BIツールとは - 初心者向けにわかりやすく図解 | 機能や目的
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- BIとは
- BIツールとは
- BIツールの仕組み
- データをインプットする
- 集計・分析する
- データの可視化
- BIツールの機能
- レポーティング
- OLAP分析
- データマイニング
- プランニング
- BIツールとExcelやその他データ分析ツールとの違い
- Excelやスプレッドシートとの違い
- その他のツールとの違い
- BIツールの種類
- 国産のBIツール
- 海外系のBIツール
- オープンソース系のBIツール
- BIツールの目的・メリット
- 分析や資料作成の時間を短縮
- 初心者のデータ活用を促進
- 新たな気づきを入手
- 意思決定までの速度と精度が上がる
- より戦略的なリソース配分が実現する
- BIツールを導入するうえでの注意点やデメリット
- それなりの初期投資とランニングコストがかかる
- ある程度のデータ分析能力が必要
- データの品質と整合性を保つ必要がある
- セキュリティとプライバシーの懸念
- BIツールが活用されているシーン
- 売上分析と市場トレンドの把握
- 顧客行動の分析とパーソナライズされたマーケティング
- 財務分析と予算管理
- 人事管理と労働力の最適化
- 生産管理とオペレーションの最適化
- データ集計
- 営業分析・売上分析
- 帳票自動作成
- BIツールの導入で大きな効果が期待できる企業とは
- データ量が多く、複雑なビジネスを運営する企業
- 高度な分析が求められる企業
- 効率化と生産性向上が求められる企業
- BIツールの選び方と意識するポイント
- 導入目的やニーズを本当に満たせるものか
- データの抽出や検索方法がわかりやすいか
- 他のツールとの連携は可能か
- データの出力(エクスポート)に対応しているか
- カスタマイズと拡張性はあるか
- サポート体制は充実しているか
- コストとROIは期待できるか
- おすすめBIツールの比較表
- BIツールの導入で失敗しないために
- BOXILとは
BIとは
BI(Business Intelligence/ビジネスインテリジェンス)とは、組織内の大量のデータから意味のある情報を抽出し、分析して経営上の意思決定を支援するプロセスです。このプロセスを通じて、経営者や意思決定者は、顧客の動向や市場のトレンド、内部の業務効率などに関する洞察を得られます。
BIの目的は、データの収集や保存・アクセス・分析といった一連のステップをもとにデータを活用し、パフォーマンスを向上させることです。BIは、過去のデータにもとづく分析だけでなく、将来の予測や戦略的な計画立案にも役立ちます。
そして、BIはデータ駆動型の意思決定文化を確立するための重要なプロセスとして知られています。ビジネス環境が日々変化する中、BIを通じて迅速かつ効果的な意思決定を行うことが、競争力を維持するうえで不可欠です。
BIツールとは
BIツール(Business Intelligence Tool)とは、経営に必要なさまざまな数値を分析するためのツールを意味します。代表的な機能は、定点的に数値を観測するためのレポーティングや特定のデータを多角的に調べるOLAP分析、未知の知見を手に入れるためのデータマイニング、売上や利益を予測するプランニングなどです。
従来のBIツールは利用までに下図のような段階を踏むケースが大半でした。ただし近年は、BI以外のステップをも代替できるサービスが増加しています。BIツールと一言でくくられる中にも、可能とする範囲および強みをもつ分野が異なるため、BIツールを調査する際には対応領域を意識しましょう。
BIツールの仕組み
BIツールは、次の3つの仕組みから構成されています。
- データを収集・蓄積・統合する
- データを集計・分析する
- データの可視化
データをインプットする
BIツールは、社内の基幹システムやExcelなどと連携し、社内に分散したデータを集約しインプットが可能です。たとえば、ERP・CRM・SFA・MAなどの基幹システムからデータソースをインプットして、それをもとに分析を行います。
データのインプットは、まず「ETL」で複数のシステムからデータの抽出・変換を行います。そして、DWH(データウェアハウス)にデータを保管・蓄積し、DWHのデータをBIツールで収集するのが一般的です。
BIツールでは、このような仕組みによって、これまで社内でバラバラに保存されていたデータを一か所にまとめて収集が可能です。
集計・分析する
BIツールはデータを一元管理して分析し迅速な意思決定を支援するツールのため、収集したデータを分析して集計する仕組みが必要です。
