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BIツールとは ~導入までに知っておきたい知識まとめ~

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BIツールとは ~導入までに知っておきたい知識まとめ~

ビッグデータやデータドリブンといった言葉が身近になり、企業が経営にデータを活用することが当たり前の時代になりました。

企業内に蓄積されたデータを集約して示唆を得、経営上の意思決定に活用することをビジネスインテリジェンス(BI)とよび、その手助けをしてくれるツールをBIツールといいます。導入を検討している企業様も多いことでしょう。

本コラムでは、BIツールの機能や活用シーン、メリット・デメリットなど、導入までに知っておきたい知識をまとめてご紹介します。

1.BIツール導入の流れ

BIツール導入の流れは、一般的なシステム導入の流れと同様で、「要件定義、設計、構築、テスト、データ移行」となります。

その前段階として、BIツールを活用して知りたいこと、分析したい内容を明らかにしておく必要があります。BIツールの導入は、あくまでも「手段」であり、目的ではないので、そこがすり替わってしまわないよう、導入によって叶えたいことを明確にしておきましょう。

経営層を始め、現場部門や情報システム部門などさまざまな立場のユーザーから希望を挙げてもらうことからスタートすると良いでしょう。

BIツールの歴史

BIツールが登場する以前から、データを経営に活用したいというニーズは高く、ビジネスや自然現象において測定した数値を、データとして効率的に活用するためにコンピュータが生まれました。

メインフレ-ム、オフコン、パソコンと変遷していく中でデータ分析の分野でもさまざまなアプローチ方法が試され、MIS(Management Information System/経営情報システム)が生まれました。さらに、MISが派生する形でDSS(Decision Support System/意思決定支援システム)やSIS(Strategic uses of Information System/戦略情報システム)が登場しました。

ただ、これらは「分析のためのデータ抽出や加工に時間がかかる」「分析専用の端末がない」といった欠点を抱えていたため、データ分析ツールとして実用的であるとはいえませんでした。

BIの概念を初めて提唱したのは、1958年、米国IBM社のエンジニアだったハンズ・ピーター・ルーン(Hans Peter Luhn)氏であり、1989年に米国の調査会社ガートナー社のアナリストであるハワード・ドレスナー(Howard DreSner)氏が現在の概念である「専門家でなくてもデータを活用して意思決定の質を高められる仕掛け」として整理したといわれています。

このBIの概念を実現するための技術であるEUC(End User Computing)が1980年代後半に、DWH(Data Ware House)が1990年代に登場しました。特に、DWHは現在のBIツールに近いもので、企業内に蓄えられたデータを素早く分析することが可能になりました。

しかしながら、DWHで使用するデータを取得する際にSQL(関係データベース管理システムにおいて、データの操作や定義を行うためのデータベース言語)の知識が求められたため、誰もが簡単にハイレベルなデータ分析を行えるようなBIツールが開発されました。


BIツールの活用シーン

近年では、手頃な料金でBIツールを導入できるようになってきました。BIツールを活用すると、具体的にどのようなことができるのでしょうか?ここでは、活用シーンを部門別に四つご紹介します。

【シーン1】経営・財務分析

もともとBIツールは、データを経営に活用したいというニーズから生まれたものであり、経営判断に必要な売上高、経常利益率、損益分岐点、ROI(投資利益率)といった指標をリアルタイムで把握することができます。

また、売上予測をシミュレーションすることも可能です。為替レートの上下や天候不良、価格設定の変更などといったさまざまな条件を変更して複数パターンでの売上を予測した上で比較し、グラフ表示することも容易です。

予算管理や予算編成を行う際のデータ分析でもBIツールが活用できます。過去の予算と収支をグラフ化して比較したり、ある期間の予算や収支を、製品別、事業別などさまざまな角度から分析したりすることもスピーディに行えます。

【シーン2】営業・売上の分析

経営を大きく左右する売上をつくる営業部門でもBIツールが活用できます。
売上の推移など、売上データの分析を始め、それまではベテラン営業マンの勘や経験に基づいて立てられていた営業戦略も、データを基に客観的で非属人的に行えるようになります。
また、営業部門以外にある社内データや、社外から持ってきたデータと併せて複合的に分析することで、それまで気づかなかった「売上に影響を与えている要素」の発見に繋げることもできます。

【シーン3】市場分析

マーケティング部門でもBIツールを活用することができます。

たとえば、人口の増減率を地図上でヒートマップ表示したり、店舗ごとの来店者数や販売額を予測したり、キャンペーンの効果測定を行ったり、Webサイトへのアクセスログをその他のデータと突き合わせてアクセスアップのための施策を検討したりといった活用方法があります。

【シーン4】労務・人事分析

残業時間の可視化、職種や部門別の従業員数・勤続年数、経験年数や勤続年数と給与の相関性、部門別の平均有給休暇取得日数などの把握もBIツールを活用して行うことができ、労務・人事部門でのデータ分析をアシストしてくれます。


BIツールのメリット・デメリット

BIツールを導入することで、どのようなメリットが生まれるのでしょうか?逆にデメリットとなることはないのでしょうか?
ここでは、BIツールの代表的なメリットとデメリットをご紹介します。

【メリット1】データの集計業務を圧縮できる

生産データや売上データ、顧客データといったデータ類の集計業務は日常的に発生します。慣れたルーティーンワークとはいえ、集計した結果をグラフ化したり報告書の形式にまとめたりする作業は手間と時間がかかるものです。BIツールのレポーティング機能を使えば、こうした一連の作業を自動化することができます。定形レポートを設定しておけば、ダッシュボードを開くだけでその時の集計がリアルタイムで反映されます。働き方改革が叫ばれるなか、残業時間削減にも貢献してくれるでしょう。

