投稿 BIツール（ビジネスインテリジェンス）の市場規模は？人気の上位製品を紹介 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>そんな重要度の高い情報を効果的に運用するための製品が、BIツールです。本記事では、BIツールが現在どれくらい企業で採用されているのか、どれくらいの市場規模を有しているのかについて解説します。
BIツール導入のメリット
BIツールの導入は、データ活用を促進する企業において、極めて高い効果を発揮します。社内システムに点在しているデータを一箇所に集積し、全社的に使用可能にするなどの有用性を高め、データの資産価値を飛躍的に向上するのが特徴です。
また、データを一箇所に集めることで集計・分析にかかる時間を短縮し、分析結果を短期間で算出したり、分析担当者の負担を軽減したりできます。BIツールの多くはデータ分析の機能に優れており、分析にかけられるスキルや時間がなくとも、短期間でデータの解析を行い、ビジネスの現状把握に貢献します。
現在事業が抱えている課題や改善点を早急に把握することで、高いレベルでの意思決定を実現できるのが、BIツールです。
BIツールの市場規模
企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進に伴い、現在BIツールの導入企業は増加傾向にあります。ミック経済研究所が2020年11月に発表した「ビジネス・アナリティクス市場展望 2020年度版」によると、2019年度の市場規模は3,484億円を達成し、前年度比で13.5%の増加を遂げました。
また、2025年度までの年率平均成長率は13.3％増と推測されており、同年に7,368億円に達するという見立ても発表されています。BIツール市場には多くの企業が注目しており、強いニーズを感じている企業が増えていると捉えられるでしょう。
出典：ビジネス・アナリティクス市場展望 2020年度版 | デロイト トーマツ ミック経済研究所
BIツールの導入状況
それでは、現在のBIツールの実際の導入状況はどの程度となっているのでしょうか。調査会社のガートナージャパンが2019年に発表したデータによると、調査対象者の74％が自社でBIツールを利用していると回答したということです。
ただし、実際の利用状況については、導入企業の中でもさまざまな回答が得られています。自社でBIを利用しているという回答者のなかで、最も多い割合の41%は自身では利用していないと回答し、主に自身の分析ニーズによって、能動的に利用しているという回答者は35%にとどまりました。
またBIツールを利用していると答えた回答者でも、週1回以上利用している人は全体の49％となっています。BIツールを活用していないと答えた回答者に理由を尋ねると、「ツールの使い方が難しい、使いこなせない」が最も多く、「パフォーマンスが低い、処理に時間がかかる」が次に続きました。
BIツールを導入すればあらゆる課題が解決するとは限らず、自社に合った製品の導入を心がけることや、BIツールを正しく運用するための研修が必要であることなどがわかる調査結果です。
出典：企業におけるBIツールの導入状況に関する調査結果を発表｜ガートナー
BIツール導入を検討する際のポイント
上記のような結果を踏まえると、BIツールはただ導入すれば良いだけではなく、運用に当たってはあらかじめいくつかの検討事項をクリアにしておく必要があると言えます。
BIツールの導入を考えている場合、まず検討したいのは自社に必要な機能を実装しているかという問題です。BIツールには複数の種類があり、ツールごとに実装している機能は微妙に異なります。自社で必要としている機能を搭載していないBIツールを導入してしまうと、せっかくツール導入を推進しても、宝の持ち腐れとなってしまいます。あらかじめ自社で必要な機能を確認し、機能要件を満たした製品をピックアップすることが大切です。
また、既存のIT環境と導入予定のBIツールの相性も、導入前には検討が必要です。たとえばデータ連携などが可能なBIツールであれば、導入時の負担や運用時の手間がかからなくなるので、業務効率化に貢献します。自社のツールと相性の良いBIツールを導入し、負担削減を進めましょう。
初めてのBIツール導入という場合には、予算に見合ったツールかどうか、サポート体制は整っているかなども確認が必要です。中長期的な運用が前提のBIツール導入において、確実に費用対効果が得られる製品はどれかを正しく検討しましょう。IT活用やBIツールに慣れていない会社の場合、サポートが充実しているサービスを選定することで、BIツール運用のハードルを解消することができます。
人気のBIツール
最後に、多くの企業で導入が進む人気のBIツールを紹介します。どのツールを導入すれば良いかわからない場合、ひとまず以下のBIツールを検討候補にしてみましょう。
カスタマーリングス
カスタマーリングスはデータを集計するだけでなく、分析にかけて有効な情報を得るためのサポートに特化しているBIツールです。クリック操作で誰でも簡単に分析結果を得られる設計を採用し、初めてのBIツール導入でも安心のパフォーマンスが期待できます。
また、ただ集計結果を表示するだけではなく、独自の分析によって、集計担当者に気づきを与える仕組みを採用しています。データが示す新しい視点を、同ツールによって迅速に得られるようになるでしょう。
Dr.Sum
Dr.Sumは、社内に散らばったデータをまとめて集積し、有効なデータ活用を促進してくれるBIツールです。社内ツール開発はノーコードで実行できるため、プログラミングの経験やスキルがない人でも、簡単に管理や設定が行えます。
充実したサポート体制で93.8%の保守継続率を達成しており、安心して利用できるのもポイントです。根本的なデータ分析基盤の拡充に取り組みたい会社にとって、信頼できるサービスだと言えるでしょう。
Domo
Domoはデータドリブンな企業経営を実現する、最先端のテクノロジーを採用したBIツールです。一元化されたデータベースを一目で確認できるビュー機能を有し、アナリストの業務効率化を実現します。
既存のデータウェアハウスとBIツールの連携を強化できるのはもちろん、カスタムアプリケーションの作成およびデータパイプラインの自動化などにも対応できます。既存のデータ活用環境では満足できない方に、おすすめしたいBIツールです。
自社の課題に合ったBIツールを導入しよう
BIツールはただ導入すれば良いだけではなく、正しい製品選びができるかどうか、使いこなせるBIツールであるかどうかが大切です。自社でBIツールを使ってどのような業務を実現したいのか、あるいは自社のITスキルやデータベース構築環境はどの程度のものかを踏まえた上で、最適な製品を選びましょう。
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]]>国内でもさまざまなBIツールが使用されていますが、その特徴は製品によって違います。自身の会社で活用できる製品を見つけるために、本記事ではBIツールの具体的な事例をご紹介します。現場で使った方のリアルなレビューも掲載しますので、ツール選定時の参考にしてください。
株式会社ダイショー（従業員1000人以上）｜ツール：Dr.Sum
株式会社ダイショーは、豊かな食文化の創造を目指す食品会社です。情報システム部門でDr.Sumを導入したところ、業務効率化につながりました。
導入前はクライアントとの通信が多く、スピード感で課題を抱えていました。しかし導入後は必要なデータしか引っ張ってこないため、社内トラフィックの低減に貢献しています。その結果、クライアントの待ち時間が減って業務の効率化につながっています。また食品メーカーのため大量の伝票データを集計する必要がありますが、即時集計が可能になり、生産性が上がりました。
参考レビュー：開発に多少のコツと知識が必要だが、集計の速さはグッド！
Dr.Sumは集計のスピードを求めている企業におすすめ！
Dr.Sumは、企業のデータ活用に必要な機能を網羅したデータ分析基盤です。DWH構築初心者から高性能を求める方まで、満足できる製品となっています。Dr.Sumの大きな特徴は、集計の速さです。インメモリエンジンを搭載しており、10億件のデータを瞬時に集計できます。数百億件の大容量データにも対応できるため、集計が多い企業に最適です。
