現代のビジネス環境では、膨大なデータを効果的に利用し、AI技術による支援及び高度なアプリケーションが、競争力を生みだすベクトルとなっています。しかし、多くの企業が直面する課題は、データの分析方法やその活用法を見つけることです。
本記事では、BIとは何か、そのシステムの用途や基幹システムとの違い、及びデータウェアハウスとビッグデータのアーキテクチャに関する章を、導入事例を交え、意味と使用方法について詳しく解説します。ビジネスインテリジェンスを活用することで、企業の競争優位性を高め、ビジネス及び事業拡大を加速させる方法を、代表やマネージャーによるレビュー事例を参考にして見つけてみませんか？この記事を読むことで、BIシステムの導入により得られる具体的なメリットや、取締役、本社の決算・増資、及び派遣された人材の成功事例を理解し、データ活用の新たな一歩を踏み出す手助けとなります。
はじめに
近年、統計やリアルタイムダッシュボード、さらにはアナリティクスといったツールを用いたデータ分析・活用の動向が頻繁に取り上げられています。経済産業省が2018年に発表したDXレポートに示されるように、各会社はモダンなインフラ整備およびデジタル化の波に乗り遅れることなく、DX（デジタルトランスフォーメーション）の仕組みを構築し、データの有効活用を目的としてビジネスインテリジェンスが求められています。企業において、まずデータを活用するということでは、BI（ビジネスインテリジェンス）システムが導入されているのか、導入されているならば活用されているのか、といった議論も多くされているのではないでしょうか。BIシステムといってもその概念は、幅が広くいろいろな考え方や機能があります。本記事では、それらをひとつひとつ解説してゆきます。
BIとは
BIとは、『Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）』の略で、企業内外のあらゆるデータを、集計・蓄積し、グラフやダッシュボードを駆使したビジュアル分析やリアルタイム統計で経営の意思決定を支援するツールとして、その機能と目的を実現する手法や仕組みのことです。
1989年に、ガートナーグループのアナリストであったハワード・ドレスナー（Howard Dresner）が、最初に提唱したといわれています。経営者や一般のビジネスパーソンが、情報分野の専門家に頼らずに自らが売上分析、利益分析、顧客動向分析などを行い、迅速に意思決定することの実用性を説き、そのコンセプトをBI（ビジネスインテリジェンス）と呼びました。「勘と経験に基づく意志決定から、データに基づく意志決定へ」というキャッチフレーズと共に情報活用・データ分析が普及してきました。一部のアナリストのためだけではなく、エンドユーザが自ら利用できる分析環境を実現したものがBI（ビジネス インテリジェンス）システムです。
BIシステムの用途
では、BIシステムは、どのようなケースで利用されるのでしょうか。
具体的な例を挙げていきます。
・業績管理と基幹システム連携によるリアルタイム集計
・顧客分析とマーケティング用ダッシュボードによる意思決定支援
・商品分析を通じた市場動向とビジュアルグラフによる統計の活用
・売上分析（利益分析）は、企業の経営意思に沿って目的と連携し、コストと価格の決定を支援します。
・予実分析は、企業の業務効率とai予測を導入し、運用仕組みの構築を支援します。
・購買分析（併売分析）は、ビジネスインテリジェンスツールを活用し、企業のマーケティング戦略と連携した仕組みの構築を支援します。
・在庫分析は、データベース集計とリアルタイム統計をビジュアルグラフで表現します。
・エリア分析では、最新統計とモダンアナリティクスを活用して、地域市場をビジュアルで表現します。
・購入サイクル分析
etc…
上記の図のように、経営者としては業績管理、営業部門では顧客分析、商品分析、売上分析、損益分析、生産・在庫管理では在庫分析などあらゆる部門、もしくは業種で利用されています。
基幹システムとBIシステムとの違い
社内には多種多様なシステムが存在し、企業の経営や業務支援のために、ビジネスインテリジェンスツールの導入が注目されています。売上管理用の販売管理システムや給与計算用の給与システムなど、各システムごとに整備されたデータベースを活用し、ExcelやAIを利用したリアルタイムの統計集計およびビジュアルなダッシュボード機能が、企業の経営支援と連携して動作しています。
データが存在すれば、簡単にデータ分析が可能と考えられがちですが、ビジネスインテリジェンスツールを用いた統合分析機能の構築は、企業にとって重要な意味を持ち、導入時の選び方が求められます。システムごとに独自のルールでデータが保存されていると、欲しいデータを取り出すことは容易ではありません。
例えば、ビジネスインテリジェンスのアナリティクスを用いた売上分析を行う場合、会計システムから売上高およびその詳細データを集計して抽出します。売上高の内訳を明確にする目的で、明細に記載されている各商品のデータと在庫システムの情報を連携させ、ビジュアルグラフによる仕組みを構築します。また、顧客ごとに何を買っているかを知るためには、売上高の明細にある顧客と販売システムにある顧客を結び付け、その内訳がわかるようにしなければ売上分析をすることができません。
