データ分析を直感的に実現させるBIツール

帳票作成・データ抽出/分析のBIツールDataNature

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BIツール選定の極意

BIツール選定の極意

BIツールの概要や種類、BIツールで解決できる課題などを一般論として学び、お客様の目的にジャストフィットするBIツールを選定していただくためのヒントをご提供します。

BIツールの概要と用途

BIツール(ビジネスインテリジェンス・ツール)は、現場から上がってくる業務実績データなどの情報を、「スピーディーに分析して経営に生かしたい!」という企業には最適なツールと言えます。
BIツールには、高レベルかつ多彩な機能が豊富に搭載されているため、導入コストが非常に高く
運用環境の構築にも時間と費用が掛かる、というネガティブな印象を持たれる方もいらっしゃいますが、継続的に使いこなすことができれば、企業経営の明日を切り開く強力な武器となります。

また、BIツールは、経営層の意思決定を支援するだけではなく、現場部門での営業分析/マーケティング分析に活用されるケースや
追加開発コストが重荷となって基幹システムではなかなか実行できなかった「新たな帳票作成ニーズ」にも比較的柔軟に対応できるなど、実務における幅広い場面で利用されています。

BIツール

※ビジネスインテリジェンスとは

ビジネスインテリジェンス(英: Business Intelligence, BI)は、経営・会計・情報処理などの用語で、企業などの組織のデータを、収集・蓄積・分析・報告することで、経営上などの意思決定に役立てる手法や技術のことである。(フリー百科事典「ウィキペディア」から引用)

BIツールで解決できる課題/実現できるニーズ

BIツールは、主に経営層がスピーディーに意思決定を行ったり、効果が高く効率の良い経営戦略を実行するためのツールだと思われがちですが、次のような課題やニーズを抱えている企業にも有効です。

  • 会議や報告のための資料作りが頻繁にある。さまざまな集計表やグラフを作成する手間と時間を軽減したい
  • 各部門の収支の全体像を俯瞰したり、業務個別に現状を一目で確認したりすることができていない
  • 最新の事業進捗を、セキュリティレベルに合わせて随時共有したい
  • 情報システム部門などITの専門家に頼ることなく、現場部門自ら必要なデータを抽出/分析/加工したい
  • 全社の各種業務システムを横断して、さまざまな視点からデータ分析したい
  • 重要業績評価指標(KPI)などが閾値を超えた時点で、すぐにその状況を知りたい
BIツール

※重要業績評価指標とは

重要業績評価指標(Key Performance Indicators, KPI)は、組織の目標達成の度合いを定義する補助となる計量基準群である。KPI はビジネスインテリジェンスにおいて、現在のビジネスの状態を示すものとして使われ、今後の対応策でどうなるかを予測するのに使われる。(フリー百科事典「ウィキペディア」から引用)

BIツールの種類

主要なBIツールの種類としては、

  • 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
が一般によく知られています。
ここでは各ツールの概要と、導入効果の例をご紹介します。

BIツール

レポーティングツール

レポーティングツールは、見やすく分かりやすい集計表やグラフを作成できるとともに、それらの情報の中から素早くタイムリーに問題の兆候を発見できることを目的としています。

企業のあらゆる業務活動の実績データや履歴データなどを対象として、それぞれに設定された各種のKPIを集計し、監視します。何らかの異常が認められた場合には、該当するアラートが自動的に表示されるため、即座に状況の評価と分析を行うことによって、手遅れになる前に対処して実行中の施策などを軌道修正できます。

レポーティングツール

【導入効果の例】

BIツールで作成した企業や部門の各種KPIの動き(傾向)が分かるWebレポート(集計表やグラフ)を、適切なタイミングで自動更新することによって、経営者や現場部門のマネージャなどがWebブラウザ上で最新データをいつでも確認できるようになり、重要情報の共有化とリスクの早期発見につながった。

OLAP分析ツール

業務上の問題や施策の成果などについて、その要因を分析するために、多様な視点から情報(データ項目)の階層(カテゴリ)を深く掘り下げ、検証することを目的としたツールです。

森→林→木→枝→葉っぱ…のような流れで、上位の各カテゴリで現状を把握し、そこで得られる知見や気付き、ヒラメキに基づいて、該当する下位のカテゴリへドリルダウンすることによって、その結果に至った要因がどこにあるのかを調査/分析します。経営や業務マネジメントにおいて問題が起きた場合には、その事象を早急に分析し、それを修正するための意思決定を迅速に行う必要があります。OLAP分析ツールは、この意思決定プロセスをスピーディーかつ的確に行える賢いツールです。

