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あなたの企業に多言語に通じた人物がいるとします。お互いに言葉の通じない複数の人と彼が同室にいる場合は、全員で一緒に働くことが可能です。このような人材がいると、多くの異種のデータソースから取得する情報を受けてそれを理解し、さらに他の人が理解できるような方法で新しい洞察を伝達することができ、著しく効率をアップできます。
あなたの会社が、例えば大手の保険会社で、複数の地域で20%の売上増加を期待されているとします。あなたはアメリカ中西部の何万人という生命保険の加入者データを保持し、住所などの個人情報に加えて契約中の保険証書に関するデータも持っているとします。
賃金の平等、男女平等、人種民族の平等、特に最近は婚姻の平等など、平等について耳にする機会は多いことでしょう。私たちはすべての人は平等であると信じています。しかし業務データについては、すべてのデータが「平等」であるとは言えません。データが平等であるかどうかはあまり話題にされていないようですが、ではすべてのデータを平等にするために、多くの企業が多大な時間を費やしているのはなぜでしょう。
KPIとはご存じのように「主要業績評価指標」の略語で、特定の目標に対する業務の達成度を測定するものです。日次、あるいは週次、月次など一定の期間で業務実績を計測します。
ビッグデータ分析は顧客関係を改善するのと同じように人事管理にも有効です。
顧客サービスは企業ビジネスの成否を決定する要素です。企業が優れた顧客体験を提供できれば収益増加をもたらす可能性がある一方、顧客体験を悪くすると全体的な企業ビジネスの衰退を連鎖的に招く結果にもなりかねません。
BIに関してもっともよく言われる言葉の一つが「ビッグデータ」です。しかしデータの規模を重視するよりも、レリバンス、つまりデータが役立つかどうかという点を重視するべきです。
セルフサービスはアナリティクス活用のプロセス全体を大きく変革する可能性を持っています。
ビジネスでは未処理のデータから有効な洞察を抽出するプロセスは必要不可欠です。2015年は企業において最新のBIの役割がますます大きくなる見込みです。