最新のBIトレンドは？2022年トップ10のBIトレンドを一斉紹介！

過去10年間で、データは革命を起こし、データ量が爆発的に大きくなりました。世界のデータの90％は、過去2年間で作られたとご存知でしたか？

クラウドサービスも盛んになって、誰でもクラウドにアクセスできるのが普通なことになっています。スプレッドシートはついに、実用的で洞察に満ちたデータの視覚化とインタラクティブなBIダッシュボードに後れを取りました。セルフサービスBIの台頭により、データ製品チェーンが民主化されました。データ分析はデータアナリストやデータサイエンティストだけのものではなくなりました。

ビジネスインテリジェンスは注目を集めている新たなBIトレンドとともに進化しています。2022年には、BIツールの応用と企業のデジタル戦略がますます洗練されるようになるでしょう。あらゆる規模の企業が、データ分析へのアプローチを増やす必要があると認識していきます。

今回は2022年のBIトレンドを展望し、トップ10のトレンドを紹介します。

BIトレンド考察の背景

多くの企業は、COVID-19の大流行により、変更された要件にまだ適応しています。各国は「ニューノーマル」に向けたより長期的なパンデミックに備えているが、企業側の日常業務への影響はまだ完全解決されていません。昨年の売上の減少にうまく対処できている企業もあれば、進行中のサプライチェーンの混乱に対処法を探している企業や、変更された要件にビジネスモデルを適応させている企業や、将来起こりうる危機に備えて準備を整えている企業もあります。

企業は依然としてコロナ大流行での生存法に取り組んでおり、データ使用の基盤に取り組んでいることが解決策だと気づきました。課題の根本原因（データ品質など）の改善、データ主導の文化を全社に確立させるということに取り組んでいます。

BIトレンドその一：データ品質管理（DQM）

完全性、一意性、一貫性、適時性、および正確性は、データ品質を評価するためのメトリックです。データの品質は、世界中のデータアナリストにとって依然として難しい問題の一つです。データはビジネス洞察の重要な部分で、利用可能なデータから正しい洞察を得て正しい決定を下すには、高品質なデータが不可欠の基盤です。

データベースに残された情報は、時間の経過とともに悪化し、精度と価値が低下する可能性があります。データが最新の内容でなかったり、誤りがあったり等、データの品質に問題があるために効果的に活用されていない場合もあります。これを回避するために、多くの企業がデータの品質管理を実践し、情報を保存し、データのコンプライアンスを維持します。

企業は毎日、適切なツールとプロセスを使用して慎重に管理する必要があるいくつかのソースから、より複雑なデータを収集しています。より厳格なコンプライアンス要件が定期的に課されているため、利用可能なデータの品質維持と品質管理がさらに重要になります。

ゆえに、データ品質管理は、最も期待されているBI機能の一つです。DQMプロセスを確立することで、企業はデータベース、データ収集方法、メンテナンスを最適化することができます。これにより、生成されたすべてのレポート、分析、インサイトが正確でインパクトのあるものになります。

BIトレンドその二： データセキュリティ

2020年からのコロナ世界範囲の大流行は、企業のデジタルへのランスフォーメーションの進展に拍車をかけました。この変革が加速しているので、サイバー犯罪者が攻撃するためのギャップを残してオンラインサービスに依存していました。2021年のKPMGCEO Outlook Pulse調査によると、サイバーセキュリティリスクは今後3年間で大手企業にとって最大の脅威です。

データと情報のセキュリティは2021年に誰もが口にし、2022年も世界を騒がせ続けるでしょう。EUではGDPR（一般データ保護規則）、CCPA（カリフォルニア消費者プライバシー法）などのプライバシー規制が実施されており、データのセキュリティとユーザーの個人情報の管理のための法的基準を設定しています。

国の規制により、データ管理やプライバシー、セキュリティ、ID やアクセス管理が混同されてしまう企業もあります。API やデータの共有が増えるほど、障害からの保護を強化しなければなりません。パートナーとの密接な連携が深まると、保護は、「必要」から「必須」、そして「ビジネスチャンス」へと移行していきます。