OLAP分析ツール

【導入効果の例】

一般的な表計算ソフトによるデータ分析では、ソフトウェアの知識と関数やマクロなどを扱う高いスキルを有する限られた社員だけに作業負荷が集中していた。OLAP分析ツールの利用によって、ほぼ全ての社員が自ら短時間で細かなデータを分析し、状況に応じた判断を行えるようになった。また、そのような機会が増えれば増えるほど、社員の意識が数値に対して敏感になってきた。

※OLAPとは

OLAPはOn Line Analytical Processingの略であり、複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法のことである。(フリー百科事典「ウィキペディア」から引用)

データマイニングツール

レポーティングツールとOLAP分析ツールは、特定の数値や目標など、既に存在するデータに対して、その全体像や推移、傾向などを効率良く的確に確認/分析/検証するものでしたが、データマイニングツールは、次に実行すべきアクションへのヒントを得ることを目的としています。

より確率の高いヒントを自動的に得るために、データマイニングツールはさまざまなデータから、役に立ちそうな未知の情報(関係や傾向など)を探し出してくれます。そのためには、相関ルール抽出(バスケット解析)、クラス分類、回帰分析、クラスタリングなどの専門的な解析手法が用いられます。利用者はツールから得られたヒントを題材にして、具体的な対策や施策実行につなぐことができます。

【導入効果の例】

POS端末やネット通販などの購買データと、場所・季節・日時・天候・顧客属性などの関連データ等から、同時に購入される確率が高い商品セットを導き出すことができる。「おむつを買う客は同時にビールも買う」という有名な説は(その真偽が定かでは無いにしろ)、データマイニングの効果をイメージしやすい例である。

導入効果の例

※データマイニングとは

データマイニング(Data Mining)とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。(フリー百科事典「ウィキペディア」から引用)

導入目的をしっかり決める

BIツールの導入を検討するに当たって、最も重要なことは、その導入目的を明確に定義して社内合意を得ることです。

「データ分析するためにBIツールを導入しよう」というような漠然とした目的でBIツールを導入してもうまくは行きません。恐らくいつの間にか使われなくなるでしょう。

「誰が、どのデータを使って、どのような結果を得るために利用するのか」という具体的な運用のイメージを利用部門や利用者ごとに落とし込んでおくことが大切です。そのうえで、運用環境の構築方法(既存の業務システムとの連係など)や、使いたいBIツールの種類と機能を整理しましょう。

BIツール

分析対象データの最適化=運用効果の最大化

BIツールの運用効果を最大化するために重要となるのが、BIツールへ流し込む分析対象データの「」、「」、「鮮度」による最適化です。

まず、「」としては、蓄積されたデータがそれぞれの項目(および属性)毎に一意となるように調整するべきです。例えば、1つの会社名を指すにも関わらず「エービーシー」「ABC」という異なる表現で蓄積した場合や、「株式会社○○」「(株)○○」という不統一な表現で蓄積された場合には、それぞれが全く別のデータとして集計されてしまいます。

次に、「」としては、分析の目的に応じてデータを適切なスパンで事前に絞り込んだり、要約したりすることによって、できる限り分析対象のデータ件数を少なくするべきです。データ件数が少なければ、BIツールのプログラム動作の負荷も非常に軽くなるため、結果的に利用者の作業効率を大きく高めることに繋がります。

例えば、次のようなスパンで考えてみると分かりやすいでしょう。

BIツール

最後に、「鮮度」としては、経済や市場の動きが激しい現代において、数ヶ月前のデータを分析しても適切な意思決定には結びつきにくく、的を射た正確な分析結果を得るためには、できる限り最新のデータに基づいていなければなりません。それには、データの更新頻度にも十分な配慮が必要であり、分析の目的に応じて、月次や週次、日次などのタイミングで自動更新できる運用環境が求められます。

以上のように、BIツールの導入を検討する際には、その利用目的を明確にした上で、自社の現状を把握し、各種業務データの所在と蓄積されている分析対象データ内容の確認、可視化したいデータの選定、データの整理整頓(質の向上)、データの要約(量の最適化)、更新頻度(鮮度の確保)などを、実際の運用をイメージしながら具体化しておくことをお勧めします。

