知っておきたいビジネスインテリジェンス/アナリティクス用語21選

Mary Shacklett (Special to TechRepublic) 翻訳校正: 石橋啓一郎 2015年08月20日 06時30分

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 ビジネスインテリジェンス(BI)とデータアナリティクスは、技術に関する意思決定を行う人が、経営の状況や目標を達成できているかどうかを理解するのに役立つ情報を提供する。しかし、BIやアナリティクスの概念や、実際にどのように機能するかを理解できていないビジネスユーザーも多い。この記事では、BIやデータアナリストが知っているべき21の用語を紹介する。

提供:iStock
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アドホッククエリ

 BIソフトウェアやアナリティクスソフトウェアから、ビジネス上の特定の疑問に対する回答を得るための、1回限りのレポートを作成できるクエリ。

匿名化

 データベース中の人物と、その人物のレコードとのつながりを切断し、そのレコードが誰のものかを特定できないようにして、プライバシーと機密性を維持すること。

行動分析

 人間の行動に関するデータを用いて、人間の意図を理解し、未来のアクションを予想すること。

バランストスコアカード

 組織の業績を、複数の観点(売上実績、在庫水準など)から捉えて簡潔にまとめる業績管理ツール。

コンテキスト(文脈)データ

 ビジネス上の価値を高めるため、ビッグデータの個々の要素に文脈情報を付与するビッグデータの構造(たとえば、名前と住所だけの顧客レコードに追加される、最近のウェブ上での行動データから収集された、顧客の購買選好が分かるデータなど)。これにより、顧客と顧客のライフスタイルについてより深く理解できる。

データベース

 アプリケーションやアナリティクスソフトウェアによって素早く検索や取り出しができるように整えられたデータの集合。

データブローカー

 消費者の個人情報を収集し、ほかの組織にその情報を販売する企業。

データマート

 企業の特定のサブジェクト領域(たとえば売上、財務、マーケティングなど)に関する情報に焦点を当てた、小さなデータレポジトリ。

データモデル

 データモデルとは、エンドビジネスユーザーとITデータベースアナリストによる共同の取り組みの結果得られるものだ。最初のステップでは、企業のさまざまな部門が互いにやりとりするために企業が必要とするデータと、そのデータをもっとも有効に利用できるような順序と構造を平易な言葉で定義する。第2のステップでは、データアナリストやその他のITスタッフが、このデータを使用するアプリケーションおよびアナリティクスレポートが開発できるような計画、データベース、データストレージおよびセキュリティ計画を技術的に立案する。企業のデータモデルはこれらのプロセスで作られる。

データポイント

 グラフや表の個々のデータの項目。

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