BIツールには、「OLAP分析(Online Analytical Processing/オンライン分析処理)」「データマイニング」などの高度なデータ分析を行える機能が搭載されています。
これらの機能により、よく購入されている商品の傾向や顧客の購買パターンなどを把握でき、経営判断や販売戦略などに活用できます。
データの可視化
BIツールにはビジュアライゼーション機能が搭載されており、分析した結果を単なる数字の羅列ではなく、グラフや図などでわかりやすく可視化できます。
データを分析しても、数字の羅列で結果が表示されてしまったらデータの特徴や傾向などを理解できません。
しかし、BIツールでは、ダッシュボードやレポーティング機能により、分析結果をグラフや図などの誰でもわかりやすい形でレポートを自動表示し可視化できます。そのため、データから現状を容易に把握できます。
PDFやExcelでの出力も可能なため、手作業で資料を作成する手間なく関係者とのデータの共有が可能です。
BIツールの機能
BIツールの代表的な機能であるレポーティング、OLAP分析、データマイニング、プランニングについて解説します。いずれも分析やビジュアル化をする機能には変わりないですが、用途に応じて使い分けることでBIツールの強みを最大限に活かせるでしょう。
レポーティング
レポーティングとは、数値の推移を定期的に図表へ起こす機能です。主な用途は、定例会議向けの資料、定点観測用のダッシュボードなどがあげられます。日常的にデータを監視しなにかしらの傾向が見られた際に分析へ迅速に移れるようにする役割をもちます。
OLAP分析
OLAP分析とは、Online Analytical Processingの略で各事象の分析をする機能です。主な用途は、レポーティングで観測された傾向に対する深堀りといえます。RDB(リレーショナルデータベース)を利用している際はR-OLAP、多次元データベースを利用している際はM-OLAPとして区別されるケースも。
データマイニング
データマイニングとは、データから知見を掘るかのごとく未知の気づきを得るための機能です。主な用途は、ビッグデータから新たな手かがりを得ることです。クラスター分析や回帰分析をはじめ手法は多岐に渡るため、状況に応じて使う機能を選べるようになると分析がはかどります。
プランニング
プランニングとは、過去のデータを活用して将来の数値をシミュレーションする機能です。主な用途には、予算や売上の計画策定があります。PDCAのPlanにおいて利用されるケースが多く、精度の高い予測を立てるのに欠かせない機能です。
BIツールとExcelやその他データ分析ツールとの違い
BIツールは、言葉どおりビジネスインテリジェンスを実現するために特化した機能を提供します。ビジネスインテリジェンスとは、組織内のデータから情報を抽出・分析することによる経営判断の支援プロセスのことです。
ただし、Excelや他の一般的なデータ分析ツールと比較すると、いくつかの重要な違いがあります。これらの違いを理解することは、BIツールの選定や効果的な活用において非常に重要です。
Excelやスプレッドシートとの違い
従来、データ分析は各ツールから抽出したデータを、Excelやスプレッドシートといった表計算ツールにインポートして処理するのが一般的でした。BIツールも同様に、データからグラフやチャートなどを作成し、分析ができるツールです。それでは一体、双方にどのような違いがあるのでしょうか。
データの取り扱い能力が異なる
Excelやスプレッドシートは非常に汎用性の高い表計算ツールですが、大量のデータを効率的に扱うには限界があるでしょう。一方で、BIツールは大規模なデータセットを扱う能力に優れており、データウェアハウスと連携して複雑なクエリや分析を迅速に実行できます。
視覚的に優れたダッシュボードがある
Excelでは基本的なチャートやグラフを作成できますが、BIツールはより高度かつビジュアル面で優れた表示をしてくれるため、直感的にデータを分析しやすいダッシュボードが作成可能です。
自動化とリアルタイム分析
BIツールはデータの自動更新やリアルタイム分析に優れており、常に最新の情報にもとづいて意思決定を行えます。Excelやスプレッドシートでは、このような自動化やリアルタイム処理は困難です。
その他のツールとの違い
データの分析だけであれば、他にもいくつかツールが存在します。BIツールと各種ツールに関して、それぞれどのような違いがあるのかを解説します。
CRMツールとの違い
CRM(Customer Relationship Management)ツールは、主に顧客情報の管理と分析に特化したツールです。BIツールはこれに加えて、財務、営業、人事など企業活動全般に関わるデータを総合的に分析できます。
プロジェクト管理ツールとの違い
プロジェクト管理ツールはタスクの管理や進捗の追跡に焦点を当てていますが、一方でBIツールはプロジェクトに関連するデータを分析し、より戦略的な洞察を提供しています。
