ビジネス インテリジェンス市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、導入モデル別 (オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド モデル)、機能別 (データ ウェアハウス、オンライン分析処理、オンライン分析マイニング、データ視覚化、レポート)、ユーザー タイプ別 (ビジネス ユーザー、データ アナリスト、IT プロフェッショナル)、業界別 (BFSI、小売および電子商取引、製造、ヘルスケア、その他)、地域および競合状況別、2019 年～ 2029 年予測

市場概要

世界のビジネス インテリジェンス市場は、2023 年に 296 億 1,000 万米ドルと評価され、2029 年までの予測期間中に 12.53% の CAGR で堅調に成長すると予測されています。

世界のビジネス インテリジェンス (BI) 市場は、データ主導の意思決定の必要性の高まり、テクノロジーの進歩、クラウドベースのソリューションの採用の増加に牽引され、大幅な成長を遂げています。さまざまな分野の企業は、膨大な量のデータを分析し、運用効率を高め、顧客体験を改善し、戦略的イニシアチブを推進する実用的な洞察を得るために BI ツールを活用することの価値をますます認識しています。ビッグデータとモノのインターネット (IoT) の普及により、データ生成が爆発的に増加し、企業が競争力を維持するには高度な分析と BI ツールが不可欠になっています。さらに、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を BI プラットフォームに統合することで、企業がデータを解釈する方法に革命が起こり、これまでは実現できなかった予測的かつ処方的な洞察が提供されます。

クラウド コンピューティングは、スケーラビリティ、コスト効率、アクセスのしやすさを提供し、BI 市場の拡大に重要な役割を果たしています。クラウドベースの BI ソリューションにより、あらゆる規模の企業がインフラストラクチャに多額の先行投資をすることなく、高度な分析ツールを導入できます。この BI ツールの民主化は、中小企業 (SME) にとって特に有益であり、データに基づく意思決定を行うことで、より大規模な組織と競争できるようになります。さらに、モバイル BI のトレンドが勢いを増しており、スマートフォンやタブレットの使用が増え、意思決定者は外出先でもリアルタイムの分析にアクセスできるようになり、俊敏性と応答性が向上しています。

主要な市場推進要因

データ主導の意思決定

データ主導の意思決定の需要は、グローバル ビジネス インテリジェンス (BI) 市場の主な推進要因です。今日の競争の激しいビジネス環境では、組織は戦略や業務の判断材料としてデータ分析にますます依存するようになっています。BI ツールを使用すると、企業は膨大な量のデータを処理し、実用的な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。このデータ中心のアプローチにより、企業はトレンドを特定し、将来の結果を予測し、成長と改善の機会を発見することができます。リアルタイム データにアクセスして詳細なレポートを生成できるため、意思決定者は市場の変化や顧客のニーズに迅速に対応でき、運用効率と競争上の優位性が向上します。さらに、データ主導の意思決定は、成功を測定してビジネス目標を達成するために不可欠な主要業績評価指標 (KPI) と指標の特定をサポートします。より多くの組織が意思決定にデータを活用することの戦略的価値を認識するにつれて、BI ソリューションの採用は増加し続け、市場の成長を後押ししています。

技術の進歩

技術の進歩は、世界の BI 市場の成長を大きく推進しています。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ビッグ データ分析のイノベーションは、BI ツールを変革し、より強力で使いやすいものにしています。AI および ML アルゴリズムは、高度なデータ分析、予測分析、自動化された洞察を可能にすることで、BI プラットフォームの機能を強化します。これらのテクノロジーにより、企業は以前は隠れていたパターンや相関関係を発見し、より深い洞察とより正確な予測を提供できます。さらに、自然言語処理 (NLP) と会話型インターフェイスの統合により、BI ツールとのやり取りが簡素化され、技術者以外のユーザーも利用できるようになります。さらに、データ視覚化技術の進歩により、より直感的でインタラクティブなダッシュボードが可能になり、ユーザーは複雑なデータ セットを簡単に解釈できるようになります。クラウド コンピューティングも重要な役割を果たし、どこからでもアクセスできるスケーラブルでコスト効率の高い BI ソリューションを提供します。テクノロジーが進化し続けるにつれて、BI ツールの採用が促進され、さまざまな業界での適用範囲が拡大し、価値提案が強化されます。

