ビジネスインテリジェンス(BI):徹底ガイド

人工知能、機械学習、IoTなど、BIに影響を及ぼす最新トレンドを学びます。

定義:ビジネスインテリジェンスとは何ですか?

ビジネスインテリジェンス(BI)は、ビジネス情報の分析に使用される戦略やツールの集合です。ビジネスインテリジェンスのプロジェクトは、外部のデータソースを内部のデータソースと組み合わせたときの方がはるかに効果が高く、実行可能な洞察を引き出します。

ビジネスアナリティクスは高度な分析とも呼ばれ、ビジネスインテリジェンスと同じ意味で用いられることがありますが、ビジネスアナリティクスはビジネスインテリジェンスの一部分です。ビジネスインテリジェンスは戦略やツールを扱い、ビジネスアナリティクスは方法に焦点を当てます。ビジネスインテリジェンスは記述的ですが、ビジネスアナリティクスは処方的で、問題やビジネス上の疑問を解決します。

コンペティティブインテリジェンス(競合情報分析)はビジネスインテリジェンスの一部分です。コンペティティブインテリジェンスは、競合他社のビジネスデータを収集、利用、分析するためのデータ、ツール、プロセスの集合です。コンペティティブインテリジェンスは、製品の違いをモニターするためによく使用されます。

企業におけるビジネスインテリジェンスの用途

  • 測定

  • 多くのビジネスインテリジェンスツールは測定用途に使用されます。センサー、CRMシステム、Webトラフィックなどから入力データを取り出してKPIを測定できます。例えば、大きい製造企業の施設チームのソリューションには、重要な装置の温度を計測してメンテナンスのスケジュールを最適化するセンサーが含まれています。

  • アナリティクス

  • アナリティクスとは、意味のある傾向や洞察を見つけ出すためのデータの研究です。これは、企業が自社のデータを深く理解してデータによって導かれた意思決定で価値を追及できるので、ビジネスインテリジェンスツールの非常に人気の高い使い方となっています。例えば、マーケティング部門はアナリティクスを使用して、新規顧客へと転換する可能性が最も高そうな顧客セグメントを判断できます。

  • レポート

  • レポート生成はビジネスインテリジェンスソフトウェアに標準装備のアプリケーションです。現在、BI製品は内部ステークホルダー向けに定期レポートをシームレスに生成し、分析の重要タスクを自動化して、スプレッドシートやワードプロセッシングプログラムの必要性に取って代わることができます。

    例えば、セールスオペレーションアナリストは、このツールを使って、週に1回マネージャーに提出するレポートを作成して、前週のセールスについて地域別に説明できます。これは手動では極めて手間のかかるタスクです。高度なレポートツールがあれば、そのようなレポートの作成にかかる労力が大幅に削減できます。場合によっては、ビジネスインテリジェンスツールはレポート作成プロセスを完全に自動化できます。

  • コラボレーション

  • コラボレーション機能を使用すると、ユーザーは同じデータと同じファイルを使用してリアルタイムで共同作業ができるので、最近のビジネスインテリジェンスプラットフォームではごく一般的になっています。クロスデバイスのコラボレーションは、今後もビジネスインテリジェンスツールの改良や開発を促進し続けるでしょう。BIプラットフォームでのコラボレーションは、新しいレポートやダッシュボードの作成時に重要になる場合があります。

    例えば、テクノロジー企業のCEOが新製品についてのフォーカスグループのカスタムレポートまたはダッシュボードを24時間以内に入手したいとします。製品マネージャー、データアナリスト、QAテスターが共同制作用のBIツールを使用して、レポートまたはダッシュボードの該当するセクションを同時に作成すれば、期限内に完成させることができます。

ビジネスインテリジェンスのベストプラクティス

ビジネスインテリジェンスのイニシアチブは、組織が意欲的に取り組み、戦略的に実行する場合にのみ成功します。重要な要素には以下が含まれます。

  • ビジネススポンサーシップ

    ビジネススポンサーシップは最も重要な成功要因です。いかに最適なシステムでも、ビジネスコミットメントの欠如を克服することはできないからです。組織がプロジェクトの予算を用意できない場合や、経営陣がBI以外のイニシアチブで忙しい場合、プロジェクトの成功は望めません。