ERPシステムとの違い
ERP(Enterprise Resource Planning)システムは、資源計画や業務プロセスの管理に重点を置いているのが特徴です。BIツールはERPシステムからのデータを分析し、業務効率化や戦略策定のための洞察を提供する点が異なります。
BIツールの種類
一言でBIツールといっても、提供元や技術基盤によって種類はさまざまです。大きく分けると、日本企業向けに作られた国産のBIツール、海外系のBIツール、そして無料で使えるオープンソース系のBIツールがあります。それぞれの特徴と適用範囲を理解することで、ビジネスのニーズに最適なBIツールを選択できるでしょう。
国産のBIツール
国産のBIツールは、日本国内の企業や組織の特性を理解しやすいといった点が大きな特徴です。日本企業向けに作られたものが多く、日本特有のビジネス文化や法規制、言語の対応が含まれています。
また、日本国内でのサポート体制が整っていることも大きな利点で、導入後のフォローアップやトラブルシューティングがスムーズに行えます。とくに中小企業や日本市場に特化した分析を行いたい場合に適したツールです。
海外系のBIツール
海外系のBIツールは、グローバルスタンダードにもとづいた機能や設計が特徴で、とくに多国籍企業やグローバル市場をターゲットとする企業に適しているでしょう。海外系のBIツールを使うメリットとして、多様なデータソースの統合や高度な分析機能、広範なユーザーコミュニティによるサポートなどがあげられます。
また、BI自体がもともとはアメリカのIBMで生まれた概念です。そのため、シェア率も海外系のBIツールが高い傾向にあります。そういった背景から海外系のBIツールは最新の技術トレンドをいち早く取り入れることが多く、先進的な分析手法を求める企業にも適しています。
オープンソース系のBIツール
オープンソース系のBIツールは、高いカスタマイズ性をもつことが最大の特徴です。コストを抑えつつも、特定のニーズに合わせたカスタマイズが可能であり、技術的な知見をもつ企業にとっては大きなメリットがあります。また、オープンソースコミュニティからのサポートや知見の共有も期待できます。
ただし、無料で使える反面導入や運用には一定の技術力が必要となることが多く、リソースや専門知識をもつ組織に適しているでしょう。場合によっては有料ツールを導入した場合よりもコストがかかってしまう可能性すらあります。
BIツールの目的・メリット
BIツールの導入で次のようなメリットを得られます。
- 分析や資料作成の時間を短縮
- 初心者のデータ活用を促進
- 新たな気づきを入手
- 意思決定までの速度と精度が上がる
- より戦略的なリソース配分が実現する
分析や資料作成の時間を短縮
分析および資料作成にかかる時間を短くできる点が、BIツール導入におけるメリットの一つです。
Excelをはじめとしたツールでも可能ではあるものの、BIツールならより見やすくスピーディーに作成していけます。ダッシュボードと呼ばれるページに、複数の図表を一覧にまとめる機能も存在します。
初心者のデータ活用を促進
BIツールの目的には、現場の担当者に向けた分析体制の構築があります。従来の分析ツールは、初心者にとっては何をすればよいのかわからなかったり、SQLと呼ばれるプログラミング言語を書く必要があったりしてハードルが高い傾向にありました。
セルフサービスBIとも呼ばれる初心者向けのBIツールは、ドラッグアンドドロップにてわかりやすいUXを提供しています。
新たな気づきを入手
BIツールだからこそ得られるメリットには、ビッグデータによる新たな発見があげられます。これまでのシステムではデータ活用に慣れている方でも知識と工数を要したデータマイニングが、BIツールならスムーズに進められます。
事業に行き詰まっている企業は、これまでのデータを振り返るきっかけとして活用するとよいでしょう。
意思決定までの速度と精度が上がる
BIツールの導入により、データにもとづく迅速かつ正確な意思決定が可能になります。リアルタイムのデータ分析によって、市場の変動や業務上の問題に素早く対応でき、より戦略的な意思決定を行えます。
より戦略的なリソース配分が実現する
データ分析を通じて、どのビジネス領域がもっとも効率的か、またどの領域にリソースを投入すべきかを識別できるようになります。BIツールによる洞察は、リソースの最適な配分や事業の優先順位付けを可能にし、全体的な組織の効率化につながるでしょう。
BIツールを導入するうえでの注意点やデメリット
BIツールを導入すると多くのメリットを享受できますが、同時にいくつかの注意点やデメリットが存在します。よくあげられる注意点やデメリットは次のとおりです。
それなりの初期投資とランニングコストがかかる
