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過去数年以内にあなたの会社がセルフサービスビジネスインテリジェンス（BI）ツールにより多く投資した場合、あなたは一人ではありません。 Gartner Researchの予測によると、BI、分析、およびその他の種類のソフトウェアの採用が非常に広まっているため、2019年までに、非技術系ビジネスユーザーの全体的な分析出力は、専門の訓練を受けたデータサイエンティストのそれを上回ります。 明らかに、データの民主化により、データと分析を組織内のほぼ全員の手に委ねることができます。 分析的洞察は、結果と意思決定を予測する上で有益ですが、ガートナーは、企業が慎重に考え、準備してこれらのテクノロジーを採用することも推奨しています。
Gartnerのビジネス分析およびデータサイエンスのリサーチディレクターであるCarlie J. Idoine氏は声明で次のように述べています。 「人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、Software-as-a-Service（SaaS）（クラウド）分析、およびBIプラットフォームの急速な進歩により、非-スペシャリストが効果的な分析を行い、意思決定に役立つ情報を提供します。」 膨大な量の異種情報をコンパイルして意味を理解するために、専門家が構造化照会言語（SQL）ベースのデータベースを深く理解する必要があった時代は過ぎ去りました。 Tableau Desktopなどのプラットフォームは、クリーンでわかりやすいユーティリティの提供に関して、過去10年間で大きく進歩しました。 その結果、あらゆる種類と規模の組織がこれらのツールを活用して、分析操作を推進できます。
CIOと変化する優先事項
この予測は、3, 000人以上の最高情報責任者（CIO）が回答した2018年のGartner CIOアジェンダ調査の一部です。 この調査の結果は、CIOの役割が、情報技術（IT）配信管理のみに焦点を合わせたものから、会社の変化のリーダーになることへと変化していることを示唆しています。 これらの幹部の新しい職務には、BIの使用への投資の先駆けや、これらのツールを効果的に使用するための組織のメンバーのトレーニングが含まれます。
調査の回答者は、BIと分析をそれぞれの分野で最も差別化されたテクノロジーと名付けました。 これらのアプリケーションは、最も新しい投資を集めており、CIOによって最も戦略的なテクノロジーと見なされており、ガートナーは「最高のパフォーマンス」を示しています。 これらの幹部は、会社が会社内で「データ駆動型の文化」と呼ぶものの作成者であることに気付きました。
落とし穴
BIツールが組織にもたらすすべての利点にもかかわらず、Idoineは職場でそのような高度なテクノロジーを採用することに伴う危険について警告しています。 「データと分析のリーダーが単にデータとツールへのアクセスを提供するだけの場合、セルフサービスイニシアチブがうまく機能しないことがよくあります」とIdoineは書いています。 「これは、ビジネスユーザーの経験とスキルが個々の組織によって大きく異なるためです。したがって、ほとんどのセルフサービスユーザーが意味のある出力を生成するためには、トレーニング、サポート、およびオンボーディングプロセスが必要です。」
BIソフトウェアは、従来の方法よりも使いやすい強力な分析ツールを提供しますが、ガートナーは、特にイニシアチブが何千人ものユーザーを対象とする大規模な組織では、実装プロセスがビジネスを驚かせる可能性があると述べています。
ガートナーは、リスクを最小限に抑え、BIの強力な基盤を構築するために考慮すべき多くの領域を強調しています。 企業は、セルフサービスイニシアチブを組織の望ましい結果に合わせることが推奨されます。 その影響を伝え、それを組織にとって良い結果に結び付けることは、テクノロジーに自信をつけるのに役立ちます。 さらに、Idoineは、ビジネスユーザーをソフトウェアの設計と開発に関与させることで、ITスタッフとBIを使用する従業員の間の信頼を確立することを提案しています。 管理者は、アプリとアプリが提供するすべての自由形式の調査を促進するデータガバナンスモデルも考慮する必要があります。 組織はユーザーのフィードバックに耳を傾け、それを使用して、BIツールを独自のニーズに合わせて完璧にカスタマイズする必要があります。
ただし、おそらく最も重要なのは、構造化されたインストール計画の下でこれらのプログラムを起動することです。 「データと分析のリーダーは、熱心なビジネスセルフサービスユーザーを迅速に立ち上げて実行する方法と、特定のビジネス問題に新しいツールを適用する方法に関する正しいガイダンスでサポートする必要があります」とIdoine氏はアドバイスします。 「正式なオンボーディング計画は、このプロセスを自動化および標準化するのに役立ち、セルフサービスの使用が組織全体に広がるにつれて、はるかにスケーラブルになります。」
