ビジネスインテリジェンス(BI)とは? わかりやすく機能と活用事例を紹介

 2022.09.14  BizApp チャンネル編集部

経営戦略において、目標達成の確立を上げるために役立つソリューションとしてビジネスインテリジェンス(BI)ツールの利用がおすすめです。BIツールを活用すれば、データに裏打ちされた計画の立案によって、知識や経験のみに頼った事業運営からの脱却が可能です。また、企業内の各部門で利用することにより、業務効率や利益率の向上が期待できます。本記事では、BI及びBIツールについて解説します。

ビジネスインテリジェンス(BI)とは? わかりやすく機能と活用事例を紹介

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ビジネスインテリジェンス(BI)とは

Business Intelligence(BI)は、事業運営におけるデータを収集して経営戦略に活かす手法です。1958年にIBMの研究員が使用したのが始まりで、その後、ビッグデータやAIといったICTの発達によって一般化しました。現在では、BIツールを導入して経営戦略に活かすことが標準的となりつつあり、さまざまなソリューションが提供されています。

BIツールの目的

企業では、事業運営によってさまざまなデータが発生しますが、あらゆる場所に散在しているためそのままでは取り扱うことが困難です。そこでBIツールを使用して、データの収集・蓄積・分析・加工を行います。まずデータ収集するために、各部門のデータベースからデータを取り出します。
このときデータのフォーマットが異なるので、変換作業をしなければなりません。そのため、ETLという変換ツールを通してからデータウェアハウスという倉庫に格納します。そして格納したデータから必要なデータを取り出して分析する手順に進みます。
分析によって得られるデータは、売上による需要予測、在庫状況のリアルタイム表示などさまざまです。

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BIツールの導入メリット

BIツールのメリットは、企業のビッグデータを収集して分析と加工ができる点です。膨大な数のデータを抽出して使用できるように加工することはとても難しく、人力で行うには相当なスキルが必要です。しかし、BIツールであれば、即座に分析・加工とアウトプットとしてのレポート化ができます。
さらに大きなポイントとして、リアルタイム性の高いデータが取得できるという点が挙げられます。人力の場合は時間をかけて分析しても、遅延によって役に立たないことがあります。特に需要変化の激しい近年では、リアルタイム性の高い情報はとても重要です。
また、AIを活用すれば、人間ではわからない部分に法則性を発見することも可能です。これにより経営戦略に役立つ新しい知見が得られます。

BIツールの主な機能

ここからは、BIツールの主要な機能について解説します。

データウェアハウス(DWH)

データウェアハウス(DWH)は、企業のさまざまなデータを一箇所に収集・保管するためのシステムです。通常、企業のデータはデータベースに保管されます。しかし、データベースは各部門に分かれており、データ体系に違いがあります。そのため、そのまま取り出しても分析に使用できません。
そこで、データ分析するために一度DWHという大容量の格納庫に入れてから取り出します。保存形態を定義することで、分析と取り出しを容易にするためです。
また、データウェアハウスは、並列処理アーキテクチャによってクエリ処理を並行で行えます。これにより低負荷で素早い抽出を可能にしています。

OLAP分析

OLAP分析は、On-line Analytical Processingを略称したもので、オンライン分析処理という意味合いがあります。ここでいうオンラインとはリアルタイムという意味があり、多次元構造のデータモデルを取り扱うことにより素早い集計が可能です。
多次元構造は、ルービックキューブのようなデータ構造となっており、ひとつのブロックで複数の情報を扱えるようになっています。集計した値(メジャー)はブロックに格納して、縦軸・横軸・奥行き(ディメンション)に別の情報が挿入されます。たとえば、店舗ごとの商品の売れ行きを構築する場合、「ブロックに売れた数」「奥行きに期間」「縦軸に商品」「横軸に店舗」というように四つの情報を格納できるわけです。
そして、こうした多次元構造は、以下の三つの解析手法で利用します。

  • スライシング
    キューブ状になっているデータを断面で切って二次元の表にします。
  • ダイシング
    縦軸・横軸・奥行きを操作して元とは別の表を作成します。ダイスを転がすようなイメージからダイシングと呼びます。
  • ドリルダウン/ドリルアップ
    ドリルダウンはディメンションの階層を掘り下げて、ドリルアップでは上位の階層に戻ります。たとえば、期間をドリルダウンした場合、年、月、日にちといったように単位を変更して集計結果を参照できます。
  • ドリルスルー
    集計の元となるデータを参照します。

データマイニング

データマイニング(Data Mining)はデータ採掘という意味があり、大量のデータをAIや統計学を用いて新しい法則性を見つけ出す手法です。人力では得られない法則性を発見できるため、新しい経営戦略に活かせます。
データマイニングで活用される主な分析方法は以下のようなものがあります。

  • クラスター分析
  • マーケット・バスケット分析
  • ロジスティック回帰分析

クラスター分析は、データから類似性を導き出して分類分けをする手法です。たとえば、売れ行き商品を分析した時に年齢層、日付、天候などを分類して法則を見つけ出します。
一方、マーケット・バスケット分析は、一見関連性のない商品の関係を見つけ出す分析方法です。よく、おむつとビールという関係のない商品が同時に売れるという逸話がありますが、このような法則性を見つけ出せます。
また、ロジスティック回帰分析では、ある事象が発生した時から遡ってデータを分析します。これにより未来の事象予測が可能になります。

レポート作成

分析によって得られたデータは、視覚的にわかりやすいようにダッシュボードに表示できます。集計結果は、二次元の表だけでなくグラフにもできて、レポートとして出力も可能です。
IoT製品と組み合わせれば、リアルタイムで遠隔地の情報をグラフ化したり、定型レポートとして定期的にデータを参照したりできます。

BIツールを選ぶポイント

BIツールもさまざまなソリューションがありますが、適切なものを選ばないと思うように効果が得られない可能性があります。そこで、以下のポイントを参考にして自社に合ったサービスを選択してください。

  • 自社の予算との適合
  • 使いやすさ
  • 既存システムとの相性
  • 自社の業種との相性
  • 必要な機能の搭載
  • サポート体制

BIツールは、無料と有料のものがありますが、自社の予算に合ったものを選ばなくてはなりません。また、自社のシステムや業種との相性も確認が必要です。これらと適合しない場合には、導入しても意味をなさない可能性があります。

BIツールの活用事例

BIツールを利用することで、企業全体で情報を共有することが可能です。たとえば、経営層が意識しているデータも営業担当が共有できることで、営業支援に活用できます。
また、製品ひとつのデータでも売れ行きや死に筋、誰に売れているのか、いつ頃売れているのかといったさまざまな情報が得られます。これにより需要予測や顧客分析、ABC分析など、さまざまな分析に役立てられます。

まとめ

Microsoftでは、BIツールとして「Microsoft Power BI」を提供しています。デスクトップ、クラウド、アプリケーションの三つのサービスが利用できて、簡単にデータを抽出してレポートを作成可能です。
抽出するデータは、オンプレミス・クラウドと環境を問わず使用できるため、さまざまな企業で導入・適合がしやすいシステムです。また、Microsoftの安全なセキュリティを利用することにより、重要なデータを確実に保護してくれます。企業規模に応じて利用できるため、汎用性の高いBIツールとしておすすめです。

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