エンタープライズ分析 エンタープライズ分析とは
エンタープライズ分析とは、利用可能な内部データと関連する外部データを活用して、ビジネス上の意思決定を支援し、データをインサイトに変換する手法です。あらゆる企業のデジタルトランスフォーメーションの取組みに欠かせないコンポーネントです。
目次
企業データの価値を実現する
今日の企業は豊富なデータを利用できるようになって、そのデータがビジネスにとって大きな価値があることをほとんどの企業が認識しています。しかし、データだけでは十分ではありません。より情報に基づいたオペレーションおよび戦略の意思決定を可能にするには、さまざまな分析手法を通じてデータを処理すべきです。データに基づく意思決定は、企業の競争力強化、業務合理化、生産性向上、収益性改善に有益です。
リアルタイムインサイトを獲得できると、正しい情報を正しいユーザーに正しいタイミングで提供できます。
企業内に十分なデータがあることは当たり前ことになり、ビジネスプロセス、顧客サービスのやり取り、センサーなどによって毎日のようにデータが収集されます。今日では、分析に関連するデータの全貌を知ることが第一の考慮事項です。エンタープライズ分析プログラムが効果を発揮するには、意思決定に必要なユーザーに正しいデータ、それも正しいデータに限って提供できる必要があります。また、そのデータはタイムリーに提供される必要があります。今日のビジネス環境では状況が急変するため、古い情報は有益どころか、かえって有害です。
エンタープライズ分析が重要な理由とは
エンタープライズ分析実務を採用する組織には、オペレーション効率の向上、収益性向上、意思決定の高速化、新しい商機の特定能力の向上などのメリットがあります。ビジネスプロセス、資本配分、社員の生産性が分析で可視化されるため、企業は現在の業務に関するリアルタイムのインサイトを得て、将来起こりうるサービス中断に関係なく、レジリエンスを高めることができます。
さらに、組織が顧客エクスペリエンスを向上させるには、分析は有益です。顧客とのやり取り、オンラインフィードバック、競合他社の公開情報などから得られるデータは、企業が新しい市場動向を予測、対応し、カスタマー・エクスペリエンスを最適化、顧客のニーズと嗜好を把握して、顧客維持率を高め、売上を促進し、収益性を向上させるためのパターンを特定するのに有益です。
エンタープライズ分析は、組織の社員に関する貴重なインサイトも提供します。社員の勧誘と定着を支援する人事 (HR) データのマイニングから、社員の効率性を高める機会を特定するためのプロセスとシステムの分析まで、エンタープライズ分析で組織は労働力に関連する時間とコストを大幅に節減できます。
ほとんどのエンタープライズ分析プラットフォームはリアルタイムのレポート機能を提供するため、組織全体の現在のオペレーション状況に関する最新の分析情報にビジネスリーダーがアクセスできます。このおかげで、アジリティが向上し、組織全体のさまざまな部門や事業部門 (LOB) の可視性も強化されます。
エンタープライズ分析における課題とは
より多くの情報源から情報を収集するための新しいテクノロジーが使えるようになるなかで、そのデータを実際にどのように使用するかという戦略を策定せずに、可能な限り多くのデータを収集して保存することを重視する企業も一部にあります。組織内で生成されるデータの量と速度により、特に非構造化データと半構造化データの増加で分析が難しくなってきました。
確固たるデータ管理戦略がないと、データサイエンティストや分析プラットフォームは必要なすべての情報に接続できない可能性があります。場合によっては、データアナリストがデータ分析よりもデータ管理に多くの時間を費やさなければならないケースもあり得ます。さらに、エッジで生成されてからクラウドに保存されるデータが増えると、データサイロが形成され、システムとアナリストの両方にとって重要な情報へのアクセスが妨げられる可能性があります。
重要な情報を格納するレガシービジネスシステムも、エンタープライズ分析で対処すべき課題です。特に組織がモノリシックアプリケーションと対話するためのカスタマイズされたソリューションを開発した場合は、こうしたシステムのデータが独自の形式と構造で保存される可能性があります。各企業が新しいものに移行するにつれて、クラウドネイティブ型のシステムやアーキテクチャーによっては、レガシーシステムとの非互換性が原因で組織がただちに履歴データを活用することが難しくなり、盲点になり得ます。
