BIは、Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）の略で、社内に蓄積されている業務データを分析・可視化し、経営判断や業務改善に役立てる手法またはツールのことを指します。

データドリブンな組織形成や企業のデータ活用が重要視されている現代社会において、BIは無視できない存在になっています。

本記事ではBIを導入する方法やメリット、混同しやすいETL（Extract Transform Load）との関係性について触れながら、BIとは何か解説していきます。

BIとは何か

企業には基幹・顧客・受発注・営業支援・人事給与データなど、大量のデータが蓄積されているものの、その豊富な分析材料をうまく活用できていないという実態があります。

BIはそういたったデータを分析・可視化し、今後の企業活動をより合理的かつ効率的に行うために利用されるツールです。

BIツール導入のメリット

BIツールを導入するメリットは以下の通りです。

• 現状の課題が可視化される
• 組織全体で、課題及び目標を共有できる
• データの集計や分析レポートの作成にかかる工数の削減
• データ分析の脱属人化

BIツールの最大のメリットとしては、散見しているデータを集約・可視化することで、現状の課題を迅速に対応できるようにすることです。また、データ分析にかかっていた莫大な工数も削減できるため、その先の施策や改善活動に注力しやすくなることも大きなポイントです。

その他にも、データサイエンティストやデータエンジニアだけでなく、データの扱いに慣れていない一般の社員でも、比較的容易にデータを可視化・分析できるのもBIツール導入の大きなメリットです。データの扱いは属人化しやすいという課題の解決策としても、BIの導入は効果的です。

BIツールの主な機能について

ここでは一般的なBIツールの機能を紹介します。

・レポーティング機能
データを抽出・分析した結果をレポートに出す機能です。
ダッシュボードなどの見慣れた画面上で、グラフや集計表を用いてレポートを共有することが可能です。社内ごと、部門ごとに分析結果の共有が容易にできることがメリットとして挙げられます。最近では異常値の検知アラートや定例レポートといった機能が搭載されているBIも存在します。

・多次元分析（OLAP分析）
多次元分析は「オンライン分析処理」とも呼ばれる分析手法です。
膨大なデータを「ドリルダウン」「ダイシング」「スライシング」といった様々な手法で分析・仮説・検証を行い、より詳細な情報を導き出すものです。

・データマイニング
データマイニングは、統計学・パターン認識・人工知能などのデータ解析処理を用いて、データの関係性を導き出す機能です。

・プランニング/シミュレーション
プランニング/シミュレーションは、蓄積された大量の過去データをもとに、売上予測や販売予測を算出する機能です。特定の条件下での予測も行えるため、様々な要因を考慮したプランニングが可能です。来季の予算案などを算出する場合などに重宝される機能です。

もちろん、現状の数値を把握するためだけにBIを活用している企業もありますが、戦略・分析手法に基づいた活用ができれば、より効果的にBIを活用できるでしょう。

BIツールを導入する手順と方法

BIツールを活用するには、以下の手順を踏むことが重要です。
やみくもに導入した結果、有効活用できていないという企業様も多いため、導入前には計画性を持って検討すると良いでしょう。

利用する目的を整理する

まずは「何のためにBIを導入するのか」という点を明確にしましょう。「データドリブンな組織を作るため」といった大まかな目的ではなく、売上の予測データをもとにマーケティングに役立てたい。そのために○○のデータと××のデータが▲▲という形で必要だ。というように、より詳細まで詰めた要件定義を行うと良いでしょう。

目的の設定が大まかだと、いざBIを活用するタイミングになって不足情報が多く、活用できない……なんてことになりかねません。

目的に合った機能を持つBIツールを選ぶ

次に、目的を達成できるための機能の洗い出しを行いましょう。
BIツールによって「レポーティング機能」「多次元分析機能」「データマイニング」「プランニング/シミュレーション」など様々な機能が存在しますので、導入する前に確認しておきましょう。どのBIツールを選択すれば必要十分なのか、事前に見極めることが大切です。

周辺環境・データ整備を行う

BIツールを入れるだけで、データ活用ができるというわけではありません。あくまでBIツールは集約されたデータを可視化・分析するためのツールです。社内でサイロ化しているデータを集約するためには「ETL」が、ETLで集約したデータを一元管理するためには「DWH」が必要になります。

BIツールを導入する際には付随して必要となるものを精査し、データを整備する工程も頭に入れておくと良いでしょう。

最後に：「ETL×BI」で企業内に蓄積されたデータの活用を

一般的にBIツールの導入をする際には、ETLツールをセットで導入する必要があります。BIを使用してデータ分析を行うためには、DBに格納されている生データをBIに対応するデータとして、データ抽出、変換・加工、格納する必要があるからです。

当社のETLツールである「Reckoner（レコナー）」は、GUIからの直観的な操作を実現し、プログラミング知識なくETL（Export, Transform, Loadを意味する、データの自動一括抽出・変換・投入サービス）を利用できます。

BIツールの導入支援も行っておりますので、データ活用をご検討の企業・組織様はぜひ一度資料をダウンロード頂ければと思います。

ETLツールについて詳しく知りたい、ETLツールの選び方を知りたいという方はこちらの「ETLツールとは？選び方やメリットを解説」をぜひご覧ください。