株式会社リプライオリティ（従業員300～1000人未満）｜ツール：MotionBoard
株式会社リプライオリティは、通信販売総合支援事業などを展開する企業です。事務職全般でMotionBoardを導入したところ、資料を一元的に管理できるようになり、資料作成の工数が大幅に削減して収益改善につながりました。
導入前は、営業成績などを知るためにExcelで集計作業をしていました。しかし、社員のスキルによって情報量や集計スピードに差があるのが課題でした。導入後は一元的に行えるようになり、事務作業の効率化につながりました。また定期的に定量のデータを供給できるため、営業現場が営業成績を把握するスピードが上がり、結果的に収益改善にもつながっています。
参考レビュー：自由度が高い国産BIツール
MotionBoardは1つのツールで多くの機能を求める企業におすすめ！
MotionBoardは、データ活用に必要な機能を1つのプラットフォームで利用できるBIツールです。ツール1つにデータを集約できるため、ITリテラシーが低く社内での使用ツールを極力抑えたい企業におすすめです。
とくに集計機能が充実しており、パレート図・ヒートマップ・散布図など30種類以上のチャートでデータを可視化できます。ABC分析・RFM分析・ヒストグラムなど10種類以上の分析ロジックを搭載し、ノンプログラミングで高度な分析を行えるのもメリットです。知識がなくても多角的な分析を行えるので、意思決定の高速化も実現できるでしょう。
楽天損害保険株式会社（従業員300～1000人未満）｜ツール：Domo
楽天損害保険株式会社は保険会社で、日々大量のデータを取り扱っています。Domoの導入により、自社データベースと連動してデータ集計ができるようになり、ほぼリアルタイムでレポートを作成できるようになりました。その結果、タイムラグよって起きる社内の問い合わせが減りました。
一度設定すれば自動で定型的なレポートを作成できるため、大量のデータをダウンロードする時間や手間を省けるようになり、業務効率化につながっています。ダウンロードしたデータの保管場所に悩む必要がないのもメリットです。
参考レビュー：自動でタイムラグのないレポート作成が可能
Domoはリアルタイムでデータ分析を行いたい企業におすすめ！
Domoは、社内のデータをリアルタイムで集約できるBIツールです。あらゆるデータソースに接続してデータを1つに集約し、ビュー表示することでデータを分析できます。250種類以上のグラフ・表などから表示方法を選べるため、項目に応じて最適なチャートでデータを分析できるのが魅力です。
データを自動更新に設定すると、グラフもリアルタイムで最新のデータに反映されます。営業担当者から管理者まで簡単にデータを確認できるため、社内の誰もがスピーディーに意思決定できるようになります。リアルタイムでデータを集計し、リアルタイムで顧客の動向や自社の収益などを分析したい企業におすすめのBIツールだと言えるでしょう。
岡田装飾金物株式会社（従業員50～100人未満）｜ツール：軽技Web
岡田装飾金物株式会社は、大正10年に創業した金物の製造・販売を手がける企業です。軽技Webを導入したところ、各部門が好きなタイミングで必要なデータを取り出せるようになり、社内でも好評を博しています。とくに、input関数は検索条件を設定しやすいため重宝しています。
当初はシステム管理部門からの導入でしたが、ユーザー部門でも情報を取り出しやすいため、少しずつ他部署に浸透しました。現在は保存条件が増えて、各部門のニーズに対応できるようになっています。売上・在庫といったさまざまなデータを好きなように引き出せるため、社員満足度の向上につながっています。
参考レビュー：機能は多いが使いこなすまでに時間がかかる
軽技Webは情報の取り出しやすさを重視する企業におすすめ！
軽技Webは、誰でも簡単に必要なデータを抽出して活用できるBIツールです。クエリ検索やレポーティングに強みがあり、基幹システムのデータベースやDWHにアクセスして必要なデータを簡単に取得できます。データ集計やレポート出力を自動化できるため、業務の効率化・省力化を実現できるのがメリットです。
シンプルな操作性で、専門知識がなくてもデータを検索できるのも魅力です。ブラウザ上で条件を設定するだけで、必要なデータにアクセスできます。RPAにも対応しており、データを繰り返し確認する定型業務を自動化できます。
IP FORWARD株式会社（従業員20～50人未満）｜ツール：Amazon QuickSight
IP FOWARD株式会社は、日本・中国・東南アジア諸国を中心に、知的財産の創造・保護・活用をワンストップで対応するコンサルティング会社です。Amazon QuickSighを導入したところ、過大なレポートが業務を圧迫していることが判明し、顧客へのサービス提供に注力するようマネジメントを修正できました。
従量課金という料金体系も、Amazon QuickSighのメリットです。自社は大規模なデータベースは保有していませんが、分析系ツールを自由に使えるうえにアクセスするセッションに応じて料金が決定します。また、「ML Insights」という自動分析ツールを搭載しており、データの組み合わせを提案してもらえるのも良かった点です。
参考レビュー：アマゾンのBIツール
Amazon QuickSightは従量課金の料金プランに魅力を感じる企業におすすめ！
Amazon QuickSightの大きな特徴は、従量制の課金制度です。月額プランであれば、500セッションを月額250USDで使用できます。追加セッションに応じて、0.5USDの超過料金が加算される仕組みです。Amazon QuickSightは大規模なデータベースを高速で分析できるため、データ量の多い企業に適しています。しかし、データ量が限られており低コストでツールを利用したい企業にも適していると言えるでしょう。
自社に適したBIツールを導入しよう
各BIツールにはそれぞれ特徴があるため、自社に合った製品を導入するのがポイントです。自社にぴったりのBIツールを導入して、業務効率化と業績アップを実現しましょう。
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]]>本記事では、データ集計・分析に利用できるBIツールの歴史や種類についてご紹介します。どのようにしてBIツールが生まれて発展したのか、ぜひ参考にしてください。
BIツール（ビジネスインテリジェンス）誕生の歴史
BIツールの起源は、1980年初めに登場した以下のシステムがベースになっていると考えられています。
- DSS（意思決定支援システム）
- MIS（経営情報システム）
- SIS（戦略情報システム）
それぞれ、大量のデータを取り扱う企業などで利用され始めました。ただし、分析用の専用端末がないことや、システムの能力不足によって、うまく活用できていなかったのが実情です。
そこから時は流れ、1989年に入ると、PCやデータベースのスペックが向上したことから、EUC、DWHという技術が登場します。これらの技術は、PC処理や大量データ格納を実現する技術であり、データ分析の幅を格段に広げました。EUC、DWHの登場によって、アメリカのアナリストであるハワード・ドレスナー氏により、BIが定義づけられたのです。
そして現在では、BIを活用して業務効率化を図る企業が増加しています。顧客のニーズ分析やビッグデータの可視化など、経営方針の決定に欠かせない要素を細かく分析し、利益を生み出すツールとして一般化しているのです。
現在利用されているBIツールの種類と特徴
BIツールは、蓄積したデータを分析し、企業経営の質を大きく向上できることから、世界中の企業で利用されるツールとして発展しました。
現在利用されているBIツールは、4種類に分けられます。また、それぞれの特徴を1つにまとめた「エンタープライズツール」も提供されています。まずは、4種類のBIツールの特徴を詳しく見ていきましょう。
レポーティングツール
レポーティングツールとは、社内で蓄積したビッグデータを集約して、グラフや図表として可視化するツールのことです。
