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BIツールのメリットと選び方|BI製品かんたん紹介ガイド

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。


Excelとは何が違う?
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

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。


BIツールはどうやって選べばいい?
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成功するデータ活用基盤をつくる!
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