[論文レビュー] Framework to Integrate Business Intelligence and Knowledge Management in Banking Industry

G. Koteswara Rao, Roshan Kumar|arXiv (Cornell University)|Sep 3, 2011

Big Data and Business IntelligenceBusiness, Management and Accounting参考文献 2被引用数 21

ひとこと要約

本稿は、銀行業界におけるビジネスインテリジェンス（BI）と知識管理（KM）を統合する包括的フレームワークを提案する。このフレームワークは、構造化されたデータと従業員からの非構造的知識を活用することで意思決定を強化する。BIのデータドリブンなインサイトとKMの協働的知識共有を組み合わせることで、統合的知識発見と配布を通じて組織のパフォーマンス向上と戦略的整合性が実現される。

ABSTRACT

In this digital age organizations depend upon the technologies to provide customer-centric solutions by understanding well about their customers' behaviour and continuously improving business process of the organization. Business intelligence (BI) applications will play a vital role at this stage by discovering the knowledge hidden in internal as well as external sources. On the other hand, Knowledge Management (KM) will enhance the organisations performance by providing collaborative tools to learn, create and share the knowledge among the employees. The main intention of the BI is to enhance the employees' knowledge with information that allows them to make decisions to achieve its organisational strategies. However only twenty percent of data exist in structured form, majority of banks knowledge is in unstructured or minds of its employees. Organizations are needed to integrate KM with Knowledge which is discovered from data and information. The purpose of this paper is to discuss the need of business insiders in the process of knowledge discovery and distribution, to make BI more relevant to business of the bank. We have also discussed about the BI/KM applications in banking industry and provided a framework to integrate BI and KM in banking industry.

研究の動機と目的

• 銀行における従業員からの非構造的知識と構造化されたデータ分析の統合の課題に対処すること。
• BIインサイトと企業全体の知識共有を一致させることで組織のパフォーマンスを向上させること。
• 金融機関におけるデータドリブン意思決定と人的専門知識の間のギャップを埋めること。
• 実際の銀行環境でのBIとKM統合を実装するための実用的フレームワークを開発すること。
• 知識発見の段階でドメインエキスパートからのビジネスインサイトを組み込むことでBIの関連性を高めること。

提案手法

• 銀行組織におけるBIとKMシステムを統合する概念的フレームワークを提唱すること。
• BIツールを活用して、構造化された社内および外部データソースから実行可能なインサイトを抽出すること。
• KMの実践を組み込んで、従業員からの非構造的知識をキャプチャ・保存・共有すること。
• ビジネスインサイダー（ドメインエキスパート）を知識発見プロセスに統合し、BI出力を検証および強化すること。
• データ分析と知識共有プラットフォームを接続する共同作業ワークフローを設計すること。
• 知識利用者とデータアナリスト間のフィードバックループを通じて、フレームワークを戦略的銀行目標と一致させること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして銀行業界におけるビジネスインテリジェンスと知識管理を効果的に統合できるか？
• RQ2 ビジネスインサイダーは、BIが導き出す知識の関連性をどのように向上させるか？
• RQ3 従業員からの非構造的知識を体系的にキャプチャし、構造化データと組み合わせるにはどうすればよいか？
• RQ4 銀行におけるBIインサイトと組織戦略を一致させるために不可欠なフレームワークの構成要素は何か？
• RQ5 KMをBIに統合することで、金融機関における意思決定とパフォーマンスはどのように改善されるか？

主な発見

• BIとKMの統合は、銀行における意思決定におけるデータドリブンインサイトの関連性と応用性を顕著に向上させる。
• ビジネスインサイダーは、BI出力の正確性と戦略的整合性を高めるための重要な文脈を提供する。
• 組織のデータのうちたった20％しか構造化されていないため、従業員からの非構造的知識の統合が不可欠である。
• 提案されたフレームワークは、協働を通じて知識が継続的に精錬されるフィードバック豊富な環境を可能にする。
• データ分析と人的専門知識を結びつけることで、組織のパフォーマンス向上を支援する。
• フレームワークは、規制が厳しく、データ集積が高度な環境である銀行のような分野におけるBIとKM統合のスケーラブルなモデルを提供する。