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BIツールとは? 
何のためにある? どんな分析ができるのか?

BIツールとは「ビジネスインテリジェンスツール」の略で、企業に蓄積された大量のデータを集めて分析し、迅速な意思決定を助けるのためのツールです。経営管理や売上のシミュレーションなどに活用できるもので、近年BIツールを利用する企業が増加しています。

企業に蓄積されているデータは、セミナー参加者リストであればエクセル、営業活動は営業支援システム(SFA)、売上は基幹システム(ERP)、サポート・コールセンターは顧客管理システム(CRM)など、会社内で分散しているケースも多々あり、こういった情報を繋ぎ、分析、可視化することにより、意思決定のスピードと精度を高めることに寄与します。

BIツールの機能には、以下の役割があります。

(1)レポーティング⇒ダッシュボード⇒データの可視化⇒俯瞰してビジネスを見る

(2)OLAP分析⇒複数のデータの関係性を複数の角度から見る⇒仮説検証・確認

(3)データマイニング⇒データの中から法則性を導き出す⇒仮説を設定せず、データそのものの間での法則・関連性を発見する⇒データから新たな発見をする

(4)シミュレーション⇒プランニング機能⇒データによる予測⇒意思決定のためのレコメンド

(1)「レポーティング」では、ダッシュボードなどで情報を共有し、必要に応じて利用できるものです。KPI(重要業績評価指標)のチェックや異常の検知が可能になります。近年、IoTデータを集めてBIで可視化するなど、リアルタイムでデータの収集・可視化を実現するBIツールも登場しています。

(2)「OLAP(オンライン分析処理)分析機能は、蓄積されたデータを多次元的に扱って集計値の参照を行うことができ、分析することでさらにデータからの知見を深めて詳細にするものです。インメモリ型のBIツールは、これらの処理をメモリ上で素早く行うことができるメリットがあります。

(3)「データマイニング機能はデータを統計的に処理するのでマーケティングに有効で、相関分析などの複雑な統計分析を行うことができます。マイニング(mining)とは「発掘」という意味で、「データを分析し、その中から(価値ある)法則を導き出す」という意味で「データマイニング」と呼ばれています。「OLAP分析」が、データの関連性を多次元で見るのに対し、「データマイニング」は、重回帰分析やディシジョン・ツリーといった統計式を用いてデータを分析することを指します。

(4)シミュレーションは、過去のデータをもとに予算などを決定する際に、「プランニング」機能でシミュレーションして分析し、結果を計算して最適な数値を導き出します。
BIツールは専門的な知識がなくても利用することが前提で作られているものもあり、一部の人間ではなく、複数の人間で、これらの優れた分析機能を活用し、共有をすることで、業務を効率化することが期待できるでしょう。

BIツールを導入するメリットについて

従来では専門スキルを持つ人だけが情報の収集や分析を行っていましたが、BIツールを利用することで専門家でなくとも、必要なデータを分析し情報を活用できるというメリットが得られるようになりました。企業がBIツールを導入し、データの分析・加工を行いマーケティングに活用することで業績を伸ばす効果も期待できます。BIツールは複数か所に散在する企業内データを1か所に集めて分析できるので、今までよりも高度な分析が可能になりました。そして、各部署の現状把握が可視化され、わかりやすいデータを分析することが容易になったのです。

BIツールのメリットには、レポート作成が短時間でできること、膨大な情報の分析をリアルタイムでスピーディーに行えるので問題の早期解決を目指して対応できることがあります。

また、システムを横断してあらゆるデータを連携させたデータ分析ができることも大きなメリットです。作業の効率化だけではなくこれらのメリットを得るには、BIツール導入の際に目的を明確にしておくことが大切です。企業全体で「誰が、何のために」という目的を共有することで、はじめてBIツールのデータ分析による問題の洗い出しが可能になるといえるでしょう。

BIが企業の目的・ゴールのためのKSF(Key Success Factor = 重要成功要因)にならないのであれば、BIは不要!

BIツールが注目されている理由としては、企業側のニーズとして、

➀企業の競争がより激しくなっている
➁早いスピードのPDCAが求められている
➂意思決定のスピードがより求められている
➃意思決定をする判断するための情報の精度・スピードが必要となっている

ことなどがあげられます。

また、技術的には、

➀クラウド型のBIツールの普及によって、低コストで始めることが可能になったこと
➁IoT・スマートフォンなどデータの取得方法が多様化・容易・高精度になったこと
➂ビッグデータを処理する速度・精度が大幅に進化したこと

そして、もっとも重要なことは、我々の志向・行動が以前にもまして多様化したことによる課題が挙げられます。多様化した人・行動のデータを分析し、そこからインサイトを得るためには、これまでの人の処理・経験・勘だけでは不十分であり、大量のデータ・FACTに基づく、分析、インサイトを得ることが、企業の競争力維持のために必要になってきている背景があります。

上記のようなニーズ・背景・課題を解決する手段として、BIツールが最適解・KSFになっているため、注目されているのです。 逆説的に言えば、 BIが目的・ゴールのためのKSFにならないのであれば不要ということです。 また、Excelや人による可視化など他のツールや役割で代替できるのであれば、他の選択肢でも問題ないということです。

可視化から興味化、アクション、意思決定へ
ただ、データを集めるだけでは、BIは何も生み出さない

つまり、BIで、データを収集、可視化しただけでは、何の価値も生まれない。これを体系化・整理して、価値を生み出す手順としてDIKW(Data, Information, Knowledge, Wisdom)とう情報の分類方法はあります。これはPMBOK(Project Management Body of Knowledge)で用いられる情報の分類手法で、

①データを収集する→
②集めたデータに定義・意味付けをして情報にする→
③情報をビジネスに照らし合わせて汎用的な知識にする→
④さらに実践的な場面での活用を経て知恵にする

といった4層のピラミッド構造から成っている。

データを可視化し、知識にするところまではIT部門、データアナリストの領域でも可能ですが、知識を知恵にし、そこから意思決定、アクション、事業、人、組織、企業を動かし、成果に繋げるところは、IT部門、データアナリストだけできません。

それでは、BI活用に成功していると言われている企業では実際どんな使い方をしているのか、事例をみてみましょう。

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