ここ数年で起こったBIの最大の変化は、セルフサービス方式へのシフトだ。新しいアプリケーションではもはや、セルフサービス方式がデファクトスタンダードになっている。こうした変化によって、一部のユーザーの目には基本的なレポートの価値が下がり、ユーザー本位のデータ調査が高尚に見えるようになった。

　だが、従来のレポートが全く無意味になったわけではない。例えば、アッバツィオ氏は、2018年5月5～8日に開催した「Gartner Data & Analytics Summit 2018」の講演で、同氏のチームが依然としてお決まりのレポートや方針策定用ダッシュボードの作成とメンテナンスを続けていることについて述べた。しかし「企業運営により大きな影響を及ぼすには、セルフサービスツールや高度な分析テクノロジーを組み込んだ、規模の大きな分析プラットフォームに、この種のBIを統合する必要がある」と同氏は指摘する。

　「レポートだけではなく、分析関連のあらゆる機能を利用できるようにする必要があった。人工知能（Artificial Intelligence）や拡張知能（Augmented Intelligence）といった新しいテクノロジーも積極的に取り入れたかった」（アッバツィオ氏）

　そのために、アッバツィオ氏のチームはエンタープライズ分析ポータルを構築した。このポータルは、National Gridの職員全員のデータニーズに対応するワンストップショップとして機能する。Webプラットフォームでは、Tableau Softwareの「Tableau」に組み込まれた標準BIレポートとセルフサービス方式のデータ調査機能を利用できる他、データの準備用にAlteryxのソフトウェアが組み込まれている。さらに、プログラミング言語の「R」「Python」や、「H2O」のような機械学習分析プラットフォームも含まれている。

　「統合のポイントは、情報の利用者、BIレポートの作成者、データサイエンティストといった旧来の役割区分がなくなりつつあることを認めることだ」とアッバツィオ氏はいう。今後もBIから価値を引き出すには、役割に関係なく、各自が必要なときに情報を入手して、必要な分析をできなくてはならない。

　「支援を必要としている役割は、単なるエンドユーザーの利用者以外にもたくさんある」（アッバツィオ氏）

新しい役割には新しい提供モデルが必要

　あらゆる業界に属する企業が、BIと分析の利用価値の再評価に関連してこのような役割の変化に対処しようとしている。データ主導型のビジネス戦略を採用する企業が増えるほど、データや分析機能へのアクセスを必要とする事業部門の従業員数は増えていく。

　Gartnerアナリストのジェームズ・リチャードソン氏は「このような機能を提供するために、企業では新しいモデルの採用を迫られている」と考察する。

　現代の企業では、IT部門がBIレポートを提供してきたこれまでのモデルは有効ではない。レポートを作成してから提供するまでの時間が長く、静的なBIレポートの実用性は低いというのがリチャードソン氏の考えだ。一方、各事業部門が独自のツールを導入するシャドーITアプローチは、無駄とサイロ化の原因になる。

　リチャードソン氏が代わりに提案するのは、ハイブリッドアプローチだ。まず、統制を敷き、ベストプラクティスやツールの導入を担当する集権的な分析チームを結成する。そして、各事業部門に分権的に編成されたチームが、集権的チームに対して報告しながら、BIやデータ分析の戦略を各部門に代わって担っていく。

　「これが、実際に起こっていることだ。従業員は『Microsoft Excel』を使ってそれぞれデータを分析してきた。今ここで伝えているのは、IT部門の方が便利なツールを提供できるということだ」（リチャードソン氏）

BIと分析の価値を決めるのは柔軟性

　同じく「Gartner Data & Analytics Summit 2018」で講演したGartnerアナリストのジョーオ・タパディンハス氏は「現在のBIの価値を最大限高める上で重要なのは分析プラットフォームに柔軟性を持たせることだ」と述べている。主要なパフォーマンス指標を監視して業績を把握するというBIの代表的な機能はやはり重要だ。だが、その機能がビジネスに革新的変化をもたらすことはない。同氏はこのように忠告し、このようなBIを別の高価値機能と統合することを推奨する。

　タパディンハス氏によると、自動化がこのような動きの大きな原動力になっているという。ベンダーは高度な機械学習とAIをツールに組み込むようになり、今後、企業は特定のBI機能を自動化できるようになる。ユーザーは、開発者チームにレポートの作成とメンテナンスを求めなくとも、情報が必要なときにあらかじめ定義された幾つかのメトリックをチェックするだけでよくなるだろうと同氏は予測する。

　「現在利用している『Qlik』『Power BI』やTableauといったツールが、広範な分析機能を提供できるようになるだろう」（タパディンハス氏）