クラウドベース ソリューションの採用の増加

クラウドベース BI ソリューションの採用の増加は、市場の成長の大きな原動力です。クラウド コンピューティングには、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率など、あらゆる規模の企業が BI ツールを利用できるようにする多くの利点があります。クラウドベースの BI ソリューションは、ハードウェアとインフラストラクチャへの多額の先行投資の必要性を排除し、中小企業 (SME) の財務上の障壁を減らします。これらのソリューションは、簡単な導入、自動更新、既存のシステムとのシームレスな統合を提供し、運用効率を高め、メンテナンスの労力を軽減します。さらに、クラウド BI はリアルタイムのデータ アクセスとコラボレーションを可能にし、チームが場所に関係なく効果的に連携できるようにします。需要に応じてリソースを拡大または縮小できるため、企業はパフォーマンスを犠牲にすることなく、さまざまなデータ負荷を処理できます。俊敏性とコスト削減の必要性からクラウドに移行する組織が増えるにつれて、クラウドベースの BI ソリューションの需要は急増し続け、BI 市場全体の成長を牽引しています。

カスタマー エクスペリエンスへの重点の高まり

カスタマー エクスペリエンスの向上への重点の高まりにより、さまざまな業界で BI ツールの採用が進んでいます。企業は BI ソリューションを活用して、顧客の行動、好み、フィードバックをより深く理解しています。顧客データを分析することで、企業は提供内容をパーソナライズし、サービス品質を向上させ、より強力な顧客関係を築くことができます。BI ツールを使用すると、企業は複数のタッチポイントで顧客とのやり取りを追跡および分析し、カスタマー ジャーニーに関する洞察を得て、改善すべき領域を特定できます。この顧客中心のアプローチは、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンの開発、販売戦略の最適化、顧客サポートの強化に役立ちます。顧客満足度が重要な小売、ヘルスケア、金融などの分野では、BI アプリケーションは、ロイヤルティと維持を促進するカスタマイズされたエクスペリエンスを提供する上で重要な役割を果たします。カスタマー エクスペリエンスの重要性が高まり続ける中、競争力を維持し、進化する顧客の期待に応えるために、組織は BI ソリューションへの投資を増やしています。

主要な市場の課題

データ プライバシーとセキュリティの懸念

グローバル ビジネス インテリジェンス (BI) 市場が直面している最大の課題の 1 つは、データ プライバシーとセキュリティです。組織が大量の機密情報を収集、保存、分析するために BI ツールにますます依存するようになるにつれて、データ侵害やサイバー攻撃のリスクが増大します。企業は、ヨーロッパの一般データ保護規則 (GDPR)、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)、その他の現地の法律など、厳格なデータ保護規制に対応する必要があります。これらの規制では、厳格なデータ処理とセキュリティ対策が義務付けられています。コンプライアンス違反は、多額の罰金や法的影響、さらには深刻な評判の低下につながる可能性があります。

さらに、クラウド プラットフォーム、オンプレミス データベース、サードパーティ アプリケーションなどのさまざまなデータ ソースと BI システムを統合すると、複数の脆弱性が生じます。こうした多様な環境全体で堅牢な暗号化、アクセス制御、継続的な監視を確保することは複雑で、多くのリソースを必要とします。データ侵害は、多大な経済的損失につながり、顧客の信頼を損なう可能性があるため、セキュリティは企業にとって最優先事項です。組織は、こうした脅威から身を守るために、高度なセキュリティ技術に投資し、包括的なデータ ガバナンス フレームワークを採用する必要があります。しかし、広範なデータ収集と分析の必要性と厳格なプライバシー要件とのバランスを取ることは、BI 市場にとって依然として微妙で継続的な課題です。

