デシジョン管理に関するビジネス能力を構築する③

James Taylor

4回にわたる連載Blogの3回目は、アナリティクス(分析技術)についてです。ここでは、デシジョン管理システムを活用することによって、いかにビッグデータとアナリティクスを直接的にビジネスプロセスに適用することが容易になるかを説明しましょう。

 

従来の方法

ビッグデータは、ホットなトピックとなっています。これは、ボリューム(大量のデータ)、バラエティ(多くのタイプ)、ベロシティ(瞬時に到来)という近年のデータの特徴を表す言葉として造り出されたものです。データマイニングや予測分析のような新しい分析技術を活用することにより、ビッグデータの中から価値が抽出されます。このデータは、リスク、不正、顧客獲得の機会、需要などに関する知見に変換されます。この知見は、現行の意思決定を補完したり、場合によっては置き換えたりすることによって、意思決定を改善することを可能にします。

 

このデータを活用するのは、日々の組織オペレーションです。多くのシステムが多くのデータを生み出し、多くのクラウドベースのサードパーティ・データが業務オペレーションに統合され、顧客アクティビティに関する多くのデータが組織のフロント部門に集められます。ビッグデータ分析の価値は、日々の組織行動の方法を改善するために、ビッグデータから得られた知見を業務オペレーションに組み込むことです。これは、業務オペレーション上のデシジョンに、その知見を適用することに焦点を当てることを意味します。

 

今日において、多くの業務オペレーション上のデシジョンは徐々にリアルタイムでなされるようになってきましたが、多くの予測分析モデルはバッチ処理にて適用されたままです。企業によっては、効果的に適用されないがために、現実の業務オペレーション上にそのモデルを調和させることに失敗しています。また、予測分析モデルをITに実装させるために何ヶ月も待たなければならない企業もあるでしょう。これらの遅延は、分析技術の精度を劣化させる結果となります。

 

新しい方法

分析チームは、徐々にデシジョンやビジネスルールに焦点を当てるようになりつつあります。改善されるべきデシジョンを理解することは、構築される分析技術が利用可能であることを意味します。プロジェクトの終わりというより、初期において改善されるべきデシジョンに分析技術を当てはめることは、ビジネスの結果が静的な測定に終わらないことを約束します。デシジョンに焦点を当てることは、ビジネスを迅速かつ有効にすることでしょう。

 

BRMSを活用したデシジョンの自動化は、これらの分析技術をリアルタイムで適用するための有効なプラットフォームを提供します。分析結果をビジネスルールとして記述するだけでなく、PMML(Predictive Model Markup Language:予測モデルで使われる汎用言語)やイン・データベース分析技術の活用は、必要とされる際に、分析結果の値をBRMSで計算させることを可能にします。これは、精度を改善するために、最も直近のデータが使われることを意味します。BRMSの活用はまた、ビジネス部門、IT部門、分析プロフェッショナルの三者間のギャップを橋渡しすることを支援します。BRMSを活用してデシジョンを活用することにより、業務オペレーション改善のために共同で作業することを可能にするのです。

 

(ヒント#3)業務オペレーション上のデシジョンを改善するために最先端の分析技術に焦点を当て、ビジネス、IT、分析チームを統合する方法としてビジネスルールを活用する。

 

(James Taylor)

James Taylor氏は、米国Decision Management Solutions社のCEOであり、ブレイズ・コンサルティングのパートナーです。当ブログ記事は、本人の許可を得て翻訳したものです。