  • ビジネスニーズ

    ビジネスのニーズを理解して、ビジネスインテリジェンスシステムを正しく実装することが重要です。これは、エンドユーザーとIT部門の2つの視点から理解する必要があります。双方に重要なニーズがあり、それが一致しない場合が往々にしてあるからです。BIの要件を正しく理解するには、組織がその構成要素の様々なニーズを分析する必要があります。

  • データの量と質

    ビジネスインテリジェンスのイニシアチブは、高品質なデータを大量に組み込んだ場合にのみ成功します。一般的なデータソースは、顧客関係管理(CRM)ソフトウェア、センサー、広告プラットフォーム、エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)などのツールです。低品質なデータはまずい意思決定につながるので、データ品質は重要です。

    データの品質を管理する一般的な手法は、データプロファイリングです。これはデータを調べ、統計を集めて、データガバナンスを向上させるプロセスです。これは一貫性の維持、リスクの軽減、メタデータによる検索の最適化に役立ちます。

  • ユーザー体験

    ビジネスインテリジェンスではシームレスなユーザー体験が不可欠です。ユーザーの導入を推進し、最終的にBI製品とイニシアチブから、より大きな価値を引き出します。論理的かつ使いやすいインターフェイスがなければ、エンドユーザーの導入は難航します。

  • データの収集とクレンジング

    データは無限のソースから収集できるため、ともすれば組織を圧倒してしまうことがあります。これを防ぎ、ビジネスインテリジェンスプロジェクトで価値を生み出すには、組織が重要なデータを識別できなければなりません。ビジネスインテリジェンスのデータには通常、CRMのデータ、競合他社のデータ、業界のデータなどが含まれています。

  • 賛同を得る

    賛同には様々な種類がありますが、新しいビジネスインテリジェンス製品を購入する場合、トップの意思決定者からの賛同が不可欠です。担当者はITの好みやニーズについて話し合うことで、ITから賛同を得ることができます。エンドユーザーにもニーズと好みがあり、要件が異なります。

  • 要件の収集

    要件の収集は間違いなく最も重要なベストプラクティスです。複数のBIツールが比較対象となっている場合に、透明性を確保できます。要件はITやビジネスユーザーを含め、複数の構成グループから収集します。

  • トレーニング

    トレーニングはエンドユーザーの導入を促進します。エンドユーザーが正しいトレーニングを受けていない場合、導入と価値の創造が遅れ、達成が難しくなります。MicroStrategyなど、ビジネスインテリジェンスプロバイダーの多くは、関連するすべてのユーザーにトレーニングや認定などの教育サービスを提供しています。トレーニングはビジネスインテリジェンスプロジェクトに携わる主要グループ向けに提供できます。

  • その他

    トレーニングはエンドユーザーの導入を促進します。エンドユーザーが正しいトレーニングを受けていない場合、導入と価値の創造が遅れ、達成が難しくなります。MicroStrategyなど、ビジネスインテリジェンスプロバイダーの多くは、関連するすべてのユーザーにトレーニングや認定などの教育サービスを提供しています。トレーニングはビジネスインテリジェンスプロジェクトに携わる主要グループ向けに提供できます。

  • サポート

    通常、ビジネスインテリジェンスプロバイダーによって提供されるサポートエンジニアは、ソフトウェアやサービス内の技術的な問題に対応します。MicroStrategyのサポートサービスの詳細をご覧ください。

  • その他

    企業は高度な分析を実装する前に、伝統的なBI性能が備わっていることを確認する必要があります。価値を付加するには、鍵となる前提条件がいくつかあります。例えば、データクレンジングが既に良好で、システムアーキテクチャがセットアップされていなければなりません。

    BIツールは多くのユーザーにとってブラックボックスでもあるため、その出力を継続的に検証することが重要です。ビジネスインテリジェンスを継続的に改善していくには、変更要求やユーザーからの変更要請を実装するためのフィードバックシステムを設けることが重要です。

ビジネスインテリジェンスの機能

  • エンタープライズレポーティング

    ビジネスインテリジェンスの主要機能の1つはエンタープライズレポーティングです。これは、関連するビジネスデータを内部の主要ステークホルダーに定期またはアドホックのレポートとして提供する機能です。レポートには多数の形式があり、複数の方法で作成できますが、ビジネスインテリジェンス製品はこのプロセスを自動化して、レポート生成の手間を省き、レポート作成でエンタープライズ規模のスケーラビリティを可能にします。

