BIの活用を阻む課題
規模の大小はあれ、「BIツールやそれに準ずるスクラッチの仕組み」などBIシステムが存在しない企業はゼロに等しいのではないでしょうか。
弊社で開催しているBI関連のセミナーにて「BIの定着度」についてのアンケートをとったところ、右の円グラフのようになりました。（2017年アシスト調べ）
アンケートは120名ほどを対象にしたものでしたが、全社規模で定着していると回答されたのは全体のわずか2％。
まだまだこれから定着させていきたいと回答された方が
ほとんどの割合を占めています。
BIツールの活用や定着を図るためには、
ログからBIツールの利用状況を客観的に把握する
使い勝手や利用状況などを定期的にユーザーにヒアリングする
ユーザーからのリクエストに応じて、レポートの改修を実施する
ユーザーがどのような情報を必要としているか、ニーズを把握する
など、ユーザーの利用状況やニーズを常にアップデートし続けることが重要です。
こういったユーザーからのリクエストや既知の課題に対してBIツール側の改修で対応できることももちろんあります。
一方で、
ログやセンサーなどのIoTデータ
機械学習やAIデータ
映像や音声などの非構造データ
など、BIから活用すべきデータの“量”も“種類”も日に日に増え続ける昨今データを繋いだり、準備する部分を見直すことで改善効果が見られるケースも多いです。
例えば、下記のようなケースが挙げられます。
導入当初よりもパフォーマンスが劣化してきている。
→ DWH構造の見直しで劇的にレスポンス向上が見込めることもあります。
見たいデータが各種システムに散財していてBIツールでは抜き出せないデータもある。
結局は自分でExcel加工して、時間も手間もかかる。
→ 多種多様のアダプタを持ち、データを繋ぐことに長けているEAIツールを活用することでBIツール側からデータを俯瞰的に見られる可能性があります。
データ量の増加にともなって、サービスの利用開始時間までにバッチ処理が終了しない。データを絞って分析する必要がある。
→ 大容量データの高速処理に長けたETLツールを利用することでバッチ処理のパフォーマンス改善を見込める場合があります。
オープンデータやユーザーの手持ちデータなど、DWHでは管理が難しい一時利用のデータも上手に活用したい。でも、自由にやらせるとなるとサーバーへの負荷が気になる。
→ IT部門が管理対象外としているような一時的な利用を目的としたデータは、ユーザー部門からリクエストされたデータを準備して提供するのではなく、大量データでもノンコーディングでユーザー自身が準備できる環境を提供するなど、データ準備の方法や環境を見直すことで対応できることがあります。
このようにBIの有効活用を考えるとき、BIツール以外で解決できる課題は多岐に渡ります。
ETL/EAIとBIの融合！ーお客様事例のご紹介
ここで、実際にBIとEAI/ETLをうまく使いこなしているお客様3社の事例をご紹介します。
（イカリ消毒様、三菱電機ビルソリューションズ様）
【イカリ消毒株式会社】
センサーデータの連携でEAIツール「DataSpider」、BIプラットフォームとして「WebFOCUS」を活用し、衛生管理のIoT活用基盤を構築されています。
（事例の詳細はこちら ）
【三菱電機ビルソリューションズ株式会社】
全社規模で利用する情報基盤をETLツール「Precisely Connect」とBIプラットフォーム「WebFOCUS」で整備。
BIツールからの検索レスポンスを大幅に改善されています。
（事例の詳細はこちら ）
ご紹介した以外にも、BIとEAI/ETLを一緒に活用されているお客様は本当に多くいらっしゃいます。
EAI/ETL導入のタイミングも、
BIツールが対応しているアダプタでは参照できないようなデータソースが新たにでてきて検討されるケース
使っていてパフォーマンスなど課題があった場合の解決策として導入されるケース
BIから参照する情報系DWHを構築するために、BIと同時に設計・構築・導入されるケース
と、さまざまです。
BIシステムはユーザーニーズの変化が速い！だからこそデータ連携ツールの活用が◯
日々、分析対象とするデータの「量」や「種類」はめまぐるしく変化しています。分析対象のデータが増える度に、その都度データの連携処理をスクラッチ開発したり、改修したりしていると手間も時間も多くかかります。
手間がかかるためにユーザ―ニーズに応えられない(応えられたとしてもすごく時間がかかる)、改修したいのに属人化していてすぐに取り組めない、そんな時にEAI/ETLツールがあれば、速いサイクルで変わっていく変化にも対応することができます。
参考までに、あるデータ連携の仕組みをスクラッチ開発とDataSpiderによる開発で比較してみたところ、
◯Javaのコーディングの場合は10,000～14,000ステップのコーディングが必要
◯DataSpiderの場合、8種類のアイコンでデータ連携処理を開発
という結果となりました。
工数にすると7人日が1時間に！！ このようにEAI/EAIツールを活用することでスクラッチに比べて少ない作業で処理を開発することができます。
ツールを使うことで処理内容が視認性高いカタチで残るので、分析対象データの加工要件が変わった場合にも素早く変更対応することができるというメリットもあります。
EAIとETL、自社に必要なツールはどっち？
もし、選定に迷われたら、こちらの資料がオススメです。
この資料を使うと、
自社のデータ処理要件
自社要件に対してツールが提供する機能カバレッジ
という2つの観点を、ワークシートを使いながら整理することができます。
気になった方はぜひ↓こちらから↓ダウンロードしてチェックしてみてください！
BI活用に課題を感じたら・・アシストを思い出してください
今回このブログの中でご紹介したBIにまつわる課題はほんの一部です。実際にはお客様のシステム環境や課題、必要要件によって最適解は異なります。
アシストでは、お客様が“本当にやりたいBIや情報活用”を実現するためには、フロントとなるBI環境＋バックエンドのシステム構築までをトータルに考慮することが重要だと考えています。
そして、40年近くにわたって活動してきたBIや情報活用にまつわる叡智をAEBIS（Ashisuto Enterprise BI Suite：えびす） として体系立てました。
AEBISでは、「つなぐ」「ためる」「いかす」「じゅんびする」という4つの視点をベースに、お客様の環境に足りないところ、何をプラスすることで本当にやりたいことを実現できるのかといった課題を一緒に見つけ出し、最適な「組み合わせ」をご提案しています。
BI、データ連携(EAI/ETL)、データベース などなど、とにかく何か「困ったなぁ」と思うことがあれば、どうぞお気軽にアシストまでご相談ください！
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この記事を書いたスタッフ
文屋 圭裕
文屋 圭裕