多くのBIツールは、導入にあたって高額な初期投資が必要です。とくに大規模なシステムや複雑な分析機能を備えたツールは、高額なライセンス料やカスタマイズ費用がかかることもあります。
さらに、BIツールの維持管理には、システムのアップデートや保守・サポートサービス、追加機能の導入費用といった継続的なコストがかかります。
ある程度のデータ分析能力が必要
BIツールはあくまでも経営に必要なさまざまな数値を分析するツールであり、導入して終わりではありません。分析結果をもとに、どのような意思決定を下すかは人間の頭で考え、手で行う必要があります。BIツールを活用するには、ある程度のデータ分析能力が必要不可欠です。
データの品質と整合性を保つ必要がある
BIツールの分析結果は、入力されるデータの品質に依存します。もし不正確または不完全なデータを入力してしまうと、誤った分析結果をもたらす可能性があります。したがって、もととなるデータの整合性と品質を維持することも重要な要素です。
セキュリティとプライバシーの懸念
BIツールを通じて取り扱うデータには、機密性の高い情報が含まれる場合もあるでしょう。適切なセキュリティ対策を講じないと、データ漏えいや不正アクセスのリスクがあります。
BIツールが活用されているシーン
BIツールの目的やメリット・デメリットがわかったところで、次はBIツールが具体的に活用されているシーンをいくつか紹介します。
売上分析と市場トレンドの把握
小売業やEコマース企業では、BIツールを使用して売上データを分析し、市場のトレンドや消費者行動の変化を把握可能です。
たとえば、特定の製品カテゴリや地域における売上の変動を追跡し、市場の需要に応じた在庫管理やプロモーション戦略を立案するのに活用できます。
顧客行動の分析とパーソナライズされたマーケティング
マーケティング部門では、顧客の購買履歴やオンライン行動を分析し、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開できます。
たとえば、顧客の過去の購買傾向を分析して、個々の顧客に最適な製品推薦やプロモーションを行うのに活用できるでしょう。
財務分析と予算管理
財務部門では、BIツールを使用して財務データを分析し、予算の効率的な管理や将来の財務予測を行えます。
たとえば、過去の支出パターンを分析して、不必要なコストの削減や資金配分の最適化を図るのに活用できます。
人事管理と労働力の最適化
人事部門では、BIツールを使用して従業員のパフォーマンスデータや勤務パターンを分析し、労働力の最適化や満足度向上策を講じられます。
たとえば、成果と勤務時間の関係を分析して、より効率的な勤務体制や研修プログラムを設計するのに活用できるでしょう。
生産管理とオペレーションの最適化
製造業では、BIツールを使用して生産データを分析し、製造プロセスの効率化や品質管理を行えます。
たとえば、製造ラインのパフォーマンスデータを分析して、生産効率の向上や不良品の発生原因を特定するのに活用できます。
データ集計
BIツールは膨大なデータを集計して、レポーティング機能で視覚的に見やすい状態でアウトプットできるため、集計作業を自動化できます。
たとえば、売上データのような日々発生するデータ集計業務の効率化や工数削減に役立ちます。
ツールの中には、Excelファイルをインポートして活用できるツールもるため、それらを活用すれば既存のフォーマットを活用してデータの集計が可能です。
営業分析・売上分析
BIツールは、営業支援でも効果を発揮します。
たとえば、BIツールを活用すれば、手作業で複数のシステムからデータを収集、抽出する手間をかけずに分析が可能です。また、複数システムのデータを横断して集計・分析できるため「このような顧客がこの商品をよく購入している」といった傾向や商品と顧客の関連性がわかり、有益な営業戦略を立てられるようになります。
BIツールで営業担当者の案件を分析して傾向を把握すれば、営業活動の標準化や属人化防止にもつなげられるでしょう。
帳票自動作成
BIツールは複数のシステムからデータを収集し横断的に活用して帳票を作成できます。
たとえば、BIツールを活用して帳票の作成を自動化し、担当者の工数削減が可能です。また、BIツールは簡単な操作で帳票の修正が可能なため、業務効率化や属人化の解消に効果的です。
帳票を手書きで作成したり、Excelのマクロを使用して帳票を出力したりするには時間がかかります。また、Excelでマクロを使用する場合、すでにマクロを使える人でないとメンテナンスを行えず業務が属人化するリスクもあるでしょう。しかし、BIツールを活用すれば、これらの課題解決につながります。
BIツールの導入で大きな効果が期待できる企業とは
BIツールの導入によってとくに大きな効果が期待できる企業には、特定の特徴や企業形態があります。次にBIツールがとくに効果を発揮しやすい企業の例をあげ、それぞれの理由を説明します。