業務の現状を把握できるほか、集めたデータをもとに条件を絞って分析できます。高速処理でデータ分析を実施できるため、日々の会議や報告会で利用する資料作成に利用できるのが特徴です。
OLAP分析ツール
OLAP分析ツールとは、ビッグデータを以下の解析手法で多次元的に分析できるツールのことです。
- ドリルダウン：情報を掘り下げる機能
- スライシング：詳細にデータを分ける機能
OLAP分析を活用すれば、一見、関係ないように見える複数のデータから、特別な関係性を見つけだせます。たとえば「雨の日には〇〇売上が〇%落ちる。一方〇〇の売上は〇%伸びる」という情報を把握できるのが特徴です。大量のデータから経営のヒントを素早く発見できるため、店舗経営の商品管理などに活用できます。
データマイニングツール
データマイニングツールとは、ビッグデータの中から統計的なパターンを抽出するツールのことです。
「なぜ商品・サービスが売れるのか」を具体的に分析できるほか、人力では把握できない新たな知見を得られます。データマイニングは専門性がなくても扱えるツールであることから、事前知識を持たずに利用できるのが魅力です。
プランニングツール
プランニングツールとは、これまでに蓄積したビッグデータの内容をもとに、将来を予測してシミュレーションを行うツールのことです。
たとえば、過去の在庫管理の情報を年別に分けて整理しておけば、売れ残りや発注数の予測を立てられます。また、将来発生するであろうキャンペーンや企業の施策をもとに複数の予測を立てられるため、経営判断の選択肢を用意できるのが魅力です。
BIツールの比較検討で押さえておくべき搭載機能
現在、業務に役立つさまざまなBIツールが提供されています。もし、ツールの導入を検討しているなら、事前に搭載されている機能について確認しておきましょう。業務効率化に必要不可欠な機能をピックアップしましたので、ぜひ参考にしてください。
ダッシュボード機能
多くのBIツールは、ダッシュボード機能を搭載しています。データを1つの画面で管理できるほか、可視化された情報をダッシュボード上で確認できるのが特徴です。初心者でも利用しやすいUI（ユーザーインターフェース）になっていることはもちろん、操作に時間がかかりにくいBIツールを選びましょう。
データ分析機能
BIツールに必要不可欠なのがデータ分析機能です。ただし、データ分析の方法は導入するツールによって次のように変化します。
- 設定条件に差がある
- データ処理スピードが異なる
BIツールでは大量のデータを分析することから、処理能力の高いツールを選ぶのがおすすめです。
レポーティング機能
レポーティング機能とは、集約したデータを図・表・グラフとして可視化してくれる機能です。分析のスキルがない人でもデータ内容を理解できるようにまとめてくれることから、打合せや社内会議用の資料としても利用できます。
ただし、ツールごとに可視化されたデータの見やすさが異なります。導入前に可視化したデータイメージを確認したうえで、ツールを選ぶことをおすすめします。
プランニング（シミュレーション）機能
将来予測に利用できるプランニング（シミュレーション）機能は、利用するツールによってプランニングの詳細度、精度が異なります。
たとえば、将来予測を年単位で実施するBIツールもあれば、1日ごとに細かくシミュレーションできるツールもあります。また、設定条件数に違いがあるツールや、条件設定に時間をかけなければならないツールもあります。シミュレーションを目的にBIツールを導入するのなら、事前にデモや体験版を利用し、シミュレーションの難易度を確認したうえで利用しましょう。
データマイニング機能
パターン抽出として利用できるデータマイニング機能にも、ツールによる違いがあります。
たとえば、パターン抽出数に限界があるツールもあれば、分析できるパターンを任意設定しなければならないツールもあります。全自動でデータマイニングを行えないツールもあることから、作業コストを考慮しつつ、データマイニングの精度を確認したうえでBIツールを選びましょう。
BIツールは長い時間をかけて進化した信頼できるツール
BIツールの起源は1980年初頭まで遡ることができ、技術力の発展により、少しずつデータ分析の精度が高まっていきました。1989年には、明確に「BIツール」が定義づけられ、現在にいたるまで、さまざまなツールが登場しています。
本記事で紹介したBIツールの歴史や基礎知識を理解したら、次はどのようなツールを導入すべきか検討することが大切です。すべてのツールがまとまったエンタープライズツールも提供されているので、自社の課題を解決できるツールを探してみてください。
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]]>投稿 BIツールとエクセルの違いとは？業務効率にどう貢献する？ は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>本記事では、BIツールとエクセルの違いを理解していただくために、それぞれのメリットとデメリット、BIツールとエクセルの賢い使い分けについて解説します。おすすめのBIツールもご紹介しますので、BIツールの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
BIツールを利用するメリット
「BIツールを使いこなすのは難しそう」と思われがちですが、専門的なスキルを要していない人でも扱えます。本項では、BIツールのメリットを3点ご紹介します。
大容量のデータを分析するのに適している
BIツールは、データベースに企業が集めたデータが蓄積されていきます。そのため、企業は大量にデータを収集し、素早く分析ができるようになります。また、大量のデータを素早く分析できる力を活かして、近年は文章だけでなく、画像や動画も分析対象として利用するビッグデータの解析にもBIツールが使用されています。
データの可視化によって現状が分かりやすい
BIツールを使用して出た分析結果は、表やグラフなど視覚的に分かりやすい形で出力されます。また、リアルタイムでデータの動きを確認して、より正確に現状を把握できます。
セキュリティ面で安心
BIツールを使用する人数が多ければ多いほど、セキュリティへのリスクは大きくなります。しかし、アクセス権限を設けることにより、データを扱える人やデータを公開する人の範囲をプロジェクトや個人単位など自由に変更できるため、セキュリティ面でも安心です。
BIツールを利用するデメリット
データ分析に便利なBIツールですが、メリットがある一方で、デメリットも存在します。あらかじめデメリットを知っておくことで、BIツールを導入する際の失敗を減らすことが可能です。本項では、BIツールを利用するデメリットを2点解説します。
導入のハードルが高い
BIツールを企業に導入するためには、自社に適したBIツールを選ぶ必要があります。しかし、現在は数多くのBIツールが存在し、自社に最適なBIツールを選定するのには時間と労力がかかります。また、導入後もBIツールが社内に馴染むまでにはある程度時間を要するでしょう。
コストがかかる
BIツールを利用するためには、導入コストや運用コストなどの費用がかかります。BIツールを上手く使いこなし、利用コスト以上の結果を企業にもたらす場合はBIツールを導入した価値があります。しかし、BIツールを上手く使いこなせなかったり、データ分析の知見が乏しかったりすると利用コストに見合った結果を出せず、赤字になってしまう可能性があります。
エクセルを利用するメリット
表の作成やデータ集計などの用途でエクセルを利用している人が多いと考えられますが、エクセルはデータ分析にも利用できます。本項では、エクセルを利用するメリットを2点解説します。
導入のハードルが低い
すでにエクセルを導入している企業は多いため、新たなツールを導入することなくデータ分析が行えます。また、多くの人に利用されているソフトだからこそ、基本的な操作に関しては改めて教育する必要はなく、すぐに使い始めることができます。このように、導入のハードルが低いのがエクセルのメリットです。
少量のデータ分析を行うのに適している
エクセルは少量のデータ分析をするのに適しており、短期間で集めたデータを分析する際は非常に役立ちます。具体的に「キャンペーン期間の受注率」「セール期間の効果測定」などは、エクセルでも十分分析可能です。