このトレンドを考慮に入れると、企業は新しい規制に準拠し続けるためだけでなく、サイバー犯罪から自社のビジネス情報と顧客情報を守るためにセキュリティに投資しなければなりません。実際、サイバーセキュリティ製品への支出は、世界範囲で今後5年間で1.75兆ドルに達すると予想されています。

データセキュリティ問題を回避するには、セキュリティソリューションに焦点を当てるという今後のBIトレンドがごく自然なものでしょう。 

BIトレンドその三： BIにおけるAIとML

AIは人工知能で、MLは機械学習のことですね。

チャットボットであろうとデータ駆動型のカスタマイズされた製品で あろうと、業界の専門家の97％は、AIと機械学習がマーケティングで重要な役割を果たしてくれると考えています。同時に、AIと機械学習は、ビジネスインテリジェンスや分析などの企業イニシアチブで使用される場合があります。

データ分析では、AIおよび ML テクノロジーは、異常や傾向を見つけるために重要です。 たとえば、AIアルゴリズムは、高度なニューラルネットワークを使用して、履歴データを調べ、異常や変動をすばやく特定できます。

AIがBIに提供しているもう一つつの機能は、拡張されたインサイト機能です。アルゴリズムが分析するデータソースに目標項目（たとえば、収益）を選択するだけです。次に、計算が実行され、成長/傾向/予測、バリュードライバー、主要セグメントの相関関係、異常、およびwhat-if分析が返されます。

ITエンジニアが通常処理する作業をBIツールによって実行されるため、時間コストを大幅に削減できます。これにより、業務現場にいるエンドユーザーは、ITの強力なバックグラウンドがなくても、セルフ分析で洞察を得て、状況をよりよく理解できます。

このトレンドは、AIを活用したBIプラットフォームの透明性を高める必要性から生まれました。

AIの予測結果の精度が高かったとしても、その計算過程と予測の根拠がわからないことがほとんどです。 説明可能なAIは、モデルの予測結果を人に理解可能な方法で説明しくれます。 これにより、BIの判断結果の信頼性を高めて、活用範囲が一層広がります。

BIトレンドその四： データ・ディスカバリ/可視化

将来のBIトレンドの重要な一つは、業務部門のユーザー向けのデータ分析ツールが、従来のIT部門向けのデータ分析を徐々に代替していきます。

BARC（ビジネスアプリケーション研究センター）が実施した2022年の重要度階層ごとのBI、データ、分析トレンドの重要性調査では、第四位にデータの発見があげられています。BI、および分析トレンドモニター2022は、BIおよび分析の専門家の幅広いグループがこれらの課題に対処する上で現在どのトレンドが重要であると見なされているかを示しています。

業務部門のユーザーの視点から言うと、データ ディスカバリは、データ分析ツールを使用してデータの関係性を見つけ、データから洞察を引き出すことを含むビジネスプロセスです。

まずはIT部門のユーザーがデータ準備ステップでデータの統合を。業務部門ユーザーは、データ視覚化段階で有用なチャートやグラフを含むデータ視覚化ダッシュボードを利用して、可視化的なデータ分析をすばやく行うことができます。

データ・ディスカバリと可視化機能で、ビジネスパターンやデータに示した異常、マーケットの変動もより簡単に発見でき、迅速かつ適切なアクションの実行につながります。

BIトレンドその五： 予測分析とデータマイニング

予測分析は、将来の変化を予測するために、既存のデータベースから情報を抽出し、分析する方法で、データマイニング機能の目的です。予測分析には推定される将来のデータが含まれるため、ミスの可能性があります。今の大量のデータを管理するさまざまなビジネスソフトウェアがよりスマートで効率的になるにつれて、これらのデータミスは着実に減少するでしょう。

ビジネスに適用される予測分析は、顧客、製品、およびパートナーをよりよく理解し、企業の潜在的なリスクと機会を探り出すために、現在のデータと過去の事実を分析するために使用されます。ビジネスではさまざまなやり方で予測分析を活用しています。