そして、具体化された内容を実現できそうなBIツールを広くリサーチして、自社の目的と運用環境にフィットする最適な製品を選定しましょう。

最適なBIツール選定のための6つのポイント

近年は、インフラの飛躍的な進歩などもあって、企業規模を問わず、あらゆる業務のIT化が急激に進み、ビッグデータに代表されるような情報活用をコアとするIT社会になりました。BIツール市場においても、今では、国内外の新たなベンダーが次々と参入して、数多くの製品を選択できるようになりました。

BIツール

ここでは、沢山の選択肢から最適なものを選定するポイントを挙げてみます。

  • 既存の業務データ(各種データベース等)と連係しやすいか
  • 情報システム部などに頼らず集計表やグラフを作成できるか
  • 国内での導入実績が豊富にあるか
  • 運用環境を構築するための支援を受けられるか
  • 実際の分析対象データで利用者向けの研修を受けられるか
  • Q&Aのレスポンスが早く、信頼性の高いサポートを受けられるか

「小さく生んで、大きく育てる!」という意識を持って、まずは確実に使いこなせることを優先し、その後、利用者スキルの成長に合わせる形で運用環境をムダなく進化(拡張)できるように留意されてはいかがでしょうか。

BIツール導入決定のための4つのポイント

BIツールの導入を決定する(実務上では社内稟議で経営層の承認を得る)場面においては、次のような懸念事項を十分に検討して、それぞれに理論的で妥当性の高い根拠を示す必要があります。
BIツールは導入すれば結果が出る、と言うものではありません。利用者全員が積極的かつ継続的に使い続けることで大きな効果に結びつく製品ですので、少なくとも導入後3~5年の運用期間を前提とした費用対効果を見極めたいものです。

BIツール
  • 製品の導入コストは妥当か(目的に見合うBIツールの選定と比較)
  • 運用環境の構築に要する時間とコストはどれ程か(分析専用データベースの準備など)*1
  • 経営者から現場担当者までITリテラシーを問わず継続的に利用できるか(BIツールの操作性や表現力)
  • 維持管理コストはどれ程か(運用中に発生する新たな追加帳票への対応など)

*1 基幹システムとシームレスに連係して業務データを分析に利用する場合には、基幹システムとBIツールとのインターフェースを調整するためのカスタマイズ費用なども考慮する必要があります。

費用対効果の高いNJKのBIツール

1996年5月に販売を開始した、簡単操作の純国産BIツールDataNatureシリーズは、国内販売90,000本(2015年9月末時点)の実績を持つ、中堅・中小企業向けの製品です。

DataNatureは、レポーティングツールとOLAP分析ツールに相当する多彩な機能を搭載したクライアント/サーバー型のソフトウェアです。(データマイニングツールの機能はありませんのでご注意ください)

特に、誰もが直感的に扱える優れた操作性と、導入から維持管理までのトータルな費用対効果という点で、ご利用いただいているお客様から高い評価を受けています。

お客さま視点の「使い勝手」を磨き抜いたDataNature Smart

導入コスト

データを分析したり、集計表などを作成したりするクライアントツールはインストール・フリーです。ご契約されたサーバー管理ツールへの同時接続ライセンス数の範囲内であれば、どの端末からでも自由に接続してご利用いただけます。同時に接続する利用者の数に応じたライセンス体系ですので、小さく始めて(安価な基本セット)、大きく育てられる(追加ライセンス)、柔軟な製品です。

運用環境の構築に要する時間とコスト

独自の分析専用データベースは不要ですから、構築に要する時間とコストは極めて小さいと言えます。基幹システムなどにある既存のデータベースから、データ分析に必要な各種業務データをCSV形式にて抽出することで、即座に運用を開始できます。また、手元のExcel形式データもそのまま利用可能です。

ITリテラシーを問わない継続的な運用

定評ある各種集計表画面の見やすさ/分かりやすさと、直感的な操作性によって、情報システム部などのIT専門家に頼ることなく、経営者から現場部門の担当者まで自ら積極的に製品を利用することができます。この「人に頼らず使いこなせる」ことが継続的な運用に繋がります。

維持管理コスト

帳票を作成するツールではありませんので、例えば、集計表に配置するデータ項目をドット単位で調整するようなことはできませんが、最短4ステップ(わずか数秒)で新たな集計表を次々と展開できるため、開発コストをかけてカスタマイズするようなことはありません。また、独自の分析専用データベースを持たないため、定期的なメンテナンス等の作業工数も一切かかりません。

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