4種類のBIツール—導入後に必要な初期設定とは？

BIツールの種類は4つに大別できる

BIツールは機能で見ると、大きく分けて以下の4つに分けられます。

■レポーティング

企業活動の全ての履歴データを利用して、業務のパフォーマンスを計測・監視し、異常が発生したときには、すぐに修正するために利用するツールです。

■OLAP（オンライン分析処理）分析ツール

OLAPとは　Online Analytical Processing（オンライン分析処理）」の略で、業績に問題がある場合などに、その要因を深く掘り下げ、検証を行うためのツールです。

■データマイニング

さまざまなデータから未知の関係・傾向などを探索するためのツールです。「クロス分析」「相関分析」「回帰分析」などの分析手法を使います。

■プランニング

経営層が予算編成などの計画立案を行う際に、過去実績の分析と、その分析をベースにしたシミュレーションを実行し、計画の根拠を確認するために使用するツールです。

4つの機能は、それぞれのツールで初期設定作業に違いがあります。以下に順を追って説明していきましょう。

参考記事：【BIツール入門】導入目的や種類・機能を解説！

ツール別の初期設定

レポーティングツールで必要な初期設定

レポーティングツールは、既存の業務システムからデータを抽出し、それをレポーティングツール用のデータベースに格納する作業が必要です。

まず、既存の業務システムからはCSVなどの形式でデータを抽出します。次にレポートの種類、使用するデータ、集計や加工のやり方、表現形式（表・グラフなど）を定義します。

次にダッシュボードを設定します。レポーティングツールの利用者は、専門家ではなく、経営者やマネージャーが一般的なため、見た目が分かりやすく、操作がしやすい環境が求められます。そのために、ダッシュボードと呼ばれる、操作性の高いユーザーインタフェースが用意されています。

利用者の役割や責任に応じて、ダッシュボードをカスタマイズします。異常があった場合、ダッシュボードにアラートで通知する必要があるため、異常値の設定も必要です。

参考記事：BIツール活用の鍵！ダッシュボード機能について

OLAP分析ツールで必要な初期設定作業

OLAP分析ツールは、多次元データベースと呼ばれる複数の軸（例：地域・製品・期間など）を持つデータベースに対して、ドリルダウン（データを詳細に掘り下げること）、スライシング（集計軸を切り取り集計すること）、ダイシング（集計軸を入れ替えて集計すること）という3つの操作をしながら、問題の原因を探っていきます。初期設定として、多次元データベースを準備します。

多次元データベースは、分析などの参照のためだけに、各業務システムからデータを抽出し加工して作成したDWH（データウェアハウス）という特殊なデータベースから抽出するか、ETL（Extract/Transform/Load）という業務システムから多次元データベースに必要なデータを集めるツールを使って作成します。

参考記事：BIを実現する「DWH」と「ETL」とは!?

データマイニングツールで必要な初期設定作業

データマイニングツールでも分析用のデータベースを用意する必要があります。データベースは、OLAP分析ツールと同様に、DWHから抽出したり、ETLを使って既存の業務システムから抽出したりします。

OLAP分析ツールとの違いは、OLAP分析が多次元データベースそのものを操作するのに対し、データマイニングではクロス分析・相関分析、回帰分析など専門的な統計処理を行うという点です。これらの統計処理には、SQLなどによる計算処理が必要です。そのため、導入担当者は分析の専門家と協力して、計算式などを事前に定義しておく必要があります。

プランニングツールで必要な初期設定作業

プランニングツールでも分析用のデータベースの準備をする必要はありますが、経営計画策定の根拠を得るのが目的のため、OLAP分析やデータマイニングと比較すると、抽出する項目や基になるデータベースの数は限られます。

プランニングの初期設定で大変なのは、シミュレーション用の各種作業テーブルを作成することです。利用者である経営者やマネージャー層からシミュレーションの要件をヒアリングして、必要なテーブルを準備する必要があるからです。

新しいBIツール「セルフサービスBI」

BIツールの初期設定は、一般に高度で時間がかかる作業です。初期設定以外にも分析したいデータの事前抽出や統合などの加工作業が必要ですし、分析やシミュレーションは、現場の担当者が情報システム部門に依頼しても即座に対応してもらえないことが少なくありません。

そこで、その解決策として登場したのが「セルフサービスBI」と呼ばれるツールです。これは、専門的なスキルがない現場の利用者がデータの抽出や統合などを自分たちでできるようにした新しいBIツールで、活用の幅を広げる製品として注目されています。セルフサービスBIは、クラウドサービスとして提供されることが多く、初期導入のコストを抑えられるメリットもあります。

データベースエンジニアなどの人数や業務状況などは社内の情報システム部門の体制などによって異なりますが、もし、情報システム部門に余裕がない場合には「セルフサービスBI」を選択肢に入れて検討するとよいでしょう。

参考記事：セルフサービスBIは既存のBIツールとどう違う？

まとめ

BIを効果的に使うためには、必要とする機能を搭載する製品を選び、求めるデータが正確に表示されたり、分析ができるようにさせるため、初期設定を正しく行う必要があります。その際には、ぜひ今回の記事を参考にしてみてください。