ColumnBIと検索の融合をめぐる5つの神話

検索とBIの融合を促すビジネス要因が存在するのは明らかだが、まずはこの融合がもたらす可能性、そしてそれにまつわる神話を理解することが大切だ。

[Hannah Smalltree，TechTarget]

　ビジネスインテリジェンス（BI）と検索技術の融合は既に、気の利いた新語と同時に市場の誤解を生み出した。

　市場調査会社のガートナーは、「Biggle」なる言葉を編み出した。これはBIとGoogleを合わせた造語で、BIと検索技術を融合する取り組みを意味する。昨年、多くのBIベンダーが検索関連の発表を行った。コグノス、SAS、インフォメーションビルダーズは、Google OneBoxのパートナーである。インフォメーションビルダーズとIBMは、それぞれ独自の検索ツールをリリースし、コグノスはエンタープライズ検索専門ベンダーのファーストサーチ＆トランスファー（FAST）およびオートノミーとの提携を発表した。

　調査会社IDCのリサーチディレクター、ダン・ベセット氏は、「今日、多くの企業では、ビジネスユーザーがBI情報に容易にアクセスできるようにする必要性を感じている。しかし商用BIシステムのトレーニングコストだけでも非常に高くつくケースが多い。企業はシンプルで簡単なインタフェースを求めている」と話す。

　調査会社AMRリサーチのリサーチディレクター、ジム・マーフィー氏は、「検索とBIの融合を促すビジネス要因が存在するのは明らかだが、これはまだ発展途上の市場であり、今後、状況が変化するかもしれない」と指摘する。このため、まずは検索とBIの融合がもたらす可能性、そしてそれにまつわる神話を理解することが大切だという。

神話その1：検索には正しい手法が1つだけ存在する

　検索技術は多種多様である。単純なキーワード検索や関連性ランキング方式（Googleなど）もあれば、専業ベンダー独自のアルゴリズムやテキストマイニング技術を用いた方式もある。テキストマイニング（テキスト分析とも呼ばれる）方式が、非構造型コンテンツを分析することにより、検索語に関連した情報のコンテキストと意味を判断するのに対し、関連性ランキング方式は、コンテンツの人気やほかの文書へのリンクを重視する。

　BIや各種データソースを検索する手法は、ベンダーによって大きく異なる。インフォメーションビルダーズでは、データトランザクションアダプタを利用して、アプリケーションやデータベースに送られるデータを検出してインデックス化する方式を採用しており、ユーザーはエンタープライズシステムに最近入力された情報を見つけることができる。コグノスでは、BIリポートのメタデータを検索エンジンに提供するメカニズムを推進している。同社によると、この方式は優れたパフォーマンスと拡張性を実現するという。一方、エンデカテクノロジーでは、同社が独自に開発した検索技術は、BIシステムによる支援を一切必要とせずに構造型／非構造型データを分析できるとしている。

神話その2：ユーザーは既存のBI情報を検索できれば十分である

　AMRのマーフィー氏によると、最近の検索技術の中には、ユーザーに情報を返すだけではなく、「非構造型コンテンツ用のETL（Extract Transform Load：抽出／変換／ロード）ツール」としての役割を果たすものもあるという。一部の専業ベンダーおよびIBMが提供する技術では、非構造型データソースを検索し、テキストマイニングを用いて関連情報を抽出し、適切なコンテンツをデータウェアハウスにロードすることができる。その上でBIシステムが独自の分析を適用できる、と同氏は説明する。

　オートノミーのストウファー・イーガンCEOは、「IDCによると、非構造型情報は企業内のデータの約80％を占めるため、単にBI情報を検索するというだけでなく、BIシステムを大幅に強化できる可能性がある」と話す。

　「これらの非構造型情報資産はすべて意味を持っており、BIシステムに格納する必要がある。これまで欠落していたのは、これらの資産とBIパラダイムの統合だ」とイーガン氏は指摘する。

神話その3：BI検索への需要が爆発的に拡大した