企業規模別・人気ランキングBI(ビジネスインテリジェンス)とはBI(ビジネスインテリジェンス)とは、企業における各種業務データや市場データなどを収集し、分析・可視化を行うことでビジネスの現状や過去の傾向を把握する手法だ。BIを実現するための環境は、基幹システムなどから情報を抽出し、分析用データに変換する「ETL(Extract/Transform/Load)」、その分析用データを受け取って時系列に沿って蓄積していく「データウェアハウス(DWH)」、キューブ型DBなど効率的に分析を行えるように目的別にデータを切り出した「データマート(キューブ型DBなど)」などで構成される。類似のカテゴリーとしては、将来予測により重きを置いた「BA(ビジネスアナリティクス)」が挙げられる。さまざまな業務システムが利用されており、そこには膨大なデータが蓄積されている。した企業内の各システムに蓄積されたデータはそのままの状態ではあまり意味を持たないが、BIを導入することにより、あらゆる業務データを1カ所に集約し、分析や可視化を行うことで、自社の現状把握、過去と現在の比較、条件ごとの傾向把握などが可能となる。具体的には、ドリルダウンやスライシングなどの多次元分析(OLAP)、回帰分析・ディシジョンツリーなどの統計手法を用いた分析(データマイニング)によってデータの関連性などを見いだすことで意思決定や問題発見に役立てられる。豊富なグラフ形式と、高度なグラフィカル手法を用いて、込み入った複雑な情報を明確かつ効果的に伝達するBI(ビジネスインテリジェンス)の選定ポイント前述のように、BIはさまざまなツールで構成されており、ベンダーによって提供範囲は異なる。統合BIソリューションもあれば、分析機能に特化したものもあり、さらにはERPパッケージにBI機能を持たせた製品もある。そのため、自社の業務システムやデータベースといった既存環境の構成なども考慮した上で、選定を行っていくことになる。その他、自社の情報システム部門などがBIに関する十分な知識を持ち、また、運用サポートを担う余力がある場合には、オープンソースのBIツールを検討する手もある(オープンソースBIツールの運用・保守が可能な業者に依頼することも可能)。BIの基本的な機能として「レポーティング/ダッシュボード」「OLAP分析」「データマイング」「シミュレーション/プランニング」が挙げられるが、これらをバランスよく備えているケースもあれば、いずれかに特化することで製品の特長としている場合もある。ビジネスの可視化とその共有によって経営判断に役立てたいのであれば「レポーティング/ダッシュボード」、マーケティングのために統計的な処理を行いたいのであれば「データマイニング」など、導入目的によって特にどの機能を重視すべきかは異なるため、やはり「BIに何を求めるのか」を明確にした上で選定を行うべきだ。昨今では、情報システム部門などに頼ることなく、業務部門がデータの操作などを行い、自らダッシュボードを作成して利用できる、いわゆる「セルフサービスBI」が台頭している。これに対して、従来型のBIでは基本的には情報システム部門などが扱うことが前提となるため、「いかに、高度な分析、効果的な分析を行えるか」「業務部門にとって状況を把握しやすいダッシュボードを作成できるか」という点を選定の際にはより重視すべきだろう。BI(ビジネスインテリジェンス)の導入方法BI導入においては、事前に経営層や現場ユーザーのニーズをくみ上げ、BIを利用する目的を明確化しておくことが重要だ。した要求分析を受けて、要件定義をなるべく正確に行っておくことで、構築のコストや期間を最適化できるはずだ。した構築工程は他のシステムと共通しているが、BIの場合は「データをどこから、どのように取り込むか」という点も設計時に考慮しなければならない。ERPなどから書き出したファイルなどをBIに読み込ませるのか、それともデータベースなどへ直接アクセスして取り込むのか、さらに、そうした処理をどれくらいの頻度で実施するのかといった要件によって、構築すべきシステムの構成も異なってくる。データ分析を実際にビジネスで活用するためには、ただ単にBIを導入すれば良いだけではなく、BIで導き出された仮説を実際に行い、評価し、さらに分析を繰り返すというPDCAサイクルによる運用が重要となる。そのため、BI導入では、そうしたPDCAサイクルを回せるような体制を整えつつ、導入後も外的なビジネス要因や経営戦略などに応じて、対象とするデータ、あるいはシステム構成そのものを柔軟に変化させていくことが必要だ。これまで、特に中堅中小企業にとってはBIへの取り組みは、システム構築などの面でハードルの高い課題と捉えられてきたことが多いが、クラウド型のBIサービスも登場しており、導入のハードルは下がってきている状況だ。クラウド型のBIでは、ハードウェアや/ソフトウェアの構築は必要なく、自社のオンプレミス環境あるいはクラウド環境に蓄積されている業務データを取り込み、分析を行える。スモールスタートでBI活用に着手し、用途やメリット、あるいは前述のPDCAの実効性を確認、検証した上で、対象データを増やして本格導入したり、オンプレミスでのBIシステム構築に取り組んだりといった使い方も有効だ。