エクセルを利用するデメリット
エクセルは導入のハードルが低いといったメリットがある一方で、デメリットも存在します。デメリットを知らずにエクセルのみでデータ分析を行っていると、時間や労力を無駄にしてしまう可能性があります。本項では、エクセルを利用するデメリットを2点解説します。
大容量のデータ分析には向かない
エクセルは、大容量のデータを分析するにはパワー不足であり、適していません。無理やり大容量のデータをエクセルで分析しようとすると、エクセルが固まってしまい、PCにも余計な負荷がかかってしまいます。ひどい場合には、エクセルファイルの破損やPCの故障の原因にもつながるため、注意が必要です。
セキュリティの心配がある
エクセルには、部署やプロジェクトごとにアクセス権限を付与することはできないため、大人数でデータ分析を共有する場合は、セキュリティリスクが高くなります。そのような面でも、エクセルは大人数でのデータ分析に不向きです。
BIツールとエクセルの使い分け
BIツールとエクセルには、それぞれメリット・デメリットがあります。それを踏まえたうえで、BIツールとエクセルは以下のように使い分けることがおすすめです。
BIツールの利用が適しているケース
・大容量データやビッグデータを分析する場合
・リアルタイムでのデータ分析を必要とする場合
・データの分析結果を社内で共有したい場合
エクセルの利用が適しているケース
・少量のデータを分析する場合
・アクセス権限を必要としない場合
・常にデータを最新に更新する必要がない場合
BIツールとエクセルのそれぞれのメリットを活かして、使い分けましょう。
おすすめのBIツール
最後に、おすすめのBIツールを3点ご紹介します。
CustomerRings（カスタマーリングス）
CustomerRings（カスタマーリングス）は、顧客管理から分析・施策までを1ツールで完結可能なBIツールです。いずれの操作もノーコードで実行できるため、プログラミングの知識がない人でも簡単に操作できます。サービス提供開始から10年で累計700社以上に導入された確かな実績があり、多くの企業におすすめできるBIツールだといえるでしょう。
MotionBoard（モーションボード）
MotionBoard（モーションボード）は、社内データを一括管理することで新しいビジネスを生み出すBIツールです。クラウド版は、サーバー調達不要で、月額3万円（10ユーザー）から利用できます。コストを抑えてBIツールを利用したい企業におすすめだといえるでしょう。
b→dash（ビーダッシュ）
b→dash（ビーダッシュ）は、SQLを使用せずにノーコードで利用できるBIツールです。また、「CDP」「Marketiong Automation」「Analytics」などデータ分析に必要な16個の機能を1つのツールで使用できます。さらに、業種業態に合わせたテンプレートを豊富に提供しており、テンプレートを選ぶだけで、初心者でも簡単にデータマーケティングを行えます。BtoCの企業を中心に、金融やメディア、人材、旅行などさまざまな業種業態におすすめのBIツールでしょう。
それぞれの特徴を理解して適切に使い分けよう
BIツールとエクセルには、それぞれメリットとデメリットがあるため、特徴を把握して適切に使い分けることが重要です。そのために、まずは自社ではどのようなデータを分析したいのかを詳細に把握することから始めましょう。
投稿 BIツールとエクセルの違いとは？業務効率にどう貢献する？ は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>投稿 BIツールを使うためにはどんなスキルが必要か は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>しかし、実際にBIツールを用いる際の課題や必要なスキルが分からず、困っている方も多いでしょう。そこで本記事では、BIツールを導入する際に企業が知っておきたい課題や必要なスキルについて解説します。
BIツールの課題
実際にBIツールを導入しながらも、機能を使いこなせずに課題が見つかることもあります。どのような課題で悩んでいる企業が多いのか、いくつかの特徴を紹介します。
導入した目的が理解されていない
BIツールのメリットは、さまざまデータから次のアクションに必要な分析結果を得られる点にあります。例えば、収集したビッグデータの統計、グラフや図表による分析結果の可視化などのサポートです。
しかし、グラフィカルで分かりやすいレポートを取得しても、実際に改善を進める工程に至っていないケースも多くあります。統計情報をレポートで分かりやすく可視化できたとしても、実際の改善につながなければBIツールを用いる意味はありません。ツール導入による目的を的確に理解し、ビジネスの現場で活用することが求められます。
担当者のスキルが不足している
BIを本格的に運用するために、大手企業ではBIエンジニアを採用するなど、専門の担当部署を設けていることも少なくありません。しかし、スモールビジネスの経営で専門部署を立ち上げるのはあまり現実的ではないでしょう。
そこで、経営判断のサポートを実現するために役立つのがBIツールの導入ですが、思ったように機能しないことがあります。BIツールを用いるには専門的な知識が必要であり、OLAPや統計モデリングについての理解も深めておく必要があるからです。
BIツールの利用を成功させるポイント
BIツールを実際に利用して、成功させるためのポイントをご紹介します。
社内教育を充実させる
BIツールを活用するためには、分析結果を経営にどのように生かせるのかを判断するスキルを得るために定期的な勉強会が必要です。eラーニングの導入や講習の受講などが考えられますが、BIツールに関する試験を受けてもよいでしょう。資格試験の受験によって、基礎スキルの定着や目標に向けたステップアップがしやすくなります。
また、BIツールよりも経営戦略の意思決定に近い、BAツールについての知識もあわせて学んでおくのもおすすめです。
BIツールとBAツールの違いについては、こちらの記事も参考にしてください。
今更聞けないBI（ビジネスインテリジェンス）とBA（ビジネスアナリティクス）の違い
利用目的を明確にする
BIツールが取り扱うビッグデータは、さまざまな分析において重宝します。しかし、確認すべき項目が明確でなければ、膨大なデータを持て余してしまって宝の持ち腐れになるでしょう。
経営支援・顧客分析・ABC分析など、具体的にどのような支援が必要なのか、BIを活用する前にきっちりと定めておく必要があります。必要とするデータが明確になることで、収集データの精度が高まり作業効率も向上するはずです。
スモールスタートではじめる
将来的には、全社のデータをBIツールにまとめる計画を立てている人もいるでしょう。しかし、一度に改革を進めると大量のデータが蓄積されるばかりで、データ活用までの時間をロスしてしまい効果は期待できません。
まずは、一部の部署での限定的な導入や、データ入力を最小限度に抑えた試行期間を設けることで、段階的に導入するようにしましょう。現場の作業者が業務に慣れてきて、レポート情報をもとに経営戦略の見直しまでBIツールを活用できることを確認したら、全社に導入を検討してみてください。
BIツールを使いこなすために必要なスキル
企業でBIを実現するには、BIエンジニアと呼ばれる専門担当者を配置するのが一般的です。ここではBIツールの導入に必要となるスキルをご紹介します。
データベースに関する知識
BIツールによる分析には、大量の収集データを格納するデータベースに関するスキルが求められます。ERPから書き出したファイルをインポートするのか、データベースへ直接アクセスして取り込むかなどのシステム構成も、BIツールを導入する際に考えなければならないからです。
自社のシステムとBIツールの相性まで配慮するには、データベースに関する知識も修得しておくのがよいでしょう。
データラングリングによる整理
データラングリングとは、複雑でばらばらに散らばっているデータセットを取捨選択して整理するプロセスです。最適な分析結果を正しく手に入れるには、BIを活用する前段階となる、データラングリングが欠かせません。
