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BIツールのメリットと選び方・比較ポイント|BI製品かんたん紹介

BIツールのメリットと選び方

データ活用を実現するために知っておきたい
BIツールのメリットと選び方

どうすれば自社に最適なBI(ビジネスインテリジェンス:Business Intelligence)ツールを選べるのでしょうか?このページでは、BIツールの導入に向けて知っておきたいBIツールの役割やメリット、選び方をわかりやすくご紹介します。2,800社のお客様へのご導入実績をもとに、活用シーン別の使い方の事例もご紹介していきます。


BIツール とは

BIツールとは

BIツールとは「ビジネスインテリジェンスツール」の略で、企業内外の様々なデータを価値ある情報に換えて、意思決定を支援するためのツールです。

BIツールは企業活動のあらゆる場面で利用することが可能で、代表的な使い方には下記のような利用例があります。

  • 営業や経営状況を可視化して、売上アップの施策を検討する
  • 部品の調達から生産、物流、販売までの流れを横串で見える化し、コストの最適化をはかる
  • IoTデータからヒト・モノの動きを把握することで、生産性向上やコスト削減に役立てる

BIツールを導入する目的は?

デジタルトランスフォーメーション(DX)の進行とともに、BIツールはますます重要な役割を担うようになっています。
それは、すべての人がいつでもデータにアクセスし、データから知見を得てそれらを組織で共有し、アクションやビジネスインパクトにつなげていける「データの民主化」が求められているからです。

今まで限られた人しか扱えなかったデータも、BIツールの導入によって誰もが活用できるようになり、データドリブンな意思決定とアクションを実践できるようになります。


2,800社の事例からピックアップ!
BIツールの活用シーン

アシストでは25年以上にわたり2,800社のお客様にBIツールをご導入いただいています。豊富な事例の中から、ご要望の多い使い方をご紹介します。

ものづくり・製造・工場 経営・営業・マーケティング IoT・センサー・ビッグデータ
ファクトリーオートメーション(FA)により多種多
様かつ大量データがあふれています。コアプロセス
の改善を促進しQCDをコントロールすることで、
ものづくりにおける生産現場の競争力強化を実現し
ます。
ビジネスの目標達成のためには、今を正しく理解し
次の打ち手を素早く実行に移すことが重要です。
データに基づく意思決定のスピードアップを実現し、
企業の競争力強化を実現します。
IoTの普及によりセンサーやログのデータが膨大に
蓄積され、ビッグデータの活用が期待されています。
プロアクティブな予知保全に役立てたり、より深い
顧客理解やカスタマーエクスペリエンスにつなげる
ことも可能になります。
在庫・物流・ロジスティクス 会計・経理 人事・総務・働き方改革
データを活用した改善やイノベーションが期待され
ています。データを複合的に可視化することで
QCDバランスを最適化し、データドリブンなアプロ
ーチで改善や強化を推進できます。
企業経営の意思決定は、正しい収益性分析に基づい
て行われなければなりません。事業や商品など様々
な角度から事業を分析することで、経営者や役員の
意思決定を支援できます。
労務リスクの低減をはかるには、データの活用が重
要になります。人事・総務の領域にBIツールを導入
すると、データや統計に基づいた戦略的な人材配置
や従業員育成の方針策定を行うことができるように
なります。

Excelとは何が違う?BI・Excel比較!
BIツールでできること

だれでも簡単に、データを可視化/分析できる


Excelでは関数や数式が必要な集計も、BIツールならレポートやダッシュボードを開くだけで、すでに計算された状態で、しかもいつでも最新のデータを得ることができます。
データを読み込ませるだけで、瞬時にデータを解析して、そのデータを可視化するのに最適なグラフやチャートを提案してくれる機能も持ち合わせているBIツールもあります。

特別なITスキルがなくても簡単にデータを分析できること、これがExcelとBIツールを比較したときのもっとも大きな違いです。データをわかりやすく可視化してすぐに分析に取りかかれる、そしてデータをビジネスに活かしていける、今ビジネス部門のすべてのユーザーに求められるデータリテラシーもBIツールで向上させることができます。

大量データを分析できるスピードとパフォーマンス


Excelの最大の難点として、扱えるデータの件数を挙げられる方も多くいらっしゃいます。データを分析するほどデータの量と種類が増え、多様で膨大なデータを分析するのに限界を迎えてきたから、というのもBIツールを検討する理由のひとつになっています。

フリーズやクラッシュさせずに、思考するスピードで検索や探索、抽出をおこないたい、というニーズに応えてくれるのがBIツールです。知りたいことが数時間後や数日後にわかる・・のではなく、即座にその場でデータにアクセスして、データから知見を得られるような使い方ができるのがBIツールの大きな特長のひとつです。