レガシー システムとの統合

グローバル BI 市場におけるもう 1 つの大きな課題は、BI ツールと既存のレガシー システムの統合です。多くの組織は、最新の BI アプリケーションを処理するように設計されていない、時代遅れの IT インフラストラクチャの寄せ集めで運用しています。これらのレガシー システムには、高度な BI プラットフォームとシームレスに統合するために必要な相互運用性と柔軟性が欠けていることが多く、データのサイロ化や情報フローの断片化につながります。

BI ソリューションをレガシー システムに統合するプロセスはコストと時間がかかり、ミドルウェア、カスタム コーディング、IT の専門知識に多大な投資が必要になります。さらに、統合プロセス中にデータの不整合や不正確さが生じるリスクがあり、生成される BI の洞察の品質と信頼性が損なわれる可能性があります。組織は、さまざまなシステムのデータを正確に統合して分析できるように、包括的なデータ マッピングとクレンジングの取り組みを実施する必要があります。

さらに、レガシー システムは、タイムリーで情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために不可欠なリアルタイムのデータ処理と分析をサポートしていない場合があります。これらのシステムを、BI ツールの機能を最大限に活用できる最新のスケーラブルなソリューションにアップグレードまたは置き換えることは、多くの場合、必要ではあるものの困難な作業です。組織内の変化に対する抵抗と、レガシー システムのオーバーホールに伴う高コストが相まって、統合プロセスはさらに複雑になります。そのため、企業はこれらのハードルを克服し、BI 投資の可能性を最大限に引き出すために、BI 統合戦略を慎重に計画して実行する必要があります。

熟練した専門家の不足

世界のビジネス インテリジェンス市場は、熟練した専門家の深刻な不足に悩まされています。BI ツールとテクノロジーがより洗練されるにつれて、これらのシステムを効果的に導入、管理、解釈できる専門家の需要が急増しています。しかし、現在見つかっている人材と、BI 業界の進化するニーズを満たすために必要なスキルとの間には、顕著なギャップがあります。

BI プロフェッショナルには、データ分析、データベース管理、ソフトウェア開発の技術的熟練度、およびデータ インサイトを実行可能な戦略に変換するための強力なビジネス感覚を含む、多様なスキル セットが必要です。さらに、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ビッグ データ分析などの新興テクノロジーの専門知識がますます重要になっています。しかし、技術の進歩のペースは、教育機関やトレーニング プログラムが個人に必要な能力を身につけさせる能力を上回ってしまうことがよくあります。

組織は、資格のある BI プロフェッショナルの採用と維持に課題を抱えており、優秀な人材の獲得競争が激化しています。この人材不足により、プロジェクトのスケジュールが遅れたり、BI ソリューションが最適に実装されなかったり、BI ツールの全機能が十分に活用されなかったりする可能性があります。さらに、熟練した人材が不足すると、組織がデータから有意義な洞察を引き出す能力が妨げられ、意思決定プロセスや全体的なビジネス パフォーマンスに影響が及ぶ可能性があります。

高い実装コスト

高い実装コストは、グローバル ビジネス インテリジェンス市場における大きな課題です。BI ソリューションを導入するには、ソフトウェア、ハードウェア、インフラストラクチャへの多額の投資が必要です。さらに、データの統合、カスタマイズ、およびこれらのツールを効果的に使用するための人材のトレーニングに関連するコストも発生します。中小企業 (SME) にとって、これらのコストは特に法外な額になる可能性があり、競争上の優位性を得るために BI を活用する能力が制限されます。

BI ソフトウェア ライセンスの初期投資は、包括的な機能を提供する高度な分析プラットフォームの場合は特に、相当な額になる可能性があります。さらに、BI アプリケーションをサポートするための堅牢な IT インフラストラクチャの必要性が、金銭的な負担を増大させます。これには、サーバー、ストレージ、ネットワーク機器、クラウド サービスへの投資が含まれ、これらはすべて、増大するデータ量とユーザーの要求に対応できるように拡張可能でなければなりません。