例えば、オフラインで利用するデータであれば、未加工のままではBIツールにインポートすることが難しいこともあります。ファイル形式やデータ構成などをBIツールが扱いやすいデータに整えることで、実際にBIツールを活用する工程へ移ることができます。
スキルを証明する資格の種類
データベースに関する資格であればORACLEの「ORACLE MASTER Bronze DBA」、BIに関する資格であれば一般財団法人 統計質保証推進協会の「統計検定」もよいでしょう。
統計検定は1〜4級まであるため、自分のスキルに合わせた試験を受験しましょう。ただし、実際にBIツールに関わる人であれば3級以上を受験するのがおすすめです。また、AIを用いたアナリティクスであれば、人口知識の資格試験として認知度の高い一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の「E資格」も適しています。
BIツールを用いて社内の意思決定をサポートしよう
BIツールを用いることで、社内の意識決定の確実性と迅速性を高めることが期待できます。ただし、ただレポートを眺めているだけではなく、実際の行動に移さなければBIツールを生かせません。
最近では、情報システム部だけでなく、現場で働く作業員がデータを操作して、ダッシュボードを作成する「セルフサービスBI」も増えてきています。さらにAI技術の進化にともない、データの分析から施策実行までを自動化できるBIツールも登場しています。BIツールを使いこなせるスキルを身につけておけば、経営戦略の効率化と戦略立案に役立てることができるでしょう。
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]]>投稿 DXでデータ分析をどう活かす？BIツール（ビジネスインテリジェンス）の重要性とは は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>そこで本記事では、DXにおいて企業が抱えている課題、DXにおけるBIツールの重要性と活用シーンについて詳しくご紹介します。DXの現状と今後の対策を考えるためにも、ぜひ参考にしてください。
企業のDXを阻害する3つの課題
働き方改革やビジネスの激しい変化を受け、国が推進するDXに取り組もうと考えている企業も多いはずです。しかし、企業のDXを阻害する3つの課題があることをご存じでしょうか。まずは、企業が把握しておくべきDXの課題を詳しくご紹介します。
データの判断が属人化している
DXは、データとデジタルを活用して、業務効率化を図ることが目的です。一方、データやデジタルを活用する人材が不足しており、経営者による独自の判断が行われています。
データにもとづく効率的な判断ではなく、経営者の主観による判断になりがちであり、DXの属人化が進んでいる状況です。
データを活用できる人材の育成が遅れている
企業は、本業とは別にDXを進めていく必要があるため、+αの対応を余儀なくされています。しかし、中小企業など人材不足で悩む企業などは、DXに対応できる人材を育成できないのが現状です。
データを活用できる人材の育成が遅れてしまうと、DXを実現できません。競合他社との差が大きくなる可能性も含めて、早急な対応が求められています。
必要なツールのことを理解できていない
DXを実現するためには、今までのオフラインでの働き方から、業務に役立つ機能を搭載したSaaSサービスなどを活用する働き方へと変化する必要があります。しかし、現状から働き方を変えられない企業はもちろん、DXのために必要なツールを理解していない企業も数多くある状況です。
ツールの進化だけが先行し、企業で働く人材の理解が追い付いていないため、開き続けるギャップを少しでも埋める対策が求められています。
DXに貢献するBIツール（ビジネスインテリジェンス）が持つ3つの重要性
自社が抱えている課題を解決し、DXを実現したいと考えているなら、BIツール（ビジネスインテリジェンス）を導入してみてはいかがでしょうか。続いて、DXに貢献するBIツールの重要性をご紹介します。
ビッグデータを蓄積して効率的に管理できる
BIツールは、次の情報をすべて一括管理できるのが特徴です。
- 売上情報
- 顧客情報
- 従業員情報
いわば、ヒト・モノ・カネをすべて管理し、ビッグデータとして蓄積できます。従来、バラバラに管理されていたデータをまとめることにより、必要な情報をいつでも取り出せるのがメリットです。
また、BIツールはPCだけではなくスマホといったデバイスでも利用できます。従業員が使いやすいツールであることから、継続してデータを蓄積できるでしょう。
簡単な操作だけで分析を実行できる
BIツールは、蓄積したデータを使って次のようなデータ分析を実施できます。
- 経営分析
- 営業分析
- 財務分析
- 売上分析
- 顧客分析
入力されている情報をもとに、必要な条件だけを取り出し、グラフや表として可視化できるのが特徴です。データ分析を行えば、企業の現状を把握できるほか、今後の取り組みに必要な足がかりを見つけるきっかけにもなります。
また、分析したデータは資料として出力できることから、経営戦略を検討したり、部門ごとの業務計画を立てる根拠として利用したりできるのが魅力です。具体的な数値を見て判断できるようになることから、DXの知識や経験に劣る人でも使いやすいツールだといえます。
分かりづらい数値情報を可視化できる
ExcelやGoogleスプレッドシートを活用して、大量のデータを管理している企業も多いでしょう。しかし、データ量が多くなると管理が複雑化することはもちろん、データ分析を行う人材が限られてしまい、担当者によっては判断が属人化してしまうこともあります。
一方、BIツールを導入してデータ蓄積・分析を実施すれば、知識がない人材であっても簡単にプロ並みのデータ分析を実施できるのが魅力です。分かりづらい数値情報を自動で可視化し、一目で内容を理解できる状態に仕上げられることも含めて、データ分析に関わる業務を大幅に効率化できるでしょう。
BIツール（ビジネスインテリジェンス）を活かせる3つのシーン
BIツール（ビジネスインテリジェンス）について、導入後のイメージが湧かないと感じている人も少なくないでしょう。そこで最後に、BIツールを活用できる3つのシーンをご紹介します。どのようなシーンで役立つツールなのか知るためにも、参考にしてください。
経営管理における判断指標を明確化したい
経営管理を行ううえでは、企業の現状や売上の見込み、顧客の動向など、幅広い項目を考慮して判断を行う必要があります。経営者個人が判断するのは困難であり、莫大な知識と経験が必要です。しかし、経営者全員がそのスキルを持ち合わせているわけではありません。そこでBIツールを利用し、判断基準を明確化してみてはいかがでしょうか。
BIツールにデータを蓄積することによって、企業や顧客、売上に関わるデータを分析できるようになります。分析したデータは可視化され、グラフや表によってまとめられることから、経営者がデータを分析する手間を削減できるでしょう。また、出力したデータから判断できるようになるため、時間がない経営者の方でも安心して根拠のある経営判断を実施できます。
マーケティングとしてデータの関連性や傾向を知りたい
マーケティングを行う際には、顧客情報だけでなく、将来の動き方、天候といった条件まで幅広く分析する必要があります。従来、これらのマーケティングは経験や直観によって判断されており、具体性に欠けるマーケティングを行っていた企業があることも事実です。そこで、マーケティングに具体性を持たせるために、BIツールを活用して、データの関連性や傾向を「見える化」してみてはいかがでしょうか。
BIツールは、ビッグデータを蓄積してデータ分析を実施できます。顧客の購入状況や傾向、その日の天気などを分析することによって、統計解析としてデータの関連性を出力可能です。
また、業務内でよく登場するキーワードなどを分析することによって、購買傾向やカスタマーサポートの傾向を分析できます。企業にとって今必要な情報を「見える化」できるため、マーケティングの一環として活用してみてください。
営業として見込みデータを可視化したい