航空会社はデータマイニングを使って、フライトの各価格で販売するチケットの数を決定します。

ホテルは、占有率を最大化させ、収益を増やすための価格調整に、特定の日々（祝日や休みの日）に客の予約数を予測します。

マーケターは顧客データを使って、消費者心理を洞察する、販売促進活動を企画します。

銀行はお客さんの消費金額や消費履歴データをマイニングし、クレジットスコアを生成します。 クレジットスコア は、個人の信用度に関連するすべてのデータを組み込んだ予測モデルによって生成された数値です。

購入体験や顧客データの管理など、実生活で使用されるビッグデータの事例はたくさんあり、このトレンドは今後、私たちの世界をさらに、デジタル化しています。

BIトレンドその六：SaaSとクラウドBIの採用

新型コロナウイルスの大流行は、多くの企業がリモートでの作業に再構成させられ、オンプレミスインフラストラクチャを維持することの限界を浮き彫りにし、多くの企業が現在のBI戦略を厳しく検討することを余儀なくされたため、ある程度クラウドへの移行とSaaSの採用といったBIのトレンドを促進したと思われます。

近年、より多くの企業がクラウドに移行し、クラウドベースのBIのメリットを活用しようとしています。プライベートクラウドまたはパブリッククラウドにするか、Software as a Service（SaaS）ソリューションにサブスクライブするかの選択です。

企業のクラウドBIの需要は、非常に速いペースで成長すると、専門家が予測しています。Dresnerの2020年のクラウドコンピューティングおよびビジネスインテリジェンス市場レポートによると、エンタープライズソフトウェアベンダーの95％がクラウドの採用が現在、または将来的に必須だと考えており、企業の54％がビジネスのDX推進にとって重要であると述べています。

BIトレンドその七：データリテラシーとデータドリブンの組織文化

データを自然に活用できるようにするには、そのためのツールを導入するだけでなく、データ中心の企業文化を構築する必要があります。

企業は、組織全体にデータ管理とデータ活用することの重要性を理解してもらう努力をしています。現在、企業はデータ分析と意思決定のプロセスを分離するのではなく、洞察を最優先し、目標の設定から戦略の策定、そして最終的に行動を起こすまで、データにすべての洞察を知らせようとしています。

データリテラシーとは「取得したデータを、経営戦略や日々のオペレーションに正しく活用し、データに基づく意思決定を行うこと」です。

企業は存続し営業活動を行っているだけで様々なデータを持っています。例えば「顧客データ」「売上データ」「マーケティングデータ」「サポートデータ」「広告解析データ」「生産データ」などです。

データは日々積み重なっていきますが、これらを正しく共有、分析しなければ「データベース上の単なる一次情報」として死蔵されるだけで、何の価値もありません。

データドリブンの組織文化を築くには、組織のリーダーがデータドリブン文化の旗振り役でなければならないです。つまり、組織のトップの意識改革が必須で、上級職のリーダーが率先して範を垂れる必要があります。データ教育を拡充する・率先して範を垂れる・適切に報いることで、データドリブンの組織文化を推進します。

組織がよりデータ主導型になることを目指すにつれ、データアナリストと非技術ユーザーの間のデータリテラシーのギャップを解消していくことが期待されます。これは、データの民主化と呼ばれます。

BIトレンドその八： データの自動化

Adobeの2020Digital Trends Reportによると、データ自動化は上昇トレンドにあり、規模が大きい組織の約64％が、2020年にデータ分析を自動化するためにAIを使用したと述べています。これは2019年の55％から増加していて、データ自動化が注目されるBIトレンドになります。データサイエンス関連のプロセスの40％が2022年までに自動化することが実現できるかもしれませんとの予測もあります。

データ自動化は、重複タスクと時間のかかる作業を処理し、それ以外の場合は人間が実行します。他のプロジェクトにそれらのリソースを解放します。

データ分析がスケールアップし、データ量が絶えず増加するにつれて、手動のデータプロセスを排除するために自動化が不可欠になり、意思決定や業務の分析により多くの時間をあたることができます。

