「ビジネスインテリジェンス」（BI）は、経営者や従業員が十分な情報に基づいた意思決定をするためのデータ分析の手法だ。BIを実現するために、企業は自社のITシステムや外部のリソースからデータを収集して、分析用に準備する必要がある。（続きはページの末尾にあります）
BIツール「Microsoft Power BI」をフル活用するには、Power BIとデータマートを組み合わせて利用する工夫が必要だ。データ活用の幅が広がる仕組みの作り方を専門家に聞いた。
部門担当者レベルのデータ分析は、なぜ全社規模でのデータ活用につながらないのだろうか。全従業員をデータ活用人材に変えると宣言する企業も出てきた中、実現できている組織が増えない理由を有識者に聞いた。
「組織的なデータ活用がうまく進まない」と嘆く企業には何が足りないのだろうか。問題の本質と解決策を考える。
世界中の企業で使われている営業支援ツール「Salesforce」。情報活用基盤と連携することで、そのポテンシャルを最大限に引き出すことができる。そのメリットや活用方法などについて、ユーザー対談で明らかにする。
TENTIALは本格的にデータ分析基盤の構築に取り組み、今では誰もが自由にデータを扱えるデータドリブン組織となった。同社はどのようにしてデータ活用企業へと生まれ変われたのか。
データドリブンへの転換を目指す企業が増える一方、「デジタル人材がいない」「BIツールは操作が難しい」といった声もよく聞かれる。データ活用の民主化を最短距離で実現するには、表計算ツールとBIの溝を埋める、新たな選択肢が必要だ。
自社が抱えるデータの不備が壁となり、データドリブン型経営の推進に二の足を踏むといった問題が後を絶たない。信頼できるデータの条件である「データ完全性」を実現するには、何をすればよいのか。
データの量が増加して複雑さも増せば、データドリブンな意思決定を実現するのはますます難しくなる。この状況を打破するのに有効なデータガバナンスについて、意思決定や説明責任に与える影響力や、ツールに求めるべき要件を解説する。
ビジネスを勝ち抜くにはデータが不可欠だ。経営層が自信を持って意思決定をするには、基にするデータの信頼性が重要になる。どうすればビジネスに貢献するデータを用意できるのか。
ITとビジネスの一体運営を進めている山崎製パンは、消費者ニーズの多様化とビジネス環境の変化に対応するためにデータ活用基盤の刷新を決断。同社が抱えていた課題を解決し、AI活用、BCPの強化を見据えて採用したデータ活用基盤とは。
三越伊勢丹グループは、約8000人の社員が利用するDWH基盤を先頃、Oracle Exadataで刷新した。その狙いと効果を同社の担当者に聞いた。
顧客が得るあらゆるカスタマーエクスペリエンス（顧客経験価値）がネットで発信／共有され、さらに顧客が接するチャネルも、PC上のECサイトやモバイルデバイス上のサイト、あるいはソーシャルメディアなど、さまざまな仕組みが複雑に絡み合う。企業と顧客との接点となるすべてのチャネルを把握し、それらのチャネルを通じて顧客に感動や喜びを与えるには、ITによるマーケティング基盤の構築が必要である。TIS株式会社の取り組みを通じて、オムニチャネル時代のマーケティング基盤構築の考え方を整理する。
ビッグデータの登場は既存のBI／DWH製品では解決できない課題を浮き彫りにしている。その課題解決のために最新製品はどのような進化を遂げたのか。
「データドリブンマネジメント」は、データを徹底的に活用することで企業価値を最大化する概念である。これを全社で実践して効果を上げる方法を、事例を交えて語る。
理想的な顧客体験を提供するために作成する「カスタマージャーニーマップ」が注目されているが、もっと定量分析に基づいた再現性の高い手法はないだろうか。
データ分析の重要性は分かっているが、BIツールでは現状の把握にとどまってしまう。またBAツールは使い方が難しく使いこなせない。その常識を覆す、ビジネスの将来予測も可能で簡単に使いこなせるツールとは？