営業活動を行う際には、顧客情報を把握したうえでアクションを起こすことが契約につながっていきます。しかし、属人化した営業手法を取り入れていると、担当者によってバラバラな動きとなり、ノルマや成果に大きな差ができてしまうのも事実です。そこでBIツールを活用して、見込み客のデータを可視化できるようにし、戦略的な営業活動を行えるように準備してみてはいかがでしょうか。
例えば、BIツール内に顧客情報、購入条件、購入からの経過日数と、購入商品のライフサイクルコストなどを入力してみましょう。自然と、顧客に適する次の購入時期を把握できるほか、キャンペーン企画に合わせて該当する顧客を導き出すことが可能です。従来見えない部分を「見える化」することによって、運が影響する営業活動を効率化できます。
BIツール（ビジネスインテリジェンス）の重要性を理解したらツール導入を検討しよう
DX推進のために経営戦略を考えている企業は、事前に現状の課題を理解し、必要なツールを探し出す必要があります。なかでもBIツールは、データ蓄積・分析を活用し、経営・営業・マーケティングの計画段階の作業を効率化できるのが魅力です。
さまざまなシーンに活用できるツールが展開されているので、この機会に自社の課題を解決に導くツールを探してみてはいかがでしょうか。
投稿 DXでデータ分析をどう活かす？BIツール（ビジネスインテリジェンス）の重要性とは は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>投稿 BIとAIの違いとは？何ができる？ は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>本記事では、BIとAIの違い、BIとAIを組みわせることによって何が実現できるのかについて解説します。
BIとAIはまったく別のもの
BIとはデータサイエンスに関するワードであり、経営管理やマーケティングなどに利用されます。一方、AIとはコンピュータサイエンスに関するワードであり、人工知能やディープラーニングなどに利用されます。
2つはフィールドがまったく異なるワードであるため、比較対象として考えることは一般的にありません。まずはそれぞれの特徴について理解することで、BIとAIを組み合わせて期待できる効果についても把握しましょう。
BIとはビジネスのサポート
BIとは、ビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）を略した言葉であり、企業が蓄積したデータを分析することで経営の意思決定をサポートする仕組みです。
クロス分析やLTV分析、RFM分析などから顧客理解を深めることによって、顧客の声を理解してターゲットの行動を理解することが目的です。ビジネスシーンにおいて利用されるのが一般的であり、経営の意思決定やマーケティングのサポートに活用できます。
AIとは人工知能
AIとは、アーティフィシャルインテリジェンス（Artificial Intelligence）を略した言葉であり、人の脳と同じように認識、学習、判断、予測などの処理をコンピュータ上で実現するシステムです。
ディープラーニングの機能が向上したことにより、コンピュータチェスやロボットの自動運転、翻訳機能の自然言語処理など、大量のデータをシステムの判断で違和感なく処理できることを実現しました。
BIとAIは比較する領域がそもそも違う
システムを介してデータを分析する点ではBIとAIに共通点はありますが、利用シーンや開発背景などのグラウンドはまったく異なります。BIがビジネスシーンの活用に限定されるのに対して、AIはビジネス、科学、芸術などのあらゆる分野で研究の進んでいる分野です。
しかし、AIもBIもデータ分析においては共通する点があります。2つを組み合わせて大量のデータを効率的に処理することで、顧客獲得や効率的なエンゲージメントに活用することが可能です。
BIとAIを組み合わせることはできる
従来は属人的に解き明かしていた、顧客の思考や行動といったマーケティングに関わるサイエンスも、AIの導入によって驚くべき進化を遂げています。たとえば、顧客の抱える悩みや商品に求める性能などの膨大なデータをAIが分析して、企業の意思決定やマーケティングに活用することも可能になりました。
アンケート結果を集積するといったテンプレートに従った情報ではなく、顧客のWeb行動履歴や購買履歴などからデータを集めるため、顧客理解の深掘りにもつながるのです。
BIとAIを組み合わせることで実現できること
従来は属人的になっていた経営の意思決定を、AI搭載型のBIではサポートします。ここでは、BIにAIを組み合わせることで実現できることを解説します。
自動化できる範囲が広がる
BIツールにAIを組み合わせることで、データの収集から施策の決定まで自動化ツールに任せることができます。属人的になっていた経営の意思決定、つまり、BAの領域まで自動化することが可能です。
BIとBAも、間違えやすいワードです。2つの違いについては、以下の記事を参考にしてください。
記事：https://www.itreview.jp/labo/archives/13781
シミュレーションが可能になる
BIツールではデータの収集と分析、整理が基本になりますが、AIツールを組み合わせることによって、施策の仮説をシミュレーションすることも可能になります。What-if分析などを用いることによって、予算を立案する前に、蓄積したデータから条件の変化を加味した売上げの変化を事前に把握できるためです。
マーケティングデータの統合ビューによって、費用と顧客価値の最適化にもつながることでしょう。
経営方針の意思決定までサポートする
通常のBIツールでは、経営における意思決定まではサポートできません。データの分析と整理までが対象であるからです。しかし、AIツールを組み合わせることによって、具体的な施策の提案や施作のシミュレーションまで実現し、意思決定までサポートできるようになります。
コスト予測とペース配分を実施し、売上げの最適化にも用いることができるでしょう。
担当者が変わっても一律の判断ができる
マーケティング担当者の手腕によって、自社の業績に左右するほどの影響が出ることがあります。しかし、AI搭載型のBIツールであれば、企業に蓄積したデータをもとに判断を下すため、担当者の経験やスキルに左右されることはありません。
マーケティング担当者が退職した場合でも、安定した利益を確保するには、属人的な経営では難しいでしょう。利用する期間が長くなれば長くなるほど、BIツールにはデータの蓄積が進み、精度の高まりを感じることもできるはずです。
事業の生産性の向上を期待できる
BIツールにAIを搭載することで、自動化できる範囲は広がり、シミュレーションを算出し、意思決定までサポートすることができます。データの収集、可視化といった本来のBIツールの役割だけでなく、事業全体の生産性の向上も期待することが可能なのです。
とくに顧客との接点を増やしたい企業にとっては、データ重視のデジタルマーケティングの展開につながり、長期的な信頼関係の構築を期待できるでしょう。
AIを組み合わせてBIを活用しよう
BIとAIはデータ分析できる点では共通していますが、利用領域や開発背景においてまったく異なる単語です。しかし、BIとAIを組み合わせることは可能であり、現代ではAIを搭載したBIツールも数多く誕生しています。
社内のデータを蓄積してレポートに出力し、可視化する程度の機能であれば、今までのBIツールでも可能です。しかし、社内の意思決定をサポートしてシミュレーションまで実現するためには、AI搭載型のBIツールを活用するのがよいでしょう。BIツールにAIを組み合わせると、データ収集から経営施策の決定までをツールできます。とくに、マーケティング分野においては高い効果を期待できるでしょう。
投稿 BIとAIの違いとは？何ができる？ は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>投稿 今更聞けないBI（ビジネスインテリジェンス）とBA（ビジネスアナリティクス）の違い は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>そこで本記事では、BIとBAの違いについて詳しくご紹介します。それぞれの導入メリットや活用シーンも解説しますので、異なるポイントを理解してツール導入時の参考にしてください。
