高度なアナリティクスでは、従来のビジネス・インテリジェンス (BI) アプローチでは発見できないような知見を得るために、洗練された定量法を使用します。これは、予測的手法、処方的手法、そして人工知能 (MLなど) を用いた手法にわたっています。つまり、以下のように要約されます。
アナリティクスおよびBIは、基本的または従来型の方法を通じて、知見、レポート、ダッシュボードを作り出すことを指す
高度なアナリティクスは、データ・サイエンスと機械学習テクノロジを使用して、予測的／処方的モデルをサポートすることを指す
理由は違えども、両者はあらゆる組織にとって有益ですが、市場全体は変化し続けています。テクノロジは、従来のように個別に進化したアナリティクスにフォーカスするのではなく、コンポーザブルになりつつあり、セルフサービス機能を望むビジネスの役割から、プログラミングやエンジニアリングを目指す高度なアナリティクスの役割に至るまで、さまざまな役割とペルソナを中心に編成されています。
拡張アナリティクスではML/AI手法を用いて、アナリティクスから知見を引き出し、消費し、共有する方法を変革します。拡張アナリティクスには自然言語処理と対話型インタフェースが含まれているため、ユーザーは高度なスキルがなくても、データや知見を扱えるようになります。
幹部リーダーは高度なアナリティクスによって、タイムリーかつ革新的な方法で、より複雑で難しい質問を投げかけ、回答できるようになります。洗練された賢明なメカニズムを用いて問題を解決 (イベントの解釈、意思決定の支援と自動化、アクション実行) することで、より優れた意思決定の基盤をもたらします。
高度なアナリティクスでは、従来型のアナリティクスよりも多様なデータ・タイプ／ソースを活用でき、場合によってはまったく新しいデータの創出も可能になるため、厳格なデータ・ガバナンス戦略と、必要となるインフラストラクチャ／テクノロジの計画が求められます。例えば、非構造化データを未加工の形式で管理するために、データ・レイクを活用できます (「データ／アナリティクス・テクノロジの将来は？」参照)。
高度なアナリティクスによって、データ／アナリティクスリーダーがデータ／アナリティクスの成熟化と活用を促す機会が拡大し、組織におけるスマートなビジネス上の意思決定と、成果の向上を推進できます。この機会をつかむには、データ／アナリティクス戦略とオペレーティング・モデルの、現状および望ましい将来像を評価することが欠かせません。