まる分かりIT基礎解説「BI」
読めば分かる！ BI（ビジネスインテリジェンス）ツールの種類と必要な機能
BIツールは大きく分けて4つの種類がある。本稿では各BIツールの種類を企業における意思決定プロセスにひも付けて解説するとともに、各ツールに求められる機能を紹介する。
BI導入の目的とBIツールの分類
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入は、企業の意思決定と実行を合理的に行うことを目的としている。しかし、企業における意思決定プロセスは複雑だ。例えば、経営層は戦略的な意思決定を行うが、この層における意思決定は以下のような複数の段階を経て行われる。
経営層における意思決定プロセス
1．経営戦略や経営計画の立案
2．事業部門への指示と実行
3．月次などで行う経営会議でのモニタリングと問題点の分析の指示
4．問題点の分析と問題点を修正するための意思決定と指示
一方、現場に近い部門の意思決定は以下のような流れとなる。
現場部門における意思決定プロセス
1．全社の戦略に沿った部門別の計画立案
2．部門での業務実行
3．日々のモニタリング
4．問題点の分析と上位部門への報告や修正
BIツールの導入で効果を上げるためには、このような意思決定プロセスの中に、BIツールによるデータ分析業務を「組み込む」必要がある。つまり、経営層向けのデータ分析であれば、経営戦略や経営計画を立案するためのデータを経営者や経営部門のスタッフに提供したり、月次の経営会議で使用するKPI（重要業績指標）はもちろん、日々のKPIの変化をモニタリングできるようにしたり、問題点の原因分析を行い、計画を修正するためのデータを提供することが重要だ。これは現場に近い部門でも同様である。部門別の計画立案を支援するデータの提供を行い、日々の業務のモニタリングを提供し、問題点の分析や上位部門への報告ができるようなデータを提供する必要がある。
このような複雑化した意思決定プロセスに対して、BIツールを効果的に適用するためには、BIツールの機能と特徴を整理・分類しておき、意思決定プロセスの各局面において、適切なBIツールを選択・適用すべきだ。BIツールの種類と、適用すべき意思決定プロセスの局面を整理したものが以下となる。
| BIツールの種類 | 適用すべき意思決定プロセスの局面 |
|---|---|
| リポーティングツール | 問題の兆候を発見する |
| OLAP分析ツール | 問題の要因を検証する |
| データマイニングツール | 対処のヒントを得る |
| プランニングツール | 計画の根拠を得る |
とはいえ、必ずしも全ての機能を持ち合わせたスイート製品を一度に導入すべきというわけではない。自社でどの部分の意思決定に最も時間がかかっているのか、苦労しているのかを判断し、必要なところに最適なツールを導入することで、効果を上げられるだろう。
リポーティングツール
意思決定プロセスにおいて、問題の兆候を発見するために使用されるのがリポーティングツールだ。企業においてさまざまな活動を行えば、その活動履歴が業務システムに蓄積される。その履歴データからパフォーマンスを計測し、動向をモニタリング（監視）することがリポーティングツール導入の目的となる。何らかの異常が認められたら、状況の評価と分析を行うフェーズへと移り、手遅れになる前に対処を施して軌道修正する必要がある。つまり、「いかに素早くタイムリーに問題の兆候を発見できるか」が、このフェーズのデータ分析に求められる重要なポイントになる。
リポーティングツールに求められる機能
問題の兆候を発見することを目的としたデータ分析には、推移、比較、内訳、順位、関係、シグナル表示といった手法が用いられるので、リポーティングツールにはこれらの機能が求められる。また、リポートをWebページなどで多数のユーザーに公開するWebリポートや、複数のリポートを単一の画面で表示するダッシュボード機能も必要になる。
OLAP分析ツール
意思決定プロセスにおいて、問題の要因を検証するために使用されるのがOLAP分析ツールだ。リポーティングツール導入の目的が問題の兆候を発見することまでであったのに対し、捉えた現象をより掘り下げていくことが求められる。結果に至った要因がどこにあるのか当たりを付け、本当にそれが問題の要因なのかの検証を行うことがOLAP分析ツール導入の目的となる。
OLAP分析ツールに求められる機能
問題の要因を検証することを目的としたデータ分析には、スライシング、ドリルダウン＆ドリルアップ、ドリルスルーといった手法が用いられるので、OLAP分析ツールにはこれらの機能が求められる。また、大量の分析元データの処理や最新の分析元データの共有といった機能も必要になる。
データマイニングツール
意思決定プロセスにおいて、対処のヒントを得るために使用されるのがデータマイニングツールである。リポーティングツールとOLAP分析ツールは、「この数字はこうなるはず」というあるべき値が存在し、それとずれが生じた場合に影響を与えた要因を検証する（確認する）というのが目的だった。しかし、データマイニングツールでは、問題・課題に対する対処策のヒントを得るために、さまざまなデータから使えそうな未知の関係・傾向などを探して検証し（確認する）、対処策の実行につなげること、つまり対処のヒントを得ることが目的になる。
データマイニングツールに求められる機能
対処のヒントを得ることを目的としたデータ分析には、クロス分析、相関分析、回帰分析といった手法が用いられるので、データマイニングツールにはこれらの機能が必要だ。また、データ量や求める分析手法に応じて、大量の分析元データの処理機能、より高度なマイニングアルゴリズムといった機能も求められる。
プランニングツール
意思決定プロセスにおいて、計画の根拠を得るために使用されるのがプランニングツールである。意思決定の前提となる計画を作成するという作業は、ほとんどの企業で予算編成という業務プロセスの中で実施される。この予算編成に当たって、実績データの分析、作成した個々のデータの積み上げ、複数パターン間での比較、要素項目の値を変えて全体の変化を見るシミュレーションなどを行い、計画の根拠を得ることがプランニングツールの目的となる。
プランニングツールに求められる機能
計画の根拠を得ることを目的としたデータ分析には、シミュレーションが用いられるで、プランニングツールにはこの機能が求められる。また、多くの部署から計画データを収集する場合は、収集した計画データの統合機能が必要だ。
ここまで解説してきたBIツールの種類とそれぞれに必要な機能を以下の表にまとめた。
| BIツールの種類 | 基本機能 | 付加機能 |
|---|---|---|
| リポーティングツール | 推移、比較、内訳、順位、関係、シグナル表示 | Webリポート（リポートをWebページなどで多数のユーザーに公開する） ダッシュボード（複数のリポートを単一の画面で表示する） |
| OLAP分析ツール | スライシング、ドリルダウン＆ドリルアップ、ドリルスルー | 大量の分析元データの処理 最新の分析元データの共有 |
| データマイニングツール | クロス分析、相関分析、回帰分析 | 大量の分析元データの処理 より高度なマイニングアルゴリズムの利用 |
| プランニングツール | シミュレーション | 多くの部署から収集された計画データの統合 |
本稿では、企業の意思決定の局面に応じてBIツールを効果的に導入するための基礎知識について解説した。各BIツールの機能の詳細と最新動向については、近日中に執筆を予定している。
平井明夫
株式会社アイエイエフコンサルティング
マーケティング部 マーケティングディレクター
日本DEC（現日本ヒューレット・パッカード）、コグノス（現日本アイ・ビー・エム）、日本オラクルを経て、現在はアイエイエフコンサルティングに在籍。一貫してソフトウェア製品の開発、マーケティング、導入コンサルティングを歴任。特に、DWH、BIを得意分野とする。現在はBI技術の啓蒙のため、講演・執筆に積極的に取り組んでいる。
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