BIツールを選定するために、まず必要な要件を洗い出す必要があります。その後比較表でサービスを絞り込んで、試験的に導入する流れがおすすめです。具体的な比較方法は、こちらの記事にまとめています。

BIツールとは、企業が事業運営をする中で蓄積してきた膨大なデータをシステム上に集約・体系化することで、経営上の意思決定に必要な分析とアウトプットができるツールの総称です。

社内の各所に散在しているデータを一元的に管理できるようになり、経営状況の「見える化」が可能になります。

営業やマーケティング・人事などに関する情報を、それぞれ管理できるツールやシステムは多くありますが、BIツールは部門横断的に広く情報を集めて整理・可視化できるのが特徴です。その結果、自社に何が起きているのか、その原因はどこにあるのかを把握するのに役立ちます。

近年はデータに基づいた合理的な経営（データドリブンな意思決定）の有効性が広く認識されていますが、BIツールはさまざまな情報の集約・整理に加えて、多角的な分析が可能なので、客観的なデータに基づいた精度の高い意思決定を実現できます。

【BIツールの主な機能】

一口にBIツールと言っても、次のように「レポーティングツール」「OLAP分析ツール」「データマイニングツール」「プランニングツール」の4種類に分けられます。

個別のツールとしてリリースされている場合もあれば、複数の機能を有する製品・サービスもあります。それぞれの特徴を簡単に理解しておきましょう。

・レポーティングツール：経営上の問題が起こる兆候を、事前に発見することを目的としている。売上をはじめとした企業のパフォーマンスを監視・分析し、異常が見られた場合はアラートを出したり、対処の必要性を報告したりするのが特徴。
・OLAP分析ツール：問題が実際に起きてしまった後に、原因の分析、並びに検証を行うことを目的としている。OLAPとはオンライン分析処理のことで、データベースに蓄積されたデータを多方面から解析し、問題点やその解決法を発見する機能。
・データマイニングツール：問題への対処法の発見を目的としている。さまざまなデータを分析し、問題の対処に利用できそうな、データ間の関係や傾向を探すのが特徴。統計学的な検知から、問題解決の糸口を発見できる。
・プランニングツール：予算編成に役立つツール。過去のデータを分析することで、予算計画の根拠を入手できる。

【経営上の迅速な意思決定が必要になったため】

事業環境の複雑化や消費者ニーズの多様化などを背景として、どういった業界でも経営上の意思決定は年々、難しくなってきています。

さまざまな情報を参考にしたうえで、最適な意思決定をするためには情報を多角的に分析し、自社の置かれた状況を正確に把握できる環境が必要です。

そこで社内外の多様なデータを集約し、まとめて管理できるBIツールを導入する企業が増えています。これまで専門家に頼りがちだった売上分析や顧客動向分析などを、BIツールを軸に社内で実行できる環境を整えることで、迅速な意思決定が可能になりました。

【部門横断的にデータを有効活用する環境が求められるため】

IT化が急速に進む現代において、企業が取り扱うデータ量は急激に増えており、データの正確な管理運用に加えて、部門を超えたデータ統合が多くの企業の課題となっています。

営業やマーケティング、人事など、各部門でまったく異なるシステムでデータを管理している企業は少なくありません。しかし、各所でばらばらにデータを運用していると、情報が社内にあるにもかかわらず、必要としている人員がデータを利用できないといった事態になってしまいます。

そこでBIツールを導入し、部門横断的にデータを有効活用できる環境を整えることで、必要なタイミングで最適なデータの活用が可能になります。

【社内の各所にある多様なデータを統合・管理できる】

BIツールは、社内の各部署・部門に散在しているデータの統合・管理が可能で、全社的にデータを有効活用できる環境を構築できます。

BIツールが登場し、多くの企業に活用される以前は、部門ごとにデータを独自管理している企業が多く、必要に応じてデータの統合をするだけでも相応の手間がかかることが多くありました。

また、データ解析は知識のある一部の社員のみしかできず、営業やマーケティングの担当者がエクセルでデータ解析をしても、データ量が足りずに正確な分析ができない場合も少なくなかったのです。

しかし、BIの導入が広まることで、企業の各部門がそれぞれ収集したデータは、データウェアハウス（DWH）に統合されるようになり、全社的に利用できるようになりました。