  • OLAP

    オンライン分析処理(OLAP)は、分析の問題を複数の次元で解決するアプローチで、オンライン取引処理(OLTP)の派生物です。OLAPの重要な価値は、この多次元の局面であり、ユーザーが問題を様々な視点から見ることができます。OLAPはCRMデータ分析、財務予測、予算編成などの様々なタスクに使用できます。

  • アナリティクス

    アナリティクスは、重要な決定をするために、データを調べてパターンや傾向を引き出すプロセスです。」 データに隠れているパターンを明らかにすることができます。記述的、処方的、予測的なアナリティクスがあります。記述的アナリティクスは、中心傾向(平均値、中央値、最頻値)と分散(範囲、標準偏差など)の指標によってデータセットを説明します。

    処方的アナリティクスはビジネスインテリジェンスの一部分で、特定の行動を提案して結果を最適化します。データに基づいて賢明な行動指針を判断します。処方的アナリティクスは状況依存であるため、解決策つまりモデルを他のユースケースに向けて一般化すべきではありません。

    予測的アナリティクスは予測分析、予測モデリングとも呼ばれ、統計的手法を使用して、未来または未知の出来事を予測できるモデルを作成します。予測的アナリティクスはビジネスや業界内、あるいはマクロレベルで傾向を予測する強力なツールです。

  • データマイニング

    データマイニングは大規模なデータセットからパターンを発見するプロセスで、機械学習、統計、データベースシステムを統合してパターンを見つけます。データマイニングはデータを正しく構造化するので、データ管理とデータの前処理の重要なプロセスです。

    エンドユーザーもデータマイニングを使用してモデルを構築すると、このような隠れたパターンを発見できます。例えば、ユーザーはCRMのデータをマイニングして、どのリードが特定の製品やソリューションを購入する可能性が高いかを予測できます。

  • プロセスマイニング

    プロセスマイニングはデータベース管理のシステムで、データセットに高度なアルゴリズムを適用してデータのパターンを明らかにします。プロセスマイニングは構造化データや非構造化データをはじめ、様々なデータに適用できます。

  • ベンチマーク

    ベンチマークは業界のKPIを使用して、ビジネス、プロジェクト、プロセスなどの成功度を測定します。これはBIエコシステムの主要アクティビティであり、漸進的な改善に向けて経済界で幅広く使用されています。

  • インテリジェントエンタープライズ

    上記はすべてビジネスインテリジェンスの明確な目標や機能ですが、BIはその用途が従来の意思決定支援システム(DSS)を超えたときに最大の価値をもたらします。クラウドコンピューティングの出現とモバイル機器の急増により、ビジネスユーザーはいつでもどこでもアナリティクスを必要としています。したがって、モバイルBIがビジネスの成功に不可欠になってきました。

    ビジネスインテリジェンスのソリューションが組織の戦略と運営にくまなく浸透すると、組織はそれまで不可能であった方法でデータ、人材、企業資産を利用できます。つまり、インテリジェントエンタープライズになることが可能です。MicroStrategyがインテリジェントエンタープライズへの移行を支援する方法について詳細をご覧ください。

ビジネスインテリジェンスの仕事

エントリーレベルのビジネスインテリジェンス社員は需要が高く、平均年収は8万ドルで、国民の平均年収より33%高くなります(アメリカの場合)。ビジネスインテリジェンス専門家に対する高い需要があるにもかかわらず、給与には大きなばらつきがあります。影響を与える要因は、学歴、経験、技術的スキルなどです。

BIアナリストの収入はどれくらいですか?

BI管理者の収入はどれくらいですか?

