資料請求リストに製品が追加されていません。
企業内に蓄積された膨大なデータを有効活用するため、BIツールに注目が集まっています。ただし、有効活用するためには社内のシステムからデータを抽出し、蓄積するための仕組みも整える必要があります。
ここでは、改めてBIツールの機能やできることなどを整理したうえで、データを蓄積するためのサーバーを構築する方法について解説します。
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。
まずは、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。
ではここで、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（担当者）が自身でシステムを開発したりIT機器を導入して運用するなどを行うことですが、それを可能としたのがPCの登場です。
DWHとは、これまでのデータベースとは違い、複数のシステムから抽出したデータを時系列ごとに保管し、分析に活用できるように格納したもので、これまでのように業務システムに利用するためのデータではなく、分析に利用するためのデータとして準備しておくようになりました。
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。
競合との競争が激化していくにつれ、ビッグデータ活用のニーズが高まっていきました。これまでの勘や経験だけではなく、複合的なデータをもとに的確な経営判断が必要とされるようになっていったのです。
しかし、企業競争に勝つためは、意思決定のスピードも非常に重要です。いかに短期間に適切な判断を行い、競合よりも先に進める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ツールが普及していきました。
BIツールでできる分析機能としては、大きく4つの種類があります。
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。
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。
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。
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。
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。ドラグッグ＆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。
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。
では、データ活用を可能にするBIツールは、どのような仕組みになっているのでしょうか。ここでは、根幹にあるDWH・ETLについてご紹介します。
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、担当者レベルでも様々な分析を行うことができるようになったのです。
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。
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。
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。
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。
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も重要です。
自社で構築が難しい場合は、外部の支援サービスを利用することも検討してみてはいかがでしょうか。
会員になるとできること
注目の最新ニュース・製品・サービスの情報をメールで
お届けします。
気になる製品・サービスにもそのままお問い合わせ可能！
資料請求やお問い合わせをされた場合、提供会社へお知らせをさせていただきますので、ご了承いただけますようお願い申し上げます。
登録された個人情報は、マイページ「登録情報の変更」で変更いただけます。
BIツール
第1位
重要なデータの変化はもちろん、なぜそれが起きたのかというその原因までを追求し、ユーザーに提示します。Yellowfin 7.4のスマートBIは、これまでの概念を覆す、まさに革命的な機能です。
Yellowfin Japan株式会社
第2位
基幹システムをはじめとした各種システムのデータをDr.Sumに蓄積することにより、 現場の担当者が必要なときに必要なデータを入手し、レポート作成や分析に利用できるようになります。
ウイングアーク１ｓｔ株式会社
| 12月10日(月) 更新 | |
 |
|
|---|---|
 |
|
 |
|
 ランキング一覧へ
|
|