データ量が多く、複雑なビジネスを運営する企業
大規模なEコマース企業
Eコマース企業では、顧客の購買履歴や閲覧データ、顧客フィードバックなど膨大な量のデータが生成されます。BIツールを導入することで、これらのデータから顧客行動のパターンを把握し、売上向上のための戦略を立てられるようになるでしょう。
多国籍企業
多国籍企業では、異なる国や地域における市場データや運営データを一元的に分析することが重要です。BIツールは、これらのデータを統合し、グローバルな視点での意思決定を支援します。
高度な分析が求められる企業
金融業界
金融業界では、市場動向やリスク管理、顧客ポートフォリオなど、高度な分析が求められます。BIツールによる精密なデータ分析は、より効果的な投資戦略やリスク軽減策の策定を可能にします。
美容健康・医療業界
美容健康・医療業界では、患者データや治療結果、医薬品の効果などの分析が重要です。BIツールによるデータ分析は、治療法の改善や新薬開発の意思決定に役立ちます。
効率化と生産性向上が求められる企業
中小企業
中小企業では、リソースの限られる中で効率的な運営が求められます。BIツールの導入により、販売動向の分析や顧客満足度の向上、コスト削減など、限られたリソースの最適化が図れるでしょう。
スタートアップ企業
成長期のスタートアップ企業では、市場の変化に迅速に対応し、成長機会を捉えることが重要です。BIツールによる迅速なデータ分析を通じて、新しい市場機会の特定やビジネスモデルの調整がしやすくなります。
こういった企業では、BIツールによるデータ駆動型の意思決定がとくに効果的です。戦略的な分析と迅速なアクションにより、ビジネスの成長と競争力の向上が期待できるでしょう。
BIツールの選び方と意識するポイント
BIツールを選ぶ際には、ニーズに合わせて最適なものを選定することが重要です。次にBIツールを選ぶ際の重要なポイントと注意点を紹介します。
導入目的やニーズを本当に満たせるものか
BIツール選定の最初のステップは、ビジネスニーズと目的を明確にすることです。レポーティングやデータマイニング、予測分析など、必要な機能を特定し、それに適したツールを選ぶ必要があります。
データの抽出や検索方法がわかりやすいか
BIツールの使いやすさは、導入後の効果に直結します。直感的で理解しやすく、従業員が使いこなせるユーザーインターフェースのあるBIツールを導入することで、より分析がしやすくなるでしょう。操作感は実際に触ってみないとわからない部分も多いため、無料トライアルやデモを活用して比較検討してみましょう。
他のツールとの連携は可能か
他のビジネスツールやシステムとの連携が可能かどうかも重要な選定基準です。CRM、ERP、会計ソフトウェアなど、既存のビジネスアプリケーションやデータソースとの連携がスムーズに行えるか確認しましょう。これにより、データの一元管理と効率的な分析が可能になります。
データの出力(エクスポート)に対応しているか
BIツールからデータを出力し、他のフォーマットやツールで利用できるかも重要なポイントです。他のアプリケーションや分析ツールでも扱いやすい、CSVのような形式によるデータエクスポート機能があるか確認しましょう。これにより、データの活用範囲が広がります。
カスタマイズと拡張性はあるか
ビジネスが成長するにつれて変化するニーズに対応できる、カスタマイズ可能で拡張性のあるBIツールを選ぶことが望ましいです。将来のビジネス展開を見越して、柔軟な拡張性があるツールを選定しましょう。
サポート体制は充実しているか
BIツールを導入するにあたり、ベンダーのサポート体制が充実しているかは重要です。とくにはじめてBIツールを導入する場合は、わからないことも多いでしょう。運用をスムーズに進めるために、導入時だけでなく、導入後にも適切なサポートが得られるかを確認しておきましょう。また、マニュアルやユーザーコミュニティの有無なども確認できるとなおよいです。
コストとROIは期待できるか
BIツールのコストは、初期投資だけでなく、運用とメンテナンスの費用も含めて総合的に評価する必要があります。また、投資に見合ったROI(投資利益率)が期待できるかを事前に検討することも重要です。
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BIツールの導入で失敗しないために
BIツールの機能や目的について紹介しました。BIツールを使いこなせれば、コストの削減や効率的な経営上の意思決定が可能です。ツール導入で失敗しないためにも、各サービスの念入りな情報収集を行い、必要な機能やコスト感を把握したうえで、適したサービスを選定してください。
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