BIツールのサーバー構築とは？手順や方法を解説！

BIツールの根幹である「DWH」と「ETL」

サーバ構築の話を始める前に、データ活用を可能にするBIツールがどのような仕組みになっているか、理解する必要があります。まずは、BIツールの根幹であるDWH・ETLについて紹介します。

DWH

DWHとは、上段でも解説した通り「Data WareHouse」の略で、直訳すると「データの倉庫」という意味です。業務システムの実行のために使用するデータではなく、分析のために使用するデータを蓄積します。

業務システムのデータベースは、システムの動作効率化のため、過去データはサマリーとしてまとめてしまうことが一般的ですが、それでは過去のデータを詳細に分析することはできません。

DWHに格納するデータは、まとめずに明細の状態で時系列順に蓄積することで、担当者が分析の粒度を自由に設定することができます。

ETL

ETLとは「Extract・Transform・Load」の略で、それぞれ「抽出・変換・読み込み」を表しています。各業務システムのデータベースに蓄積されているデータはまちまちで、そのままではDWHに蓄積することができないため、加工が必要です。

ETLを使うことで各種データをシステムから「抽出」し、DWHの蓄積に適切な形に「変換」した上で、「読み込む」ことができます。各種システムから分析用のデータをETLで適切な形に加工した上でDWHに格納し、それをBIツールで呼び出すという仕組みを構築することによって、担当者レベルでの様々な分析の実行が実現できるのです。

DWHとETLについて、詳しくはこちらをご覧ください。

BIツールに必要なサーバーの構築はどうする？

BIツールを利用するためには、前提として分析する対象のデータを用意する必要があります。ここでは、データを格納するためのサーバーについて解説します。

まずはデータ格納用のサーバーが必要となる

近年ではクラウド上にデータをアップロードして利用するクラウドBIも登場してきていますが、オンプレミス型のBIツールであれば分析用のデータが格納してあるDWHが必要です。

そのDWHを置く場所として、自社でサーバーを用意する必要があるのですが、どのように用意すればよいのでしょうか。

クラウドBIツールについて知りたい方は、こちらをご覧ください。

サーバー構築の方法１．社内のリソースで構築

社内にシステム担当者がいる場合は、サーバー構築を自社で行うことができるでしょう。BIツールを利用する担当者とシステム担当者で要件をまとめ、必要なテーブルの種類などを洗い出した上で、サーバーを構築してもらいましょう。

途中で新たなデータが必要になった場合でも、社内に担当者がいれば、カスタマイズも比較的容易におこなえます。

サーバー構築の方法２．支援サービスを利用する

社内に担当者がいない場合、サーバー構築支援サービスを利用するのも一つの手段です。もちろん費用はかかりますが、専門の会社にアウトソースできるため安心できます。

ただし、途中でのカスタマイズには費用がかかる場合もあるため、導入初期にしっかりと要件を固めておくことをおすすめします。

サーバ構築の流れの一例

ここからはオンプレミス型のBIツールを使用するための、サーバ構築の流れの一例を解説します。あくまで一例であり、選んだ製品や自社の環境、導入をサポートするベンダーによって流れは変わる可能性があります。

１．DWHサーバを構築してデータを蓄積する

まずは、BIツールで分析する対象となるデータを一箇所に集める必要があります。社内のSFAやCRMなどのシステムに蓄積されているデータやユーザが各自で作成したデータ等を抽出・加工した上で、DWHサーバに蓄積していくのです。

BIツールではDWHサーバに格納されたデータを元に分析を行うことになります。

２．キューブ（多次元データベース）を作成する

DWHサーバに必要なデータを蓄積できたら、それらを元にキューブ（多次元データベース）を構築します。キューブはExcelで作成するような縦軸と横軸の２次元方向のデータベースではなく、奥行きのような新しい軸を持つ多次元的なデータベースのことです。

BIツールを利用するユーザはこのキューブに対して分析のための操作を行うことになります。

キューブについて、詳しくはこちらをご覧ください。

３．キューブやレポートにセキュリティ設定を行う

DWHサーバやキューブには、企業にとって重要なデータが保存されることになります。役職や部署によっては、閲覧や加工、分析不可なデータも存在するでしょう。

BIツールで分析対象となるキューブや、分析結果を分かりやすく可視化したレポートには閲覧権限などのセキュリティ設定を早い段階で実施しておきましょう。

４．管理サーバを設置し定期的なジョブを実行していく

BIツールで扱うデータはリアルタイムに更新がされていくものです。各システムで入力されたデータを定期的にBIツール側に取り込み、メンテナンスを実施していく必要があります。