カスタマイズと統合のコストにより、総支出はさらに膨らみます。特定のビジネス要件を満たすように BI ソリューションをカスタマイズし、既存のシステムとのシームレスな統合を確保するには、多くの場合、多大な開発努力と専門知識が必要です。これらのプロセスには時間がかかり、リソースを大量に消費するため、プロジェクトの超過や経費の増加につながる可能性があります。

トレーニングと変更管理も、BI 実装のコスト増加の一因となります。従業員は、BI ツールを使用し、生成された洞察を解釈するために十分なトレーニングを受ける必要があり、これには時間と費用の両方がかかります。さらに、組織内でデータ主導の文化を育むには、ワークフローやビジネス プロセスの変更が必要になり、全体的なコストがさらに増加する可能性があります。

クラウドベースの BI ソリューションは、インフラストラクチャの初期投資を削減することで、よりコスト効率の高い代替手段を提供しますが、サブスクリプション ベースの価格モデルは長期的には依然として高価になる可能性があります。これらの課題を軽減するには、組織は BI のニーズを慎重に評価し、重要な機能に優先順位を付け、段階的な実装アプローチを採用してコストを効果的に管理する必要があります。

主要な市場動向

BI における人工知能と機械学習の統合

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームに統合することで、データ分析の状況が一変しています。従来の BI ツールは、主に、何が起こったのか、なぜ起こったのかを説明する記述的分析と診断的分析に重点を置いていました。しかし、AI と ML の導入により、予測分析と処方的分析の境界が押し広げられています。予測分析では、履歴データを使用して将来の傾向と行動を予測し、処方的分析では、これらの予測に基づいて実行可能なアクションを提案します。この変化により、企業は過去と現在のデータを理解できるだけでなく、将来について情報に基づいた意思決定を行えるようになります。AI 駆動型 BI ツールは、手動介入なしでデータ準備を自動化し、パターンを識別し、洞察を生成できるため、データ分析に必要な時間と労力が大幅に削減されます。たとえば、異常検出アルゴリズムは金融取引の外れ値を自動的に識別し、不正行為の検出に役立ちます。さらに、自然言語処理 (NLP) により、ユーザーは会話型言語を使用して BI システムと対話できるため、高度な分析を非技術系ユーザーでも利用できるようになります。この BI の民主化により、より幅広い従業員が意思決定プロセスでデータを活用できるようになり、組織内にデータ主導の文化が育まれます。AI および ML テクノロジが進化し続けるにつれて、BI プラットフォームへの統合はよりシームレスで洗練され、データ分析のさらなる革新と効率化が促進されると予想されます。

セルフサービス BI の採用拡大

組織が従業員にデータを独自に分析するために必要なツールを提供したいと考える中、セルフサービス ビジネス インテリジェンス (BI) が普及しつつあります。従来の BI システムでは、レポートやダッシュボードの生成に IT 部門が頼ることが多く、ボトルネックが発生し、俊敏性が制限されていました。一方、セルフサービス BI ツールを使用すると、非技術系スタッフを含むエンド ユーザーが、IT 部門の多大な関与なしにデータにアクセスし、分析し、視覚化できます。この傾向は、ドラッグ アンド ドロップ インターフェイス、直感的なダッシュボード、インタラクティブなデータ視覚化機能を備えたユーザー フレンドリな BI プラットフォームの利用可能性が高まっていることによって促進されています。あらゆるレベルの従業員が独自の分析を実行できるようにすることで、組織はよりデータ主導の文化を育み、意思決定プロセスを強化することができます。セルフサービス BI ツールは、より高速で柔軟なレポート作成も促進し、ユーザーがリアルタイムでデータを探索し、オンデマンドで洞察を得ることができます。この俊敏性は、競争力を維持するためにタイムリーな情報が不可欠な、動的なビジネス環境で特に役立ちます。さらに、セルフサービス BI は IT 部門の負担を軽減し、日常的なデータ要求ではなく、より戦略的な取り組みに集中できるようにします。組織はセルフサービス BI で従業員を支援することの利点を認識し続けているため、これらのツールの採用は拡大し、業界全体でデータへのアクセス方法と利用方法に大きな変化をもたらすことが期待されています。

