An ITビジネス分析ソリューション 分析能力は、プロアクティブな意思決定を支援する能力に基づいて評価されるべきです。分析成熟度モデル（AMM）は、ソフトウェア機能成熟度モデル（CMM）に由来しています。どちらのモデルも、企業がプロセス成熟度に到達するために経る様々な段階を説明しています。ITチームが既存のソリューションを分析する場合でも、新しいソリューションを評価する場合でも、ガートナーの分析成熟度モデルの4段階モデル​​を活用することで、貴重な視点が得られます。

ガートナーは、データ分析の成熟度を、情報提供だけでなく意思決定を直接支援するシステムの能力に基づいてランク付けしています。より成熟した分析システムにより、ITチームは将来の意思決定の影響を予測し、最適な選択に至ることができます。

ガートナーのデータ分析成熟度の4段階モデル ITビジネス分析システムの現状を評価し、最適な進路を明らかにするのに役立ちます。4つの段階を順にご紹介します。

• 記述的分析：次のことがわかります どうしたの あなたの組織で
• 診断：あなたに伝えることができます なぜそれが起こっているのか
• 予測：あなたに伝えることができます 何が起こるだろう あるいは何が起こるか
• 規範的: あなたに伝えることができる あなたがすべきこと それについて

企業が抱える課題やニーズを整理すると、 IT分析ソリューション 組織が取り組むべき課題を明確にすることで、意思決定者は、組織が現在どの段階にあるのか、そして近い将来にどこを目指しているのかに基づいて、ソリューションの機能を評価できます。これらの考慮事項により、ITリーダーは利用可能なソリューションだけでなく、利用可能な分析ベンダーとその製品を客観的に比較するための基準を策定できます。

記述能力 — ステージ1

ITビジネス分析ソリューションが提供できる最も直接的な機能は、組織とそのプロジェクトの現状を、簡潔かつ詳細に記述することです。IT分析システムのベースラインレポート機能により、リーダーは主要業績評価指標（KPI）やその他の重要指標をモニタリングできます。

これらの機能により、IT チームは次のようなさまざまな「何」の質問に答えることができます。

• インシデントの発生件数はどのくらいですか？時間の経過とともにどのように変化していますか？
• 変更失敗率はどのくらいですか？ DevOps チームですか？顧客からの問題も相関的に増加していますか？

こうした「何を」という問いに答えることができなければ、分析システムによって生成されるより高度なレポートや予測は、文脈を欠く可能性があります。現段階のITビジネス分析システムは、成熟した分析能力が欠如しているにもかかわらず、比較的高度なレポート機能を備えている場合があります。

Stage One システムの機能と機能には次のようなものがあります。

• 主要なデータソースとの統合
• ドメイン領域固有のダッシュボードとレポート
• アドホックレポート
• 日付/時刻、オンライン分析処理 (OLAP)、フィルター式などの基本的な並べ替えとランク付けの機能

診断機能 - ステージ2

ステージ1のシステムから得られるレポートは、IT機能やプロジェクトの状況を監視しようとする組織にとって詳細なコンテキストを提供しますが、全体像を把握する上で重要な部分が欠落している可能性があります。例えば、レポートされる指標やKPIは症状を記述するものの、それらの症状を引き起こしている状態や傾向を明らかにすることができない場合があります。

より成熟した ITビジネス分析 これらのソリューションは、データをより深く掘り下げて「なぜ」を解明し、傾向や過去の結果をより正確に記述する能力を備えています。この機能により、発見の機会がもたらされると同時に、より意味のあるデータ表現も提供されます。

最も重要なのは、診断機能を備えた分析システムによって、組織内の重要な潜在的要因を見逃すことを防ぐことです。症状のみに焦点を当てるITチームは、根本原因となる問題を放置し、非効率性を生み出すだけでなく、時間の経過とともに根本的な問題が拡大し、悪化するリスクも生じます。

したがって、問題の根本原因を探し出すことは、ステージ 2 システムが提供できる最大の力の 1 つです。

診断段階の IT システムは、次のような「なぜ」という質問に答えることができます。

• 過去 3 か月間、システム保守コストが目標を下回ったのはなぜでしょうか?
• 従業員が特定のファイルタイプに対する共有およびアクセス制御機能に関して課題に直面するのはなぜでしょうか?
• なぜタブレット ユーザーは最近のアップデート後にクラッシュの問題が多く発生しているのに、スマートフォン ユーザーは発生していないのでしょうか?