エンタープライズ分析プラットフォームとは
エンタープライズ分析プラットフォームでは、記述、予測、規範という3タイプで支援する各種のツールとソリューションをご用意しました。記述分析では、ビジネスの現状を把握するため、主要業績評価指標 (KPI) が追跡されます。予測分析ではデータの傾向を観察して将来の潜在的な結果を予測します。規範分析では過去のパフォーマンスを調べ、将来同様の状況が発生した場合の対応策を推奨します。
ビジネスインテリジェンス (BI) ツールと同様に、エンタープライズ分析プラットフォームはデータを収集、分析します。ただし、エンタープライズ分析プラットフォームは、より詳細かつ広範囲にわたる分析情報を提供し、組織がビジネスプロセスを自動化、最適化するのに有益です。複数のソースからのデータを統合ダッシュボードビューに集約、組織全体のKPIを表示します。このダッシュボードには幅広いユーザーが直感的にアクセスできるうえに、特定の指標に関する詳細情報をドリルダウンできる機能が欠かせません。また、増加するデータ量とユーザー数の両方を管理できるように、スケーリングしやすいものであるべきです。
エンタープライズ分析プラットフォームはオープンソースまたは専有プラットフォームのいずれかになります。最初期の分析プラットフォームにSASがありますが、これは専有プログラムとして始まりました。現在ではクラウドネイティブのデプロイで実行できるバージョンを提供しています。エンタープライズ分析プラットフォームの他の例としては、Splunk、Hadoop、SAP HANA®、Cloudera、Domo、Apache Spark、TensorFlowが挙げられます。
エンタープライズ分析向けHPEソリューション
分析とAIを活用すると、最大の課題の一部がデータパイプラインによって完全解消できます。データから最大価値を引き出せるよう支援するサービス、高度なテクノロジーソリューション、従量課金制モデルをHPEがご用意しました。
HPE Apollo 4200 Gen10 Plus Systemは、デジタルトランスフォーメーションおよびデータインフラストラクチャモダナイゼーションで生じるデータのビジネス価値を最大限に引き出せる特別設計となっています。2U超高密度システムは、より深いデータレイクやアーカイブ、スループットを必要とする分析、データ集約型のHCI、キャッシュを多用するワークロード向けに設計されました。
HPEハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ストレージソリューションが、スケーラブルで簡単に導入できるテクノロジーを使用して高速データアクセスを提供します。クラウドテクノロジー、オペレーション手法、ビジネスモデル、ハイパフォーマンスデータ分析、人工知能、ディープラーニングを活用し、群を抜くアジリティ、シンプルさ、経済性を備えたHPCを実現します。イノベーションを推進するための専用設計のストレージとソフトウェアにより、オンプレミスまたはクラウドでスケールアップとスケールアウトのどちらにも対応できます。
HPE Ezmeral ML Opsには、試験段階から本番環境までMLライフサイクルのすべてのフェーズで機械学習ワークフローを処理するパッケージ化されたツールが用意され、DevOpsのようなスピードとアジリティを提供します。厳選されたツールのコレクションと組み合わせたクラウドライクなエクスペリエンスを提供するオープンソースプラットフォームを備えたエンドツーエンドのデータサイエンスソリューションです。オンプレミス、複数のパブリッククラウド、ハイブリッドモデルのいずれでも柔軟に実行できるエンドツーエンドのデータサイエンスソリューションで、さまざまなユースケースにおける動的なビジネス要件に対応できます。
データ分析にSAP HANA®環境を使用している企業にとって、HPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォームを使用すると、SAP環境をオンプレミスで維持しながらクラウド機能を活用できるようになります。今すぐ入手できる最大最速のベアメタルアプライアンスでミッションクリティカルなワークロードを実行し、すぐれたパフォーマンスとアジリティを実感してみませんか。すべて従量課金制モデルでご利用いただけます。