チームや組織で使うから、ガバナンスを効かせて使う


Excelのようなデスクトップ型の個人のPC環境でデータを扱う場合、分析に使われたデータのソース(出どころ)や分析手順がブラックボックス化しがちで、透明性や信頼性の観点からも改善が望まれことがあります。

BIツールは、チームや組織のデータ活用基盤としてプラットフォームの役割を担うため、品質の担保されたデータをセキュリティとガバナンス(統制)の効いた環境で提供することができます。データドリブンな意思決定や企業経営を推進するうえで、ガバナンスの要件は、分析の機能と同じくらいに重要になってきています。


BIツールを導入する 3つのメリット とは

すべての人がデータドリブンな意思決定ができる

組織のマネジメント層は、データに基づいた意思決定ができていますか?
誰もがデータを見ながら良質な知見を得て、タイムリーにすばやく判断し、次のアクションにつなげられているでしょうか?BIツールは、知りたい情報を瞬時にグラフやレポートでわかりやすく可視化できます。

<お客様の声>
●月に1回が限度だったレポートをリアルタイムで閲覧でき、機会損失を減らせた。
●データから共通認識を得ることで、議論に齟齬がなくなり会議の生産性が向上した。
●PDCAの早回しを実現できた。

抽出や集計に費やしていた時間を、分析し考えるための時間へ

レポートや報告書の作成に、多くの時間をかけていませんか?
BIツールは、これまで手作業で行っていたデータ抽出や集計、レポーティングを自動化できるので、本来の業務に時間を充てられるようになります。業務の効率化、意思決定の迅速化にもつながります。

<お客様の声>
●複数システムのデータを一元的に集約できるので、データ抽出作業がなくなった。
●お客様への報告レポートをBIツールで自動作成できるから、商談時間を大幅に増やせた。
●業務のための業務がなくなり、本来の業務に時間をさけるようになった。

データから新たな価値を創造できる

モノ(商品)からコト(体験)へとビジネスモデルが変化するなか、顧客理解、顧客サービス向上のためにデータを活用できていますか?
BIツールは、顧客をデータから理解し、新たな事業開発やサービス向上に役立てられます。

<お客様の声>
●納品後の機器の稼働状況をIoTデータで分析し、予防保全に役立てられた。
●センサーデータをレポートで参照できるサービスを開発し、顧客満足度を向上した。
●データから新しい顧客サービスを開発し、自社の価値を高められた。



どうやって選べばいい?
BIツールの選び方・ツール比較の3つのポイント

BIツールの代表的な機能には、レポーティング、ダッシュボード、自由検索などがありますが、機能の差異だけに注目していると自社に最適なBIを選べません。本当に使われるBIを選び抜くために、アシストが考えるBIの選定ポイントは「業務との親和性」です。

業務で求められているのは、可視化?それとも分析?

データをどのように活用していくのか、まずはユーザーの求めるニーズを把握することが重要です。ユーザーはデータの「可視化」と「分析」のどちらを重視していますか?

●可視化:
情報に基づいて意思決定や業務遂行をするために、データを抽出・図表化し、現状の正確な把握を行うこと。

●分析:
情報に基づいて課題解決や戦略立案をするために、データを様々な切り口から 検証・探索し、新たな気づきや洞察を得ること。

ユーザーが求めるのは、事前設計されたアプリ?それともセルフサービス?

ユーザーのニーズによって、BIの展開方法も異なります。データの活用にはどのような手段が求められているか、どのような使い方が目指されるのか、利用者・管理者の観点から事前に方向性を決めておきましょう。

●アプリ提供型:
(管理者)使いやすく、統制も効いたアプリを提供したい。
(利用者)ツールを意識することなく、データを活用したい。

●セルフサービス型:
(管理者)アプリの作成は、利用者自身でどんどん進めてほしい。
(利用者)管理者を介すことなく、自分で自由にデータを活用したい。

活用したいデータの特性は?BIツールに求められるアーキテクチャとは?

リアルタイム性が高く刻々と変化する状況をウォッチしたいのか、それとも大量で多様なデータを自由に活用したいのか、データの特性に応じてBIツールに求められるアーキテクチャも異なります。周辺システムの現状も踏まえて、どちらの型かを検討しましょう。

●クエリ型:
リアルタイム性を求める、基幹システムを直接検索したい、DWHの性能を引き出したい。

●インメモリ型:
データを高速に処理したい、複数データソースを手軽に統合したい、短期間でBI環境を構築したい。


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成功するデータ活用基盤をつくる!
アシストがご提案する「aebis」 とは


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