ステージ 2 の IT 分析ソリューションを定義する機能には、次のようなものがあります。

• アドホック分析
• データの発見
• ディメンション階層をルートレベルまでドリルダウンする機能
• 複数のソースシステムレコードをドリルダウンする機能
• IT / ビジネス ユーザーが独自の指標を迅速に定義できる機能
• セルフサービスレポート
• 視覚化の範囲
• 豊富なインタラクティブな地理空間分析
• カスタムデータソース
• 構築済みのプロセスマイニングモデル
• ほぼリアルタイムの運用レポート

予測能力 — ステージ3

ステージ1のIT分析システムは、事後的な視点から課題を説明できます。ステージ2のシステムは、洞察力を通して課題の根本原因を明らかにします。ステージ3のシステムは、予測機能により、問題が発生する前に先見の明を提供します。

将来の指標のパフォーマンスを予測できれば、ITチームは問題が発生する前にそれを予測することができます。さらに、予測分析によって、現在のKPIの傾向を将来にわたって予測することも可能です。

予測分析は、「もし～だったら」というシナリオで何が起こるかを示すことも可能にし、ITリーダーは選択肢ごとの結果とメリットを比較検討することができます。正確な予測ができない場合でも、リスクや不確実性の大まかなレベルを計算できるシステムもあります。

しかし、予測分析が答えられる最も重要な質問の一つは、「Xの変化はどの程度のリスクをもたらすのか？そのリスクの要因は何なのか？」というものです。 変化リスク 機械学習モデルを用いることで、過去の変更データに含まれる主要なリスク要因を明らかにし、その情報を用いてどの変更が最も失敗する可能性が高いかを予測することができます。この情報により、組織は壊滅的な事態を防ぐだけでなく、 変更の失敗 成功を変える新たな脅威も監視します。

ステージ 3 の IT ビジネス分析ソリューションが提供できる具体的な機能と機能は次のとおりです。

• 事前に構築されたドメイン固有の機械学習および AI モデル
• 指標/KPI予測
• 履歴データのマイニング

規定能力 — ステージ4

「予測分析」という言葉はかつて機械学習の将来像を示すものとして使われていましたが、組織はすぐに、予測だけでは必ずしも起こりうる未来に対応するために必要な情報が得られないことに気付きました。それを実現するには、機械学習によって潜在的な結果を処理し、最小限のリスクで最適な機会の組み合わせを提供する結果を推奨する必要があります。

言い換えれば、処方的分析は過去のデータに基づく予測を用いて将来の機会を発見します。最小限のリスクで、かつ最大限のプラス効果を生み出す最適な道筋を導き出すための推奨事項を生成します。日常業務において、処方的分析機能はITワークフローの効率化とコスト削減に役立ちます。

たとえば、関連するインシデントをクラスタリングすることで、IT リーダーは、一部の種類のインシデントには共通の根本原因と解決策があり、ナレッジベースの記事によって有効にされていれば、下位のサポート層で処理できる可能性があることを把握できます。 発生したインシデントに対する「次の最善の行動」を特定することで、チームは「シフトレフト」することができます。 下位レベルのチームにリソースを解放し、上位レベルのチームがより重要な問題に集中できる新たな機会を提供します。

真の処方能力を実現するには、機械学習によって調整され、特定のデータソース、環境、市場ニッチに合わせてカスタマイズされた、より高度なAIモデルが必要です。 ソース情報の適切な構造は、特定の技術よりも重要になる場合があります。 中古。

ITビジネス分析を活用して内部から変革する

成熟度段階に応じて分析機能をランク付けする目的は、これらのシステムが持つ変革の可能性を示すことです。

しかし、特定の機能を厳密な階層構造で見ることは必ずしも必要ではありません。特に、一部の機能は技術的に 成熟の複数の段階を同時に表すこれは、ガートナー社の分析成熟度モデルの価値を否定するものではなく、組織固有のニーズや課題に適合しない段階を優先する必要はないということを強調するものです。

代わりに、IT リーダーは、高度な機能を備えた分析システムよりも、データの整理と収集に対する成熟したアプローチの方が重要であるという事実に焦点を当てる必要があります。 リーダーには戦略、ビジョン、ガバナンス、人間のスキルセット、そしてテクノロジーが必要です 分析インフラストラクチャをサポートするために。この取り組みにより、望ましい効果を達成できる方法で能力を獲得するための基盤が整います。

組織は、独自の優先順位に基づいて適切なアプローチとインフラストラクチャを導入することで、IT ビジネス分析ソリューションを調達するか、ニーズに合わせて既存のソリューションを変更するかに関して適切な決定を下すことができます。