データを迅速に分析して、その結果が組織の意思決定のサポートをし、企業がもっと科学的な行動を取ることができることがBIの目的で、データ自動化はデータワークフローのすべてのステップでビジネスプロセスをスピードアップし、ユーザーが必要な答えをより迅速に取得できるようにします。

BIトレンドその九： コラボレーティブインサイト

ビジネスの面だけではなく、他者とのつながりがこれまで以上に重要になるにつれて、コラボレーティブは、BIトレンドとして浮上しています。

BIシステム、ソーシャルメディアや一部のWebSaaSソフトなどのツールもコラボレーティブビジネスツールとして知られています。BIにおけるコラボレーティブインサイトは、より高速なデータ収集とデータ共有、意思決定プロセスに関連すBIのトレンドです。

現在、チーム内またはチーム間の人々は、 インサイトを取得の時間を短縮し、意思決定を迅速化するために頭脳を結集しています。次世代のBIツールにより、シームレスなレポート共有と共同ダッシュボードの設計が可能になります。

現在の一部のBIツールのコラボレーション機能には、@メンション、組み込みのコメントシステム、リンク、メール、Slack、LINEなどに共有できます。インサイトのシームレスな共有と強化された双方向性により、コラボレーションBIを使用する企業は、問題解決をスピーディーに行います。

また、前述のように組織がデータリテラシーを推進するにつれて、ユーザーはデータを共有したり、データストーリーを伝えたり、コラボレーションの必要性が高まっています。

BIトレンドその十： セルフサービスBI

一般的な意味では、セルフサービスBIタスクは、データの分析は業務ユーザーがIT部門に渡して実行するのではなく、業務担当ユーザー自分で実行するタスクです。

多くの場合、カジュアルユーザー（すべてのBIユーザーの約70％を占めています。標準ユーザーとも呼ばれます）は、データのフィルタリングとグループ化などの簡単分析をします。

同じ環境で、パワーユーザーまたはビジネスアナリストは、レポートの作成または拡張機能を利用し、さまざまなソースからのローカルデータを独自に統合する操作なども必要になります。したがって、BI環境内でのセルフサービスの必要性は、ユーザーの要件によって異なります。

従来型BIでは、データ分析の基盤となるデータ統合、可視化効果作りなどの作業がIT部門のパワーユーザーにやってもらいます。これからのデータドリブンのビジネスでは、あらゆるユーザーによるデータアクセスを必要となります。その結果、セルフサービスのBIが出現し、データアクセスに関してBIユーザーにより多くの自由と独立性を提供しています。

技術者以外のエンドユーザーは、独自にレポート作成とセルフデータ分析を行う必要が増え続けます。データアナリストチームまたはスペシャリストに分析を委任する時代は終わりに近づいています。このBIトレンドはレポートと分析における柔軟性と自立性の向上に対するビジネスユーザーのニーズの結果です。

セルフサービスBIにより、すべてのスキルレベルのユーザーがデータに効果的にアクセスして利用できるようになります。ユーザーは、別のチームからのレポートを要求して待機することなく、アドホックレポートを生成することでデータを自分で並べ替えて分析できるため、ITスタッフの作業負荷も軽減されます。

中小企業はBIを導入できるか

ここまでの項目を通してBIの機能とそのメリットを理解していただけると思います。BIツールの導入コストが高く、専門技術が必要であるように見え、大手企業だけに向いている印象を持つ方がいるでしょう。

実際に、BI技術の発展と様々なメーカーのBI業界への進出によって、製品は豊富になり、コストパフォーマンスが高くなります。市場のBIツールを評価する際に、自社の課題と望む導入効果に応じて必要な機能の検証とサポート体制の確認をすればいいです。以下の課題を抱える企業はBIツールの導入を一度検討してみてください。

• 帳票・レポート作成の作業負担を軽減したい
• 各部署とシステムのデータを統合し、分析したい
• 全会社と部署別の状況をリアルタイムに把握し、素早く問題に対応したい

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