ビジネスインテリジェンス（BI）が今日のほとんどの企業にとって注目度の高いトピックであることは間違いありません。すでに大きな成果を上げ、意思決定プロセスに革命をもたらしたBIは、まさに最先端の分野です。そこで今回は、ビジネスインテリジェンスの未来を形作るであろう主要な8つのトレンドをご紹介します。

BI（ビジネスインテリジェンス）の多くの機能、例えば迅速なレポート作成、正確な分析、時間効率の向上、そして業務効率の向上などは、BIをビジネスにとって最も価値のある投資にしています。

ビジネスインテリジェンスにおける最新トレンド

顧客の行動を分析し、成功につなげる

「顧客分析」と「顧客体験」は、ビジネスインテリジェンスにおける最も重要なトレンドの2つです。

最初の購入から最後のアクションに至るまで、顧客の期待に応えるために、製品やサービスがあらゆる側面から検討されます。

顧客行動予測の機能を最大限に活用することは、ビジネスインテリジェンスにおける待望のトレンドとなっています。

感情検出から音声分析、カスタマージャーニー分析、そして顧客エンゲージメントセンター（CEC）分析に至るまで、これらの分析レポートから得られるデータは、ビジネスインテリジェンスにとって不可欠な要素となるでしょう。

データは、ビジネスインテリジェンスにおける新たな商品である。

ユーザーデータは、組織が特定の規範や規制方針に基づいて保管する情報の中で、最も価値が高く、厳重に保護されるべき情報です。

しかし、ユーザーデータのみを扱う世界有数のブランドの中には、そのデータを収益源としている企業もあります。

GoogleやFacebookといった企業は、私たちの個人情報（年齢、性別、人口統計情報など）や様々な分野における行動パターンへの関心を持つ第三者企業に、私たちのデータを販売しています。

そうすることで、彼らは私たちのインターネット閲覧行動や購買行動に関する予測レポートを作成できるのです。

おそらくあなたは、これは違法行為、あるいは倫理的に問題のある行為だと考えているでしょう。

しかし、ご安心ください。規制されたデータ取引はれっきとしたビジネスであり、近い将来、さらに成長していく分野となるでしょう。

ビッグデータにはメタデータが必要である。

データの量、速度、多様性といった面で、データは日々増加しています。

そのため、生データを管理し、意味のあるものにするために、メタデータの活用がますます重要になっています。

自動化は、事業主にとって次の頼もしい味方となるだろう。

あらゆるベンダーが、企画段階から大規模展開に至るまで、プロセスの自動化に全力を尽くしています。

ある意味、これは当然のことです。人件費は高額であり、複雑な作業においては、時間短縮とより多くの労力投入が求められるからです。

ここで機械が役立ちます。

もちろん、機械も場合によっては高額になることがありますが、生産性の高さから、より賢明な選択肢となる場合が多いのです。

さて、両者の違いは分析能力にあります。市場では分析に対する需要が高まっていますが、残念ながら、現実と期待のギャップを埋めることができる熟練した人材は不足しています。

自然言語処理（NLP）は、コンピューターシステムがデータを理解するのを助ける技術です。

自然言語処理は、コンピュータ科学、情報工学、人工知能、言語学を融合させ、コンピュータシステムが文脈や感情を考慮しながら人間の言語の意味を理解できるようにする技術です。

私たち人間にとって、言語を理解し認識することはごく簡単なことですが、機械にとっては非常に難しい課題です。

自然言語処理は、クエリの生成やデータ視覚化のためのインターフェースを提供することで、ビジネスインテリジェンス（BI）に貢献します。

この機能により、ユーザーは構造化された方法でデータとやり取りできるようになります。

今日、自然言語処理はビジネスインテリジェンス分野において注目を集める技術となっています。

多くのベンダーが、人間と機械間のよりスムーズなインタラクションを実現するために、この技術の開発に取り組んでいます。

人工知能が意思決定を支援する

ビジネスインテリジェンスの最新トレンドについて語る上で、人工知能（AI）を忘れるわけにはいきません。AIと機械学習（ML）は、機械が人間の脳の複雑さを学習することを可能にする科学です。

現時点では、AIが私たちの日常生活に完全に浸透しているとは言えませんが、いずれ何らかの形で私たちの生活に影響を与えることは間違いありません。

AIとMLは、データ管理と分析の方法に革命をもたらしています。

そして、AIはビジネスインテリジェンスにおける意思決定プロセスを支援する重要な推進力へと進化しています。

人間が「敵対的生成ネットワーク（GAN）」を自在に操れるようになる日もそう遠くないでしょう。

例えば、AIを搭載した機械がリアルな画像を生成し、別の機械がその画像が本物か偽物かを分析・判断する、といったことが可能になります。

語られるべきデータの物語

多くの組織では、データサイエンティストは非常に複雑なツールを使用して、マネージャー向けにオンデマンドの分析レポートを作成しています。

しかし実際には、これらの結果やレポートは、データ分析の知識がない人にとっては理解するのが非常に困難です。

この状況は問題提起につながりますが、解決策は存在します。このような状況において、ナラティブ（物語形式）によるデータ分析の必要性が高まっているのです。

データは現在、解釈と文脈化という2つの要素に分けられます。結果自体は変わりませんが、データの提示方法が変わるのです。

この手法を用いることで、ユーザーは大きな労力をかけずに分析レポートを理解できるようになります。

このプロセス全体はデータストーリーテリングとも呼ばれています。現在、多くの有名企業がこの概念を実用化するために取り組んでいます。

ビジネスインテリジェンスにおけるデータガバナンスの実装

世界中の企業は、優れたデータ戦略がビジネスインテリジェンスへの投資を大幅に改善できることに気づき始めている。

いずれにしても、今日ではビジネスにおいて単一の情報源やデータに頼ることはできません。中小企業であろうと大企業であろうと、データは日々増加し続けます。

そして、データが増え続けるにつれて、その複雑さも増し、データ管理の必要性が高まります。

ここ数年、私たちは史上最悪のデータ漏洩事件を目の当たりにしてきました。これにより、データガバナンスが注目されるようになりました。

データガバナンスは、データへのアクセス権限が組織内の認定された担当者のみに限定されることを保証します。

これらの認定された担当者はデータ管理者とも呼ばれ、データの共有やユーザー間でのデータ転送を担当するのは彼らだけです。