【結論】BIはデータ分析・BAはデータ予測に利用する
BI（ビジネスインテリジェンス）とBA（ビジネスアナリティクス）の違いを理解していただくために、2つの異なるポイントについてご紹介します。
まずBI（ビジネスインテリジェンス）は、データの蓄積〜分析までを対応するツールのことです。ビッグデータを収集し、分析用としてグラフ化することに利用されます。
一方でBA（ビジネスアナリティクス）は、集めて整理されたデータをベースに、データ予測を行うツールのことです。統計システムや可視化機能を使って、今後どのような業務展開ができるのかデータから検討できます。
利用する順序としては、BIを使ってデータを整理し、そのデータを元にBAを活用するイメージです。さまざまなBI・BAツールが提供されているため、自社の課題を解決する製品を選んでいくことが大切だといえます。
BI（ビジネスインテリジェンス）のメリット・導入シーン
データの蓄積・分析に利用するBI（ビジネスインテリジェンス）を導入すると、どのような効果が生まれるのでしょうか。まずは、BIを導入することで得られるメリットと、活用シーンについて詳しくご紹介します。
BIから得られる3つのメリット
BIを導入することによって、次の3つのメリットが得られます。
- データ管理を効率化できる
- データを可視化することで課題を発見しやすい
- 意思決定の明確な根拠となる
通常、顧客情報・売上・見込み客といったデータは、担当者ごとにバラバラで管理されてしまうのが一般的です。一方、BIを導入すれば、データをツール内に集約して、効率よく必要なデータを見つけ出すことができます。
また、蓄積したビッグデータは分析用に利用可能です。グラフや表として可視化できることも含め、自社が抱える課題を効率的に発見できます。
整理されたデータは、社内会議の明確な根拠として使えるのもメリットです。企業が今抱えている問題をあぶり出し、解決策を導き出すことにも利用できます。
BIを導入できるシーン
次のシーンで困っているなら、データの蓄積・分析を行えるBIを導入してみてください。
- データがバラバラに管理されていてまとまりがない
- 業務がうまく進んでおらず、その解決策が分からない
- 従業員全体の活動状況を把握できていない
BIの魅力は、データを一元管理できることです。担当者全員でBIにデータを入力・管理していけば、自然とビッグデータが集まり、分析できる基盤が整っていきます。
また、BIは次のような分析を行えるため、企業全体の改善へとつなげられるのが特徴です。
- 経営分析
- 財務分析
- 営業分析
- 売上分析
- 人事データ分析
従業員・顧客・スケジュールといった広い視野のデータ管理を行えるので、管理が行き届いていない業務があれば、ぜひBIを導入してみてください。
BA（ビジネスアナリティクス）のメリット・導入シーン
データ予測に利用するBA（ビジネスアナリティクス）を導入すると、どのような効果が生まれるのでしょうか。続いて、BAを導入することで得られるメリットと、活用シーンについて詳しくご紹介します。
BAから得られる3つのメリット
BAを導入することによって、次の3つのメリットが得られます。
- 将来予測ができる
- 担当者の属人化を防止できる
- 意思決定が効率化する
BAを利用すれば、大量のデータから将来予測が行えるため、人の力だけではなしえない長期的な予測が立てられます。また、蓄積したデータをもとに将来予測を行うため、影響するポイントを考慮した予測設定が可能です。
従来、将来予測は人間の手で実施されていました。しかし、大量のデータをもとに予測するのは困難であり、担当者によってブレがあることも事実です。一方、BAを使った将来予測を活用すれば、担当者による意思決定の属人化を防止できるだけでなく、意思決定を効率化してスムーズな方針決定が行えます。
BAを導入できるシーン
次のシーンで困っているなら、データ予測を実施できるBAを導入してみてください。
- 蓄積したデータを活かせない
- 根拠のない経営者判断になっている
企業によっては、データを蓄積したけれど、活用できる人材がおらず困っているところもあります。「いつか使うだろう」という気持ちでデータの蓄積を続けても、予測などで活用しなければ、効果を発揮できません。
そこで役立つのがBAです。蓄積されたデータを根拠に、条件に合わせて将来予測が立てられることはもちろん、知識がない初心者でも簡単に操作できます。蓄積したデータを無駄にせず、明確な根拠がある予測を行えるほか、経営者が行う根拠のない経営判断を調整できるでしょう。
BI・BAを導入する2つの方法
BI・BAについてそれぞれ、どのツールを導入すべきか悩んでいる方もいるはずです。最後に、これから導入すべきツールを検討する方法をご紹介します。ただ便利そうだからと導入するのではなく、明確な根拠を持って導入しましょう。
課題解決が必要な業務から導入ツールを検討する
自社で抱えている課題があるなら、その課題解決に役立つツールを探してみてください。
例えば、営業活動を行っているけど、うまく見込み客の情報を掴めないというのなら、データ蓄積と分析が行えるBI関連のツールを探すのがおすすめです。また、データ蓄積まで完了しているけど、どのようにデータを活用すべきか分からないと悩んでいるなら、将来予測で使えるBA関連のツールがよいでしょう。
このように、抱えている課題をベースにツールを検討していけば、自然と必要なツールが判断できます。まずは早急に課題解決が必要な事柄を検討したうえで、BI・BAツールを導入しましょう。
長期的な利用を踏まえて導入ツールを検討する
BI・BAツールは、長期的に利用するツールであるため、必要性を検討したうえで導入してください。
例えば、BIでデータを蓄積する際には、分析できる量を集めるまでに時間を要します。また、BAで集まったデータを使って将来予測をしても、顧客の動きなどによっては、予測に変化が表れるかもしれません。
このように、使い続ける中で起きる変化も考慮すると、単発的な利用はおすすめしません。長期的にデータの調整を行いつつ利用すべきツールのため、長期的に有用性を生み出せるツールなのかを判断したうえで、利用を検討しましょう。
BI・BAの違いを理解したら導入ツールを検討しよう
データ蓄積・分析で利用できるBIと、データ予測に利用できるBAは、それぞれ異なる特徴を持つツールです。導入するメリットはもちろん、利用シーンも異なるため、導入前にはどちらのツールを利用すべきか検討しておきましょう。2つの違いが理解できたら、自社が抱える課題をベースに導入するツールを探してみてください。
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７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例
８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用
１０：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとデータウェアハウス（DWH）の違いは？
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]]>投稿 【1分解説】ビジネスにおいてデータを活用する目的や意味 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>企業は蓄積したデータを活用することで、生産性の向上や業務効率化につなげられます。データには「分析」と「活用」の2つの使われ方がありますが、ここには大きな違いがあります。 データ分析は、データをもとに一定の法則や知見を導きだすことをいい、データ活用は、データから得た情報を使ってビジネスに役立てることをいいます。データ分析とデータ活用は、データに対して何を求めるかが異なります。流れとしては、データ分析で得た知見をもとに、データ活用をするということになります。 データ活用をすることで得られる具体的な効果は、主に以下の2つです。 1つ目はコスト削減です。データ活用をすることで、業務や作業の無駄が発見でき、コスト削減につなげられます。経験や社内の慣習に頼りきると見つけらないような問題点が発見できれば、コストだけでなく作業効率化も期待できます。 2つ目は売上の向上です。データの分析によって社内における課題が明確になれば、そのデータをもとに課題解決のための戦略が立てられるようになります。企業が抱えるデータはクライアントについてのものもあるので、データ活用によってクライアントに合わせた提案も可能になります。良い戦略とクライアントにマッチした提案により、売上の向上につなげられます。