データドリブン経営の重要性が叫ばれる一方で、多くの企業がデータ環境に問題を抱えている。現場でリアルタイムに分析できない、部門横断で情報を見られない、分析能力が足りない……こうした企業はデータ基盤をどう見直せばよいのか。
グローバル企業を目指す上で、問い合わせ管理を統一し、関係者全員で確認可能にするとともに、迅速に情報を各部門に共有できる仕組みが必要となったi-PRO。わずか3カ月という短期間でそれを実現した同社は、どんな方法を採用したのか。
多くの企業で、SAP製品の専門知識を持った人材の確保が困難になっている。しかしSAP製品導入企業には、データを活用するためのシステム連携などの課題が山積みだ。自社で解決する方法はあるのか。
将来を見通すことが困難なVUCA時代を乗り切るには、現場担当者も含めた組織全体のデータ活用である「データ活用の民主化」が肝になる。現場主導でデータ活用できる組織をつくる方法はあるのか。
BIツールベンダーのQlikは、今後のロードマップを公開した。BIツールの機能追加や、既存機能の強化を実施する。どのような機能が追加されるのか。最大の注目ポイントは何か。
Tableauは、BI分析ツールのクラウドサービスや新機能を発表した。専門知識を持たない人でもデータ分析を利用し、ビジネスに役立てることができるようになるという。どのような機能なのか。
Tableauは「組み込み型アナリティクス」関連の新ツールと新機能を発表した。より多くの従業員が、普段のワークフロー内でデータ分析を実施できるようになるという。どのようなツールなのか。
DXにはデータドリブンな意思決定が不可欠だ。しかしため込んだデータがビジネスにうまく活用されていない状況がある。管理手法を見直してデータから最大の価値を引き出す「3つのステップ」とは。
DXを見据えたデータ活用を進めるならば、リアルタイムに経営データを可視化して意思決定に生かせるデータ活用基盤が必要だ。それには、中堅・中小企業は一体何から始めればよいのか。
データドリブン経営には、増加するデータ量に加え、複雑な非構造化データへの対応が求められる。限られたリソースの中、できるだけコストや手間をかけずに現代のデータ管理課題に対応する方法はないものか。専門家に話を聞いた。
BIツールは、収集したデータを分析し、ダッシュボードで分析結果を可視化したり、レポートを作成したりする。ユーザー企業はBIツールの分析結果を、業務の意思決定や戦略立案に役立てることが可能だ。
自社の収益の増加や業務効率の向上、ライバル企業よりも強い競争力の獲得のために、より良い意思決定を促すことが、BIの目標だ。この目標を達成するために、BIツールはデータ分析やデータ管理、レポート作成機能を備えている。
BIツールで扱うデータは通常、組織全体のデータを蓄積する「データウェアハウス」（DWH）や、事業部門ごとのデータを蓄積する「データマート」といったデータストアに格納する。「Apache Hadoop」などの分散データ処理技術をベースにした「データレイク」に格納することもある。
DWHやデータレイクは、分析用データの保管に適している。特にデータレイクは構造化データだけではなく、業務システムから取得したログファイルやセンサーデータ、テキストデータなどの非構造化または半構造化データの保管に使用可能だ。
BIは、さまざまなデータソースからデータを取得する。データソースが生成した生データは、データソースごとのデータの差異を解消して一元的に扱いやすくする「マスターデータ統合」や、データ項目の表記揺れや欠損などを補う「データクレンジング」といった処理をしてから、BIツールで分析に使用できるようになる。
登場当初、BIツールは主にBIやITの専門家が使用することが一般的だった。現在は、経営幹部やビジネスアナリスト、事業部門の従業員が自らBIツールを利用することがある。これは「セルフサービスBI」ツールが進化しているためだ。セルフサービスBIツールは、エンドユーザーが自分でBIデータを分析して可視化したり、ダッシュボードを設計したりできる仕組みになっている。
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