また、同じ意味のデータがシステムごとに違う形で保存されていたり、各部門でデータが管理されていると、データ作成・収集に時間がとられてしまい、分析や報告文書の作成は大変時間がかかってしまいます。
そのため、情報を活用するためには、社内のシステムからデータを集約し利用しやすい形にしておかなければなりません。
データを集約し、データを調え、管理していく必要があります。そうすることによって、はじめて目的別の分析やレポートが作成できるようになります。
データウェアハウスとビッグデータのアーキテクチャ
BI（ビジネスインテリジェンス）に関しては、多様な目的と機能を備えたツールやシステムの事例が存在し、企業の経営やマーケティング、さらには基幹システムとの連携など、幅広い用途で利用されています。実際、BI（ビジネスインテリジェンス）の意味は一義的に定義されていないため、単にデータをビジュアル化や集計することだけをもってBIと呼ぶ企業もあれば、高度なAIによるアナリティクスやリアルタイム統計を用いた予測機能を含む仕組みを支持する見解も存在し、どちらが絶対的に正しいかを断定することはできません。
そこで、本記事では、データマネジメント及びETLやERP、オラクル、SAPを含むシステムの使い方から、市場での最新ツールとその導入事例まで、DMBOK（Data Management Body Of Knowledge）『データマネジメント知識体系』と共に、解析手法やBIツールの選び方に関するガイドとして詳しく解説していきます。
データ活用のプロセスに関しては、1960年代から世界各国でシミュレーションや解析、プログラミング等を駆使してその有効性が検証され、連携や集計を含む多様なデータベースと統計手法が模索されてきました。
国際非営利団体であるData Management Association International（DAMA-I）は、世界各地で8,000名を超えるデータ専門家が所属し、最新の統計手法やAI技術を導入した企業の成功事例に基づく意見交換が活発に行われています。ここでは、データマネジメントの専門家によって書かれたDMBOK（Data Management Body Of Knowledge）『データマネジメント知識体系』という本が出版され、データマネジメントに関する知識を体系立ててまとめられています。この書籍は、無料でダウンロード可能なサンプルと共に、最新の実例や統計データを用い、グラフやダッシュボードを活用したBI（ビジネスインテリジェンス）分析の全体像を示すことで、その活用価値が広く認識されています。
この中では、データウェアハウジングとビジネスインテリジェンスがどのような機能を持ち、企業の意思決定や経営支援、さらにはマーケティング戦略においてどのように活用されるか、その定義と実例を分かりやすく解説しています。
図：データウェアハウスとビッグデータのアーキテクチャ 出典：データマネジメント知識体系 第二版
上記の図では大きくソース、データウェアハウス、ビジネスインテリジェンスの3列に分かれています。
ソース
社内にある経理システム、顧客管理システムなどの業務システムやその他外部のデータなども含めて表現されています。
データウェアハウス
データソースからデータを取り込んで利用しやすいように加工し蓄積する場所です。
この中には、データを収集・加工するETLやデータを保存するセントラルハウス、データマート、キューブなどが含まれています。
ETLについてはこちらの記事を参照ください。
またデータウェアハウスについては、こちらの記事を参照ください。
BI（ビジネスインテリジェンス）
利用者側からみた目的別のレポート、分析を担う部分です。
詳細については、こちらの記事を参照ください。
その他、ビッグデータを活用するためのデータレイク、データサイエンス分野である予測分析や機械学習なども上記のおとり位置付けられています。これらについては別途ご紹介していきます。
まとめ
デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するに当たり、データ活用は重要な鍵としてBIの重要性は日々増しています。BIの全体像とは、データの流れやデータマネジメントの仕組み、さらには業務やマーケティングにおける集計と分析、ならびにダッシュボード連携が企業の意思決定を支援する目的で機能するという意味で捉えることが必須です。
データウェアハウスとBIを連携して導入することで、データは企業の基幹資産として、ExcelやBIツールを用いたビジュアルな集計およびグラフ分析とAI予測が連携する仕組みで価値を創出します。
本記事では、BIシステムの全体像と、その背後にあるデータ収集・統合のETL、データ保存を担うDWH、さらにはデータマートなどの各機能について、企業の業務や経営を支援する目的での定義、使い方、事例を交えながら詳しく解説しました。
データ活用を実現するために、多様なBIツールが提供されており、各製品は企業の業務やマーケティング支援に役立つ独自の特徴を持つため、選び方や使い方、さらにはコストや価格といったポイントを比較検討した上で導入することが必要です。
ご興味がある方は、ぜひ一度お問合せください。