【一般社員による高度なデータ分析が可能に】

分析ツールを利用することで、ドラッグ＆ドロップやクリックなどの簡単な操作のみで、誰もが業務内容に適した高度な分析ができるようになります。

部門ごとの限られたデータ群ではなく、各部門が有する情報を統合したデータをもとにできるため、高度かつ多角的な分析が可能です。

必要なデータにすぐアクセスできるのに加えて、PDFやエクセルなど、さまざまな形式でアウトプットができるので、部門内はもちろん、マネジメント層に提出する資料の作成もスムーズにできます。

かつてはレポート作成にかかる工数も膨大でしたが、BIツールの導入で情報のアウトプットにかかる工数も削減されました。

【分析結果から自社の現状を視覚化できる】

BIツールの高度な分析により、自社の客観的な状況を把握できるようになります。タイムリーな解析で業務上の問題点を把握できるのに加えて、今後起こりうる問題の予測も可能です。

さまざまな情報を多角的に分析することで、いまだ表面化していない問題を把握できるのは、マネジメント層にとって大きな意味があるでしょう。

問題が深刻化する前に有効な解決策を導き出せるようになるので、特に新規事業に着手している企業や、積極的な事業拡大を目指している企業に役立ちます。

BIツールはSFAやCRMといった代表的な管理ツールの中でも、特に高価な傾向にあります。クラウド型かオンプレミス型かにかかわらず、ある程度のコスト負担は避けられません。

また、導入時には複雑な設定が必要となるので、社内にIT関連に詳しい人材やエンジニアなどがいない場合は、ベンダーの導入サポートを利用する必要があるでしょう。

しかし、抽出・加工するデータの設定などは基本的に社内の人材が行う必要があるため、統計分析の知識を有する社員が求められます。

【自社の目的や事業内容に合ったツールか？】

BIツールを選ぶ際には、まず自社の目的や業種・業務内容に合ったツールか確認する必要があります。

上記のように、BIツールは主に「レポーティングツール」「OLAP分析ツール」「データマイニングツール」「プランニングツール」の4種類があります。それぞれ機能性や使い勝手がかなり変わってくるので、現場が求めていない機能を有するシステムを導入しても意味がありません。

まずは、何のためにBIツールを導入するのか、社内のどういった問題・課題の解消に活用するのかを明確にしましょう。そのうえで必要な機能を洗い出し、どのタイプのBIツールを選ぶのか決める必要があります。

業種や業務内容ごとに多用される分析手法を、テンプレートとして用意しているものもあるので、現場がどういった機能を必要としているか確認したうえで、導入する製品・サービスを絞り込みましょう。

業種や業務内容に応じたツールを選択すれば、導入時の設定にかかる負担も軽減できます。

【ETLやDWH（データウェアハウス）と連携が可能か？】

BIツールの利点を最大限に発揮するには、ETLやDWH（データウェアハウス）との連携が欠かせません。

ETLは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し）」のそれぞれの頭文字をとった略語で、データベースや各種管理システムなどから、特定のデータを抽出・変換し、DWHに書き出すプロセスを指します。

DWHとともに多くのETLツールがリリースされているので、BIツールを含めて、これらが互いのシステムにうまく対応していることが大事です。導入するBIツールとともに、ETLや導入・運用している（運用する予定の）DWHとの整合性もチェックしましょう。

【分析対象を明確にして最適なツールを導入する】

BIツールは他の管理システムと比較しても、特に導入に失敗しやすいとされています。その原因の一つとして、分析対象が曖昧なままツールを導入してしまうパターンが挙げられます。

BIツールはデータを分析するためのツールであり、社内で取り扱うデータは多種多様です。その中から、どのデータを分析にかけるべきなのかわからないまま、とりあえずツールの導入をしてしまうケースはけっして少なくありません。

まずは分析対象を含め、何を目的としてBIツールを導入するのかを明確にしましょう。業務部門とシステム部門がよく話し合ったうえで、必要な機能が実装されたツールを慎重に選ぶ必要があります。

【ツールを利用する社員の理解を得ておく】

BIツールに限らず、せっかく導入したツールやシステムが現場で使われなくなってしまうケースは、珍しくありません。

たとえシステム部門の評価が高いツールでも、現場の社員が導入に不満を感じていたり、これまでのやり方で事足りると感じたりしている場合、結局使われなくなってしまいます。

導入にあたっては、必ず現場のニーズを正確に把握し、社員目線で使いやすいシステムを導入することが大事です。それに加えて、操作マニュアルを整備したり、運用のメリットを現場の社員に説明する機会を設けたりするなどの活動にも注力しましょう。

実際にツールを利用するのは現場の社員ですから、社員が自発的にBIツールを利用したいと思うような工夫が求められます。