クラウドベースの BI ソリューションの台頭

クラウドベースのビジネス インテリジェンス (BI) ソリューションの台頭は、世界の BI 市場を形成する主要なトレンドです。従来のオンプレミス BI システムでは、ハードウェアとインフラストラクチャへの多額の先行投資に加え、継続的なメンテナンス コストも必要になります。これに対し、クラウドベースの BI ソリューションは、より柔軟でコスト効率の高い代替手段となります。これらのプラットフォームは拡張性を備えているため、組織は多額の資本支出をすることなく、需要に応じてリソースを調整できます。クラウド BI ソリューションはアクセシビリティも強化されており、ユーザーはインターネット接続があればどこからでもデータや分析ツールにアクセスできます。これは、従業員が分散している組織やリモート ワーク プラクティスを採用している組織にとって特に有益です。さらに、クラウドベースの BI プラットフォームには堅牢なセキュリティ対策と定期的な更新が付属していることが多く、組織は追加の労力をかけずに最新の機能と保護機能を活用できます。他のクラウド サービスやオンプレミス システムを含むさまざまなデータ ソースと統合できることも、クラウド BI の魅力をさらに高めています。企業がデジタル変革を推進し、俊敏でスケーラブルなソリューションを求め続ける中、クラウドベースの BI の採用が加速し、市場の大幅な成長が促進されると予想されています。

データ ガバナンスとセキュリティへの注目度の高まり

組織が生成するデータの量が増え続ける中、ビジネス インテリジェンス (BI) におけるデータ ガバナンスとセキュリティの重要性がますます高まっています。効果的なデータ ガバナンスにより、規制要件への準拠を維持しながら、データの正確性、一貫性、アクセス性が確保されます。BI のコンテキストでは、堅牢なデータ ガバナンス フレームワークにより、組織はデータの品質と整合性を管理できます。これは、信頼性の高い洞察を生み出すために不可欠です。データ プライバシーとセキュリティ侵害に対する懸念が高まる中、組織は厳格なデータ セキュリティ対策の実装に重点を置いています。これには、機密情報を保護するための暗号化、アクセス制御、定期的な監査が含まれます。欧州の一般データ保護規則 (GDPR) や米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制の導入により、包括的なデータ ガバナンスとセキュリティ プラクティスの必要性がさらに強調されています。 BI プラットフォームには、データ リネージの追跡、監査証跡、ロールベースのアクセス制御など、これらの要件をサポートする機能がますます組み込まれています。データ ガバナンスとセキュリティを優先することで、組織は BI イニシアチブが効果的かつ準拠していることを保証し、関係者間の信頼を育み、データの誤用に関連するリスクを最小限に抑えることができます。

組み込み BI の拡張

組み込みビジネス インテリジェンス (BI) の拡張により、組織が分析を利用する方法が変革しています。組み込み BI では、BI 機能をビジネス アプリケーション、ワークフロー、プロセスに直接統合し、既存のツールと環境内でユーザーにリアルタイムの分析情報を提供します。このシームレスな統合により、異なるシステムを切り替えることなく、意思決定の時点で関連データと分析が提供され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。組み込み BI は、顧客関係管理 (CRM) やエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムから、業界固有の特殊なソフトウェアまで、幅広いアプリケーションをサポートしています。これらのアプリケーションに BI を組み込むことで、組織はユーザーの採用を促進し、データをより効果的に活用して運用を最適化し、成果を向上させることができます。たとえば、営業チームは CRM システム内でリアルタイムの営業実績指標にアクセスできるため、データに基づいた意思決定を行い、より迅速に機会に対応できます。コンテキストに基づいた実用的な洞察に対する需要の高まりにより、さまざまな業界で組み込み BI の採用が進んでいます。テクノロジーが進化し続けるにつれて、組み込み BI の機能はより高度になり、より深い統合とより洗練された分析機能が提供されることが期待されています。この傾向は BI の将来において重要な役割を果たし、組織がデータの潜在能力を最大限に活用できるようにします。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

