いうまでもなく、企業の経営判断には正確さとスピーディさの両方が求められます。 これを手助けするツールとしてBIツールを導入し、データ可視化や分析に活用する企業も増えてきました。
「データドリブンマーケティング」「データドリブンセールス」「データドリブン経営」など、“データドリブン”という言葉を見聞きする機会が増えてきました。
2019年4月から「働き方改革関連法案」の一部施行が始まり、年次有給休暇の取得、時間外労働の上限規制、同一労働同一賃金が順次義務化されています。大企業ばかりでなく、中小企業も実際にアクションを取らなくてはならない時期を迎えています。
企業の利益に直結する、いわば「稼ぎ頭」ともいえる営業部門。 貴社では営業部門のデータ管理を満足のいく精度で実践できていますか？
大手企業におけるBIツールの導入率は80％を超えているといわれます。それだけデータの分析や活用が重要視されているということの表れでしょう。
BIは「Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）」の略、AIは「Artificial Intelligence（人工知能）」の略ですが、略称を並べると字面がよく似ており、混乱してしまいそうです。
ビッグデータがバズワードだった頃を過ぎ、データを業務に活用する「データドリブン〇〇」といった手法も徐々に浸透してきました。経営や業務における判断材料としてデータを活用することは、今や当たり前になりつつあります。
2020年現在、有料・無料を合わせて数十種類もあるBIツール。導入しようにも、一体どれを選べば良いのかと悩まれている担当者様も多いのではないでしょうか。
データを経営の意思決定やマーケティング、営業活動などに活用しようという潮流が生まれ、「データドリブン」という言葉が身近になってきました。特に経営においては、実現手段としてBIツールを導入する企業が増えてきました。
OLAP分析とはオンライン分析処理のことで、BIツールの機能の一つです。ある問題点についてその結果に至った要因がどこにあるかを調査するなど、複雑な分析を素早く行うことができます。
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