合他社の価格設定データを組み合わせることで、販売者はより適切な価格を設定し、リアルタイムで価格設定戦略を調整し、競争力を維持しながら利益率を最大化できます。
• ターゲットを絞ったマーケティング:詳細な顧客データにより、企業はマーケティング活動のターゲットをより正確に設定できるようになり、無駄な広告費が削減され、コンバージョンの可能性が高まります。

3. リスクの軽減:

• 異常検出:すべての販売者のデータを 1 か所に効率的に配置することで、販売者は異常なパターンや異常を検出できるようになり、重大な経済的損失を引き起こす前に、誤った活動や不正行為の可能性がある活動を特定して防止することができます。 (または、自動異常検出に DataHawk Insights を使用できます)
• 市場の変化:マーケットプレイスの販売者は、市場の傾向と消費者の行動を監視することで、需要や市場の状況の変化に迅速に適応し、製品の過剰在庫または在庫不足のリスクを軽減できます。

4. スケーラビリティと適応性:

• インフラストラクチャの拡張:販売者が Amazon、Walmart、またはその他の e コマース マーケットプレイスでビジネスを成長させるにつれて、データ インフラストラクチャを拡張する機能がより重要になります。 データ ウェアハウスは増加するデータ量に対応できるため、ビジネスが成長に確実に対応できるようになります。
• 市場の変化への適応: eコマースの状況は常に進化しています。 変化する市場状況、消費者の好み、競争力学に基づいて、待つことなく戦略を適応させることができる企業は、成功する可能性が高くなります。

結論

散在するデータを統合された分析可能なリポジトリに変換するデータ ウェアハウジング戦略を通じて課せられた秩序と構造がなければ、現代のデータ量はビジネスを圧倒してしまいます。 同様に、実用的なビジネス インテリジェンスを導き出すことも、データ ウェアハウジングを通じて収集されたこの厳選されたデータ資産がなければ不可能です。 2 つの機能は相互に相乗的に推進します。

データの複雑さとビジネスダイナミクスが加速する中、堅牢なクラウドベースのデータウェアハウスへの投資が、あらゆる業界の企業にとってミッションクリティカルな優先事項として浮上しています。 信頼性の高いデータの保管と管理が競争力を支えます。

企業が不確実性を乗り越えてデジタル時代に成功するためには、将来を見据えたデータ システムの導入がリーダーシップの優先事項となる必要があります。 クラウドをイネーブラーとして使用すると、統合されたデータ ウェアハウジングとインテリジェンスにより、無視できない分析上の利点がもたらされます。 データファーストエンタープライズへの道は今始めなければなりません。

企業がデータ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスを活用できるようにするソフトウェアやツールは不足していません。 時代に追いつき、データの可能性を最大限に引き出すために、企業は多くの場合、それぞれの業界に合わせた特殊なソフトウェアに頼ることになります。

Amazon、Walmart、Shopify などの e コマース マーケットプレイスの販売者にとって、DataHawk はすべてのニーズと課題を解決するクラス最高のソリューションとして際立っています。 DataHawk は、データ ウェアハウスを選択した BI ツールに接続するだけでなく、データ エンリッチメントを次のレベルに引き上げます。 好みの BI ツールとシームレスに統合し、特定の要件に基づいてカスタマイズされたダッシュボードを作成します。

しかし、それだけではありません。 DataHawk は、AI Copywriter、Anomaly Detector、Insights Generator などの追加ツールを提供しており、これらを使用すると手動介入の必要がなくなります。 GPT-4 を利用した AI、独自のアルゴリズム、Amazon ガイドラインへの準拠により、わずか 1 ～ 2 回のクリックで魅力的な Amazon 商品を簡単に作成できます。 さらに、DataHawk はデータを注意深く監視し、異常を即座に検出し、迅速な勝利と可視性の向上のための貴重なヒントやコツを提供します。

本質的に、DataHawk は、すべての販売者がツールキットに必要とするオールインワン ソリューションとして機能し、データドリブンの成功をこれまで以上に実現しやすくします。 DataHawk は完全にカスタマイズ可能なソリューションであるため、画一的なソリューションを提供するのではなく、企業のニーズに基づいてオーダーメイドのソリューションを作成します。 時間、エネルギー、人員を削減しながら、これまでにないほど利益を増やすことができる方法については、当社にご相談ください。