分析対象となるデータに不整合があっては意味がありません。定期的に実行されるジョブを設定し、問題なく動作するか必ず確認しましょう。

そもそもBIツールとは

BIツールとは、複数のシステムに分散しているデータを統合して、スピーディーに分析を行うことができるツールです。これまで、システムからデータを抽出して分析できる状態に加工するためには、データベースなど専門的な知識が必要であり、情報システム担当者などに依頼をする必要があったため、分析できるようになるまでに時間がかかってしまっていました。

BIツールを導入することで、そういった専門的な知識がなくてもデータを抽出することができ、現場の担当者が自由に分析できるようになったのです。

BIとは「Business Intelligence」の略で、企業内のデータを有効活用し、経営上の意思決定に役立てようとする手法や技術のことです。これまで勘や経験に頼って判断していた状態から脱却し、データを用いた精度の高い経営戦略を立案するために、早くから注目を浴びていました。

ここからは、BIツール誕生の歴史や発展について整理しておきましょう。

BIツールの歴史

BIの概念誕生からBIツール登場までの歴史を解説していきます。BIの概念が登場したのは1989年、EUC（End User Computing)とDWH（Data wareHouse）という技術が誕生したときとほぼ同じ時期と言われています。

EUCとは、目的に応じてエンドユーザーがシステムを開発したり、IT機器を導入・運用することであり、これら2つの技術を用いて、担当者が自分で大量のデータを分析する「BI」という考え方が生まれたのです。

競合企業との競争が激化していくにつれ、複合的なデータを元にビッグデータ活用のニーズが高まる時代が訪れました。短期間に適切な判断を行い、競合よりもいかに先に進むかを追い求めた結果、大量のデータをすばやく分析できるBIツールが一気に普及していくことになったのです。

BIツールの主な機能

続いて、BIツールが持つ主な機能を紹介します。

レポーティング

これまでの履歴データを集計し、すばやくパフォーマンス計測を行う機能です。また、レポーティングしたデータをグラフなどの見やすい形で表示させる機能である「ダッシュボード機能」もあります。

OLAP分析

問題の要因に対する仮説を検証するための機能です。蓄積されたデータを様々な角度から解析し、問題点の分析・検証をおこなえます。例えば、1日だけ突出して高い売上が出た店舗の近隣で行われたイベント情報を照らし合わせた所、イベントの日に売上が高かったことがわかった、などの使い方ができます。

データマイニング

複数のデータから、これまで見つけられていなかった関係性や傾向などを探し、確認してくれる機能です。クロス分析、相関分析、回帰分析などの手法が取られます。「ビールを買う客はおむつをいっしょに買う傾向にある」など、通常は考えつかないような関連性を見出し、販売戦略に落とし込むことも可能です。

プランニング

予算編成の根拠を得るために、変動要素のシミュレーションを行うことができる機能です。需要や為替などの変動をシミュレーションし、計画の信頼性を上げることに役立ちます。

BIツールのメリット

BIツールを使うことによって得られるメリットには、どのようなものがあるのでしょうか。ここでは2つのメリットをご紹介します。

誰でも必要な情報の分析が可能

従来、データベースから必要な情報を取り出すには情報システム部門など専門的な知識を持っていないと難しいとされていました。しかし、BIツールを導入することで、現場の担当者レベルでも簡単に情報を取り出し、分析ができるようになります。

ドラッグ＆ドロップでデータ項目を選択し、表やグラフなど出力したい形式を選ぶことで、簡単にレポートを作ることができます。グラフの軸を入れ替えたり、ドリルダウン、ドリルスルーなどの操作も自由におこなえます。

レポート作成の手間が削減できる

複数のシステムにデータが分散している状態では、レポート作成の際に担当者が毎回データを抽出し、加工する必要がありました。その点、BIツールでは定型レポートを作成・共有できるため、大幅な工数削減が見込めます。

また、BIツールで作成したレポートは、CSVやPDFなど、様々なファイル形式で出力することもできますし、ダッシュボード機能を使ってWebレポートとして表示させておくことも可能です。

その他のメリットについてはこちらでも詳しく解説しています。

サーバ構築方法を理解してBIツールを導入しよう

ビッグデータ活用時代の強い味方となるBIツール。使いこなすためには、分析するためのデータを格納するサーバー構築についてもきちんと理解しておく必要があります。

この記事ではオンプレミス型のBIツールを利用する場合を想定して解説しましたが、自社での構築が難しそうだと感じる場合は、外部の支援サービスの利用を検討してみてはいかがでしょうか。

また以下の記事ではクラウド型のBIツール製品についても紹介していますので、合わせて是非チェックしてみてください。