ビジネスインテリジェンスの歴史

ビジネスインテリジェンスの主な課題

  • 構造化データ

    拡張性とデータ評価の問題を解決するには、コンテンツについて知る必要があります。現在のところ、ビジネスインテリジェンスのシステムとテクノロジーは、拡張性とデータ評価を維持するためにデータを十分に構造化することを求めています。この構造化はメタデータでコンテンツを追加して行います。

    多くの組織はデータ品質の問題にも直面しています。高精度なBIアーキテクチャとシステムを使用している企業でも、疑わしいデータや不完全なデータがあれば、目の前の数字を信用しないユーザーから賛同を得ることは難しくなります。

  • 導入率の低さ

    多くのBIプロジェクトでは古いツールやメカニズムを完全に置き換えようとしますが、その結果ユーザーの導入率が低くなり、ユーザーが使い慣れたツールやプロセスに逆戻りするという事態が起こりがちです。多くの専門家はBIプロジェクトが失敗する原因は、レポートの作成や実行に時間がかかるため、ユーザーが新しいテクノロジーを導入するどころか、従来のツールに戻ってしまうのだと提言しています。

    ビジネスインテリジェントが失敗するもう一つの原因は、ユーザーやITのトレーニング不足です。トレーニングが不十分だと、不満やストレスが生じて、プロジェクトの破滅につながります。

  • ステークホルダーとのコミュニケーション

    ビジネスインテリジェンスプロジェクトの失敗につながるもう一つの重要要素が、内部のコミュニケーションです。例えば、実装中ユーザーに誤った期待を抱かせることは、潜在的に危険です。簡単な修正プログラムと銘打たれたBIプロジェクトが、関係者全員のストレスになる大規模なプロジェクトと化すことがあります。

    エンドユーザーとIT部門とのコミュニケーションの欠如がプロジェクトの成功を阻むこともあります。ITと購買担当者からの要求事項がエンドユーザーのニーズと適合しなければなりません。双方が協力しなければ、最終的な製品が期待やニーズに沿わず、不満が生じて、プロジェクトの失敗につながる可能性があります。プロジェクトの成功はビジネスユーザーに価値あるツールを提供すると同時に、ITの内部要件も満たします。

  • 不適切な計画

    調査およびコンサルティング会社 Gartnerは、ビジネスインテリジェンス製品のワンストップショッピング(1か所で全てを揃える買い方)に警鐘を鳴らしています。ビジネスインテリジェンス製品には様々な種類があり、顧客は自社のニーズに合う性能と価格帯を見つけることが重要です。

    組織はビジネスインテリジェンスを、流動的なプロセスではなく一連のプロジェクトとして扱う場合があります。通常は、ユーザーが継続的に変更を要求するので、改善点の確認と実装のプロセスを敷くことが不可欠になります。

    また、会社の目標とITとエンドユーザーのニーズを取り入れた1つの戦略をまとめるのではなく、「Roll with the Punches(柔軟に対応する)」アプローチを試みる組織もあります。Gartnerは、それぞれのグループから召集されたメンバーでビジネスインテリジェンス戦略の作成と改訂を専門に行うチームの結成を提案しています。

    会社は表面的なカスタムダッシュボードを求めて、高価なビジネスインテリジェンス製品の購入を避けようとする可能性があります。しかし、このようなプロジェクトはその特異性ゆえに失敗しがちです。1つのサイロ化されたカスタムダッシュボードは、企業全体の目標やビジネスインテリジェンス戦略と関連性がないかもしれません。

    新しいビジネスインテリジェンスシステムとソフトウェアを準備するにあたり、多くの企業が「Single Version of the Truth(唯一の真実)」を作ろうと苦労しています。これには最も一般的な意味から最も具体的な意味まで、KPIの標準定義が必要です。正式の文書化がなく、複数の定義が飛び交っていると、ユーザーが混乱して貴重な時間が失われ、これらの矛盾に適切に対処できなくなります。

よくある質問

ビジネスインテリジェンスのアナリストになるには、どのようなスキルが必要ですか?
どのビジネスインテリジェンスツールが一番良いですか?
ビジネスインテリジェンスツールにはどのようなものがありますか?
ビジネスインテリジェンスの役割は何ですか?
ビジネスインテリジェンスとは何ですか?どのような仕組みですか?
ビジネスインテリジェンスのスペシャリストはどのような仕事をしますか?
Exceはビジネスインテリジェンスのツールですか?
データマートはどういう意味ですか?
データマートにはどんな種類がありますか?
データウェアハウス内のETLプロセスとは何ですか?
OLAPとOLTPの違いは何ですか?
ビジネスインテリジェンスアナリストの収入はどれくらいですか?
ビジネスインテリジェンスの主要目標は何ですか?
ビジネスインテリジェンスとビジネスアナリティクスの違いは何ですか?
ビジネスインテリジェンスが重要な理由は何ですか?