6. 1つのツールだけに頼らない

　自動化され、データガバナンス基準に準拠した1つのツールで、あらゆる分析を行うことができれば素晴らしいが、それは現実的な目標ではないと、Aspirentのアンドルー・ローマン・ウェルズCEOは語る。同社は分析を専門とする経営コンサルティング会社だ。ほとんどの企業は動きが速く、状況の変化に対応するために新しいデータと分析が必要になる。

　「残念ながら、こうした取り組みは似たり寄ったりではなく、個々の状況ごとに千差万別だ」（ウェルズ氏）

7. アナリストの仕事の仕方に目を光らせる

　アナリストは通常、自分のツールに強い愛着を持ち、やむを得ない理由がある場合や、自分や自分の属する組織にとって明確なメリットがある場合でなければ、ツールを切り替えようとしない。「アナリストは、既存の分析ツールにデータを通すことができれば、円滑かつ効果的にデータを使用できる」と、顧客データプラットフォームを提供するQuaeroのナラス・イーチャンバディCEOは説明する。

　だが、既存ツールのリプレースが必要になったら、その成功のためには、チェンジマネジメントプロセスや、周到なトレーニング、継続的サポートが不可欠になる。

　「驚くべきことに、PC上の強力な分析ツールが使われないままになっていることが多々ある。意思決定者や導入担当者が、アナリストの仕事の仕方をよく把握してこなかったからだ」（イーチャンバディ氏）

8. セルフサービスBIツールと従来のBIツールを組み合わせない

　「セルフサービスBIツールと従来のBIツールを組み合わせると、重複した要素が発生する。それらの要素に変更を加えた場合、影響を分析しなければならなくなる」と、メタデータ管理ツールを手掛けるOctopaiの共同創業者でCTO（最高技術責任者）を務めるガル・ジトン氏は語る。

　抽出、変換、ロード（ETL）プロセスに変更を加えると、既存のレポートシステムだけでなく、セルフサービスBIツールにも影響がある。だがBIグループは、全てのレポートシステムが同じ結果を提供するようにしなければならない。バグを解消するためにリバースエンジニアリングを行うとなると、かなりの時間がかかってしまう。複数のシステムや、重複した要素のせいだ。

9. 部門ごとに開始する

　最初に、メインの中央レポートツールではなく、社内の部門ごとにセルフサービスBIツールを導入する。セルフサービスBIツールをメインのレポートツールとして使用できるのは、各部門のデータ要素のリクエストを設計した後に限られる。

　「セルフサービスBIツールを、最初は中央ツールとしてではなく、部門ごとに導入すれば、このツールの導入を効率的に行える」（ジトン氏）

10. ビジネスユーザーのトレーニングでは無関係なデータを使わない

　ユーザートレーニングを開始するときは、ユーザーの所属部門や自社のデータを使用する。講師がトレーニング中にユーザーとともに、ユーザーに関連のあるレポートを作成できれば、さらに望ましい。「さもないと、導入が低調となり、ユーザーはツールからExcelにデータをエクスポートすることになるだろう」と、Olivelaのアナリティクスディレクターを務めるドミニク・ゴー氏は語る。同社が運営するラグジュアリーショッピングサイトは、分析を活用して購入をサポートしている。

　しかし、セルフサービスBIツールが会社の全ての問題を解決するわけではない。

　「セルフサービス分析は非常に有益だが、部門間で社員同士が顔を合わせてコミュニケーションを取る必要があることに変わりはない。データは完全無欠ではないからだ」とゴー氏は語る。