【メリット2】専門知識がなくても高度なデータ活用が可能

本来なら、データを分析し読み解けるスキル・知識を持ったデータサイエンティストでなければ扱えなかったビッグデータを、誰でも手軽に集計したり可視化したりして業務に活用できるようにしたのがBIツールです。
集計やグラフ化だけでなく、データマイニング(今まで知られていなかったが、役立つ可能性があり、自明でない情報をデータから抽出すること)などの高度な活用が可能になります。

【メリット3】容易にデータを統合&可視化できる

社内外のさまざまなところで生成・蓄積されているデータを横断して活用するには、データを一堂に集めて統合する必要があります。しかし、データ形式やファイル形式のバラバラなデータを人手で統合するのは手間も時間もかかり、ミスも起こりやすくなります。BIツールを活用すれば、複数データを統合して横断的に分析し、スピーディに可視化できるようになります。
特に、それまで関連性や法則を見出せなかったデータ同士を結び付け、グラフなどのわかりやすい形で表示してくれる点は大きなメリットです。

【メリット4】リアルタイムでデータを把握できる

データベースから手動でデータを取得して加工・集計を行うと、どうしてもタイムラグが生じてしまいますが、BIツールを使用すれば、データベース内の最新のデータを参照して可視化したりレポーティングしたりできるため、リアルタイムでのデータの把握が可能となります。また、異常値が出た際にアラートを挙げて通知する設定を行うことで、リアルタイムな監視も行えます。

一方、デメリットも見てみましょう。

【デメリット1】初期設定に手間がかかる

一つ目は、導入後、初期設定に手間がかかる点です。
まず、もともと社内でバラバラに蓄積していたデータをすべてCVS形式などで抽出する必要があります。そのうえで、BIツール用のデータベース用に加工する工程が必要です。BIツールでは、Excelでいう列や行で定義されるデータベースとは異なり、多面的な分析を可能にするために立方体(キューブ)構造をとっているため、これに合わせた形に加工するのです。これには、専門知識やスキルが求められるため、ベンダーと情報システム部門が協力して行うことになるでしょう。さらに、ダッシュボードの設定も必要です。定型レポートや異常時のアラート設定など、現場の担当者も協力しながら設定していくことになります。実運用に当たり、責任や役割に応じた権限設定も必要です。

【デメリット2】金銭コストや学習コストがかかる

もう一つは、BIツール導入の金銭コスト(初期費用・ランニングコスト)や、導入後、使いこなせるようになるまでに学習コストがかかる点です。
金銭コストは、製品により料金体系が異なり、初期費用がかからないケースや、利用人数が増えるとコストも上がる場合などがあり、自社に合った料金体系であるかどうかを導入前にチェックする必要性が出てくるでしょう。


BIツールの機能

では、BIツールにはどのような機能があるのか見ていきましょう。主な機能をご紹介します。

【機能1】ダッシュボード機能

BIツールのもっとも重要な機能の一つが、可視化してくれる「ダッシュボード機能」です。
データ活用における「ダッシュボード」とは、グラフや集計表、ヒートマップなどを一画面にまとめて表示したものです。
もともと、ダッシュボードとは、自動車や飛行機の運転席正面にあるスピードメーターやタコメーター、燃料計、距離計など走行に必要な情報を示す計器類が集められた部分のことで、これが転じて、データ活用に必要な情報がわかりやすく一まとまりに表示された画面を指す言葉として使われています。
データ(数値)を見るよりも直観的に理解できる表示となっている点、目的に応じて必要なデータを追加表示できる点が特徴です。

【機能2】データ分析機能

もう一つ、BIツールの重要な機能が「データ分析機能」です。
複数の異なるデータを横断して分析することは、BIツールなしには困難でしょう。
特に、OLAP分析(Online Analytical Processing/オンライン分析処理)がBIツールの強みで、ある問題点について分析し、その結果に至った要因がどこにあるかを調査するなど、複雑な分析を素早く行えます。

【機能3】レポーティング機能

BIツールの導入により圧縮できるのがデータの集計業務とレポート作成業務でしょう。BIツールの「レポーティング機能」が代行してくれるからです。
特に、日報や週報、月報などの定型レポートに関しては、あらかじめ設定を行っておけば自動でレポート出力を行い、さまざまなファイル形式でのエクスポートすることが可能です。
非定型レポートに関しても、データをドロップするだけで簡単にグラフ作成が行えるなど、業務の負荷を軽減してくれます。

【機能4】プランニング(シミュレーション)機能

BIツールは、過去のデータを活用して、売上予測や需要予測といったさまざまなシミュレーションを行う機能を備えています。条件を変更して複数作成したシミュレーション同士を比較することも可能です。
このシミュレーションが、来期の予算編成などをプランニングする際に根拠として役立ちます。
また、プランニング機能が導き出した計画をレコメンドとして利用することができます。

【機能5】データマイニング機能

データマイニング機能とは、複数の異なるデータのなかから統計学やパターン認識、人工知能(AI)などを駆使して相関性や法則性を探し出し、新たな発見を導き出す機能です。
人手ではなかなか得られないものであるため、課題解決や新規ビジネスの創出においてBIツールに期待が寄せられている分野です。


まとめ

BIツールの進化と未来

2020年3月現在でも上記でご紹介したようにさまざまな機能を持ち、導入メリットの大きなBIツールですが、次の局面としてAIの搭載が進行し始めています。
ともにビッグデータの分析に用いられているAIとBIを融合することで、より人手を介さずに高度なデータ分析や予測が可能になっていくでしょう。
未来のBIツールは、さらなる発展を遂げていくことになりそうです。

 

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