Gridとは?BI(ビジネスインテリジェンス)の基礎知識BI(ビジネスインテリジェンス)とは、企業における各種業務データや市場データなどを収集し、分析・可視化を行うことでビジネスの現状や過去の傾向を把握する手法だ。BIを実現するための環境は、基幹システムなどから情報を抽出し、分析用データに変換する「ETL(Extract/Transform/Load)」、その分析用データを受け取って時系列に沿って蓄積していく「データウェアハウス(DWH)」、キューブ型DBなど効率的に分析を行えるように目的別にデータを切り出した「データマート(キューブ型DBなど)」などで構成される。類似のカテゴリーとしては、将来予測により重きを置いた「BA(ビジネスアナリティクス)」が挙げられる。さまざまな業務システムが利用されており、そこには膨大なデータが蓄積されている。した企業内の各システムに蓄積されたデータはそのままの状態ではあまり意味を持たないが、BIを導入することにより、あらゆる業務データを1カ所に集約し、分析や可視化を行うことで、自社の現状把握、過去と現在の比較、条件ごとの傾向把握などが可能となる。具体的には、ドリルダウンやスライシングなどの多次元分析(OLAP)、回帰分析・ディシジョンツリーなどの統計手法を用いた分析(データマイニング)によってデータの関連性などを見いだすことで意思決定や問題発見に役立てられる。豊富なグラフ形式と、高度なグラフィカル手法を用いて、込み入った複雑な情報を明確かつ効果的に伝達するBI(ビジネスインテリジェンス)の選定ポイント前述のように、BIはさまざまなツールで構成されており、ベンダーによって提供範囲は異なる。統合BIソリューションもあれば、分析機能に特化したものもあり、さらにはERPパッケージにBI機能を持たせた製品もある。そのため、自社の業務システムやデータベースといった既存環境の構成なども考慮した上で、選定を行っていくことになる。その他、自社の情報システム部門などがBIに関する十分な知識を持ち、また、運用サポートを担う余力がある場合には、オープンソースのBIツールを検討する手もある(オープンソースBIツールの運用・保守が可能な業者に依頼することも可能)。BIの基本的な機能として「レポーティング/ダッシュボード」「OLAP分析」「データマイング」「シミュレーション/プランニング」が挙げられるが、これらをバランスよく備えているケースもあれば、いずれかに特化することで製品の特長としている場合もある。ビジネスの可視化とその共有によって経営判断に役立てたいのであれば「レポーティング/ダッシュボード」、マーケティングのために統計的な処理を行いたいのであれば「データマイニング」など、導入目的によって特にどの機能を重視すべきかは異なるため、やはり「BIに何を求めるのか」を明確にした上で選定を行うべきだ。昨今では、情報システム部門などに頼ることなく、業務部門がデータの操作などを行い、自らダッシュボードを作成して利用できる、いわゆる「セルフサービスBI」が台頭している。これに対して、従来型のBIでは基本的には情報システム部門などが扱うことが前提となるため、「いかに、高度な分析、効果的な分析を行えるか」「業務部門にとって状況を把握しやすいダッシュボードを作成できるか」という点を選定の際にはより重視すべきだろう。BI(ビジネスインテリジェンス)の導入方法BI導入においては、事前に経営層や現場ユーザーのニーズをくみ上げ、BIを利用する目的を明確化しておくことが重要だ。した要求分析を受けて、要件定義をなるべく正確に行っておくことで、構築のコストや期間を最適化できるはずだ。した構築工程は他のシステムと共通しているが、BIの場合は「データをどこから、どのように取り込むか」という点も設計時に考慮しなければならない。ERPなどから書き出したファイルなどをBIに読み込ませるのか、それともデータベースなどへ直接アクセスして取り込むのか、さらに、そうした処理をどれくらいの頻度で実施するのかといった要件によって、構築すべきシステムの構成も異なってくる。データ分析を実際にビジネスで活用するためには、ただ単にBIを導入すれば良いだけではなく、BIで導き出された仮説を実際に行い、評価し、さらに分析を繰り返すというPDCAサイクルによる運用が重要となる。そのため、BI導入では、そうしたPDCAサイクルを回せるような体制を整えつつ、導入後も外的なビジネス要因や経営戦略などに応じて、対象とするデータ、あるいはシステム構成そのものを柔軟に変化させていくことが必要だ。これまで、特に中堅中小企業にとってはBIへの取り組みは、システム構築などの面でハードルの高い課題と捉えられてきたことが多いが、クラウド型のBIサービスも登場しており、導入のハードルは下がってきている状況だ。クラウド型のBIでは、ハードウェアや/ソフトウェアの構築は必要なく、自社のオンプレミス環境あるいはクラウド環境に蓄積されている業務データを取り込み、分析を行える。スモールスタートでBI活用に着手し、用途やメリット、あるいは前述のPDCAの実効性を確認、検証した上で、対象データを増やして本格導入したり、オンプレミスでのBIシステム構築に取り組んだりといった使い方も有効だ。レビュープラットフォーム「ITreview」を活用して、レビューという顧客の声を積極的に集めながら、ユーザー満足度向上・ブランディング・マーケティング・新規獲得など今までにないビジネスでの活用を。