2023 年には、ソフトウェア セグメントが世界のビジネス インテリジェンス市場を支配します。急速な技術進歩により、BI ソフトウェアの機能が大幅に強化されています。最新の BI ツールには、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP) などの高度なテクノロジーが組み込まれており、より洗練されたデータ分析と視覚化が可能です。これらのイノベーションにより、企業はより深い洞察を得て、傾向を予測し、より正確かつ迅速にデータに基づいた意思決定を行うことができます。これらのテクノロジーは継続的に改善され、BI ソフトウェアに統合されているため、競争力を維持しようとする組織にとって、BI ソフトウェアは欠かせないツールとなっています。

企業が膨大な量のデータを生成して収集するにつれて、効率的なデータ分析とレポートの必要性が飛躍的に高まっています。BI ソフトウェアは、データを処理、分析、視覚化するために必要なツールを提供し、生の情報を実用的な洞察に変換します。この機能は、運用の最適化、顧客体験の向上、新しいビジネス チャンスの特定を目指す組織にとって不可欠です。リアルタイム データに基づいて情報に基づいた意思決定を行う能力は、さまざまな業界の企業にとって戦略的な優先事項となり、BI ソフトウェアの採用を促進しています。

セルフサービス BI へのトレンドにより、ソフトウェア セグメントの優位性がさらに高まっています。セルフサービス BI ツールにより、技術に詳しくないユーザーでも、IT 部門に大きく依存することなく、データにアクセスして分析することができます。これらのユーザー フレンドリーなプラットフォームは、通常、ドラッグ アンド ドロップ インターフェイス、直感的なダッシュボード、インタラクティブなデータ視覚化機能を備えており、あらゆるレベルの従業員が分析を簡単に実行できます。データ アクセスの民主化により、組織内でデータ主導の文化が促進され、より機敏で情報に基づいた意思決定プロセスが実現します。

クラウドベースの BI ソリューションの台頭も、ソフトウェア セグメントの優位性において重要な役割を果たしています。クラウド BI プラットフォームは、拡張性、柔軟性、コスト効率を提供し、企業はインフラストラクチャへの多額の先行投資を必要とせずに BI ツールを導入および管理できます。クラウドベースのソリューションのアクセシビリティにより、組織はどこからでも高度な分析ツールを活用でき、チーム間のコラボレーションとリアルタイムのデータ共有が促進されます。デジタル トランスフォーメーションとリモート ワーク環境への継続的な移行により、クラウドベースの BI ソフトウェアの採用がさらに加速しています。

BI ソフトウェアは、さまざまな業界固有のアプリケーションに適応できるため、広く採用されています。医療、金融、小売、製造などのさまざまなセクターが、独自の課題と要件に対処するために BI ツールを活用しています。たとえば、医療提供者は BI ソフトウェアを使用して患者のケアと運用効率を改善し、小売業者は在庫管理と顧客インサイトを強化するために BI ソフトウェアを使用しています。 BI ソフトウェアの汎用性とカスタマイズ オプションにより、さまざまな業界にとって魅力的なソリューションとなっています。

地域別の洞察

北米の企業における BI ツールの採用率は非常に高くなっています。この地域の企業はデータ主導の意思決定を重視しており、それが BI ソフトウェアの需要を促進しています。金融、医療、小売、製造など、さまざまな業界の組織が、データから洞察を得て、業務を最適化し、顧客体験を向上させ、競争上の優位性を維持するために、BI ツールに大きく依存しています。この広範な採用は、BI 市場における北米の優位性に貢献する重要な要因です。

