処方分析
処方分析とは、記述分析や予測分析の結果などから、物事を改善する方法を見出すための分析です。企業が目標を達成するうえで、最善の行動を判断するのに役立ちます。
マシンラーニングやビッグデータなどを活用するので、一般的には高度な分析となります。
なお、多くのビジネスアナリストは、おもに記述分析と予測分析を使用しますが、診断分析や処方分析も企業にとって価値のあるものです。
ビジネス分析と似た概念との違い
ビジネス分析には、いくつか似た概念が存在します。ここでは、それらの違いを見ていきましょう。
ビジネス分析とデータ分析の違い
ビジネス分析では、多くの場合、データ分析と同じ種類のツールを使用します。
ビジネス分析では、既存のワークフローやプロセスに重点を置き、ビジネスアナリストが分析を実行するのが特徴です。ビジネスアナリストは、購入プロセスや売上の最適化など、ビジネスプロセスとビジネス成果を向上させるための方法を検討します。
一方、データ分析はデータサイエンティストが実行するもので、より幅広く、技術的な部分を担当します。
ビジネスアナリストは、データサイエンティストほど技術的ではありません。
データサイエンティストは、データを深く掘り下げ、傾向や関連性を判断します。ビジネスアナリストは、データサイエンティストが変換したデータを使い、既存のプロセスや測定基準を最適化するための情報を適切な関係者に伝えます。
ビジネス分析とビジネスインテリジェンス（BI）の違い
ビジネスインテリジェンス（Business Intelligence：BI）は、データを可視化することを指します。
しかし、このデータは過去のデータであり、将来の結果を決めるものではありません。BIはおもに、改善の機会を見出すための慣行とプロセスを分析する際に使用されます。
BIはあくまでも記述的な報告をするものであり、予測をするものではないという点が、ビジネス分析とBIの違いです。ビジネス分析は、診断や予測のインサイトを得るのに利用できますが、BIは利用できません。
ただし実際には、BIはビジネス分析の一側面であるともいえます。
ビジネス分析とデータサイエンスの違い
データサイエンスは、統計、アルゴリズム、テクノロジーを使用して、データを研究および解釈する高度な学問分野です。データ分析、データの可視化、AI、マシンラーニングを使用して、特定の目標を達成することに焦点を当てます。
ビジネス分析は、データサイエンスの一部です。
ただし、データサイエンスは、ビジネスに特化せずあらゆる領域に適用できるのに対し、ビジネス分析はビジネスのニーズに対応し、解決策を特定することに重点を置いています。
ビジネス分析を行うメリット
ここでは、ビジネス分析を行うことで得られる5つのメリットを紹介します。
1.顧客体験のパーソナライゼーション
ビジネス分析の大きな強みの一つは、顧客体験を改善し、より詳細にパーソナライズできることです。
ビジネス分析を通じて、消費者の購買意欲を高める習慣、行動、思考を明らかにし、カスタマージャーニーを調整すれば、将来の顧客の行動を予測可能です。予測結果に応じて戦略を変更し、成功に向けた施策を容易に進められるでしょう。
2.パフォーマンスの向上
ビジネス分析からインサイトを獲得し、各種施策の進捗状況と、設定した指標のパフォーマンスを追跡できます。これにより、施策全体の質を向上可能です。
また、指標の測定結果にもとづき適切なリソースを割り当てることで、従業員の満足度と生産性を向上させることもできます。
3.市場インテリジェンスの強化
ビジネス分析では、競合他社分析、市場セグメンテーション、需要予測など、市場に関する重要なインサイトも獲得できます。
これらの情報をもとに新たな市場機会を見出し、戦略的な意思決定を下すことで、競合他社の一歩先を行くことが可能です。
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