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]]>投稿 【1分解説】ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを選ぶポイント は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>BIツールに関する1分解説シリーズはこちら
４：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールによってどんな業務が効率化される？
６：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する前に整理しておくべきポイント
７：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入で失敗しがちな事例
８：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの初期費用と運用費用
１０：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとデータウェアハウス（DWH）の違いは？
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]]>このようにBIツールにはさまざまなメリットが存在しますが、BIツールについてまだよく理解できていない方もいるでしょう。そこで本記事では、BIツールの概要、導入目的、セルフサービスBIとの違い、メリット、機能などを詳しく解説します。BIツールのマネジメントへの活かし方も解説しますので、ぜひ参考にしてください。
ビジネスのデータを可視化する「ビジネスインテリジェンス（BI）ツール」とは
BIツールとは、企業が持っているさまざまなデータを分析・可視化し、日々の業務や経営に活かすためのソフトウェアです。BIとは、「Business Intelligence」の略称です。
近年、ビッグデータを活用した経営が増加しています。ビッグデータを活用することによって顧客の要望を網羅的に分析でき、顧客をより満足させられる商品開発やサービス提供が可能となります。そのようなビッグデータの分析にBIツールは使用されています。
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入する目的
BIツールの導入目的は、企業が取得した膨大なデータを分析して経営や業務に活かし、売上を拡大させたり、サービスを向上させたりすることです。近年、情報は企業の資産として扱われ、GoogleやAmazonといった大企業をはじめとする多くの企業で取得した情報をもとに経営改善が行われてきました。
このように企業経営において重要な価値を持つ情報ですが、以前までは手動で集計・分析が行われていました。しかし、Excelなどを活用した手作業での分析は効率が悪く、欲しい情報を即座に取り出せません。そこで、開発されたのが自動でデータを分析・可視化してくれるBIツールです。
BIツールを活用することで、データの分析結果が一目で分かるようになり、膨大な時間を費やしてデータを集計する手間もなくなりました。このようにBIツールは、現代の経営になくてはならないツールです。
セルフサービスBIと通常のBIツールの違い
セルフサービスBIとは、専門知識を持ち合わせていない人でも簡単にデータの分析やレポート作成による可視化が行えるBIツールです。
社内の各所で取得したデータを分析するのは工程が複雑なため、通常のBIツールは専門家によって使用されるのが一般的でした。したがって、実際に改善を行うエンドユーザー自身がBIツールを直接操作することはほとんどありませんでした。
一方、セルフサービスBIは直感的に操作可能なGUIを採用しており、専門知識を持っていない人でも簡単に操作可能です。エンドユーザー自身がツールを操作できるため、今では多くの企業でセルフサービスBIが導入されています。
BIツールを導入するメリット
BIツールを導入すると、以下のようなメリットがあります。
・データの可視化により現状を把握しやすくなる
BIツールを活用すると、データの分析結果を表やグラフなどを用いて分かりやすく表示できます。そのため、売上や個人の営業成績などを瞬時に把握可能です。
・データ分析にかかる手間やレポート作成の時間を短縮できる
BIツールが主流になる以前は、収集したデータを手で分析するのが主流でした。しかし、手作業でのデータ分析は時間がかかり、間違いも起こしやすいです。BIツールを活用すると、簡単にデータ分析が可能となり、以前までデータ分析に使用していた業務時間を別作業に当てられます。また、BIツールの導入により、上司やクライアントに提出するレポートの作成時間も短縮できます。
・素早い経営判断が可能になる
BIツールの導入により、スピーディーなデータ分析が可能になり、リアルタイムで最新情報を確認できます。早く分析結果が確認できる分、素早く経営判断でき、適切なタイミングを逃すことなくマネジメントが可能となります。
BIツールの代表的な機能
本項目では、BIツールの機能を4つご紹介します。
・データ分析機能
データ分析機能は、企業に集約されたデータを分析するための機能です。以前までは、直接データが入っているデータベーステーブルを操作して分析するのが主流でした。しかし、現在はドラック＆ドロップで直感的に操作可能なBIツールも多く、専門知識がない人でも簡単にデータ分析が可能です。
・ダッシュボード機能
ダッシュボード機能は、分析したデータを表やグラフなどで表示する機能です。視覚的にデータを確認できるため、問題点や課題点を早期に発見できます。BIツールによっては、PCだけでなくスマートフォンでダッシュボード機能を使えるものもあります。
・レポート出力機能
レポート出力機能は、情報をPDF・CSVなどにしてエクスポートする機能です。レポート機能は印刷する表示画面や帳票をデザインする機能も備えており、分かりやすい形で画面や帳票を上司やクライアントに共有できます。
・データマイニング機能
データマイニング機能は、膨大なデータを統計や人工知能を活用して分析し、有効なデータを取り出す機能です。データマイニング機能を活用すると、売れ筋商品の規則性や法則を見つけられます。
BIツールをビジネスに活かすための３つのポイント
BIツールをビジネスに活かすためには、以下のことが重要です。
・導入目的を明確にする
まず初めに、自社にBIツールを導入する目的を明確にしましょう。どれだけ優れたBIツールでも、導入目的が明確になっていないのでは、効果を発揮しません。BIツールの導入前に、自社の現状を洗い出し、どのような問題を解決したいかを明確にしましょう。
・分析するデータを準備する
BIツールを導入しても分析するデータがなければ意味がありません。分析するデータがある程度準備できてからBIツールを導入しましょう。
PDCAサイクルを回し続ける
BIツールの導入によって、高速でPDCAサイクルを回せるようになります。PDCAサイクルを回し続けることは、売上増加やサービス向上につながります。そのため、根気強くPDCAサイクルを回し続けましょう。
BIツールを導入して売上アップとサービス向上を実現しよう
BIツールの導入は、企業にとって大きなメリットになります。BIツールは、製品によって特色が異なります。ITreviewのサイトにてBIツールを比較し、自社に適したBIツールを見極めてから導入しましょう。
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