北米は、研究開発 (R&D) に多額の投資を行っている、技術革新の世界的リーダーです。この地域の革新への取り組みは、最先端の BI 技術の開発を促進するシリコン バレーなどの多数の技術ハブの存在からも明らかです。北米のベンチャー キャピタル企業や投資家も、BI、AI、データ分析の進歩を推進している新興企業や既存企業への資金提供に非常に積極的です。この継続的な投資の流れが、BI 市場の成長と進化を促進しています。

北米の BI 市場は、ベンダーとテクノロジー企業の活気あるエコシステムによって支えられています。Microsoft、IBM、Tableau、SAS などの主要な BI ソフトウェア プロバイダーは、この地域に本社を置いており、企業の多様なニーズを満たす幅広い高度な BI ソリューションを提供しています。さらに、北米には BI 分野で革新を起こしている数多くのスタートアップ企業や新興企業が拠点を置いており、新しい製品やサービスで市場をさらに充実させています。

北米の規制環境も、BI ツールの採用に影響を与えています。サーベンス オクスリー法 (SOX) や医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) などの規制では、組織がデータの正確性、透明性、セキュリティの高水準を維持することが求められています。BI ツールは、堅牢なデータ管理、レポート、監査機能を提供することで、企業がこれらの規制に準拠するのに役立ちます。データ セキュリティとコンプライアンスへの重点により、信頼性が高く洗練された BI ソリューションの需要が高まっています。

北米には、データ リテラシーの高い熟練労働力が存在します。この地域の教育機関は、データ サイエンス、分析、情報技術の専門知識を持つ卒業生を多数輩出しています。熟練した専門家の存在により、組織は BI ツールを効果的に実装して活用することができます。さらに、継続的な専門能力開発およびトレーニング プログラムにより、従業員は最新の BI テクノロジーと実践について最新の情報を得ることができます。

最近の開発状況

• 2024 年 4 月、AI を活用した分析のリーディング カンパニーである ThoughtSpot は、2024 年の GoogleCloud テクノロジー パートナー オブ ザ イヤーのデータ - ビジネス インテリジェンス部門に認定されたことを誇りを持って発表しました。この栄誉に加え、ThoughtSpot は、組織が Google Cloud エコシステムへの投資の価値を最大化できるように設計された、Google の Gemini モデルとの新しい統合を発表しました。これらの統合は、チームの創造性を高め、新しい機会を解き放ち、企業がこれまでにないほどデータの潜在能力を最大限に活用できるようにすることを目的としています。
• 2024 年 6 月、データと AI のリーディング カンパニーである Databricks は、すべての組織レベルで分析と洞察を民主化するように設計された革新的なビジネス インテリジェンス製品である Databricks AI/BI を発表しました。この革新的なソリューションは、技術的な専門知識に関係なく、すべての従業員がデータにアクセスし、分析し、データから実用的な洞察を引き出すことを可能にすることを目的としています。高度な AI 機能と直感的な BI ツールを統合することにより、Databricks AI/BI は、企業がデータを活用する方法を変革し、データ主導の意思決定の文化を育み、組織全体の効率と有効性を高めます。
• 2024 年 6 月、Shiji は Infrasys Cloud POS および Shiji Digital Dine プラットフォームの新しい機能を開始し、スタッフのモビリティ、ゲストの支払い、ビジネス インテリジェンスを強化しました。これらの更新は、運用を合理化し、全体的なダイニング エクスペリエンスを向上させることを目的としています。スタッフはモバイル デバイスで注文をより効率的に管理できるようになり、ゲストはシームレスな支払いオプションを活用できるようになりました。強化されたビジネス インテリジェンス ツールにより貴重な洞察が得られ、意思決定と運用効率が向上します。Shiji のイノベーションへの取り組みは、ホスピタリティ業界の進化するニーズを継続的にサポートしています。
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主要市場プレーヤー

• Microsoft Corporation
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• QlikTech International AB
• SAS Institute Inc.
• Teradata Operations, Inc.
• Domo, Inc.
• ThoughtSpot Inc.