BI（ビジネスインテリジェンス）とは何か？重要性と効果を徹底解説

「インテリジェンス」は、根拠に基づき論理的に物事を理解し判断する能力（※1）を表します。したがって、ビジネスにおけるインテリジェンスの発揮である「BI（ビジネスインテリジェンス）」は、社内外のデータを収集・分析した結果を根拠として、企業経営の意思決定や現場の判断を論理的に行うデータ活用の具体的な活動であり、そのための手法や技術を指しています。BIは過去から現在までの状況を把握したり、仮説を立案・検証しながら次のアクションを決定していくプロセスで活用されています。

BIを利用した例として、以下のようなものが挙げられます。

BIという言葉そのものは、1989年に当時ガートナーグループのアナリストだったHoward Dresner氏が、企業が業績を改善するための意思決定の質を分析する概念として用いたことが始まりとされています。

※1：「the ability to learn, understand, and make judgement or have opinions that are besed on reason」（ Cambridge Dictionary )

企業がBIを導入する重要性として挙げられるポイントは3点あります。

　●過去・現在の状況を定量的に把握することができる
　●仮説立案や検証のための客観的な視点が得られる
　●これまでの推移から、今後の方向性を論理的に予測することができる

BIを導入することにより、企業が日々活動していく中で蓄積されたデータを活かし、効果的な戦略を立てるための意思決定に役立つ重要な情報を得ることができます。

例えば、蓄積された顧客との接点や行動履歴などのデータを分析することで、顧客行動を具体的に把握できます。その結果から顧客行動を予測した施策を打ち出し、売上拡大・費用削減・LTV(顧客生涯価値)向上・CX(カスタマーエクスペリエンス)向上・リテンション向上につなげることができます。

あるいは、製造ラインの稼働時間や環境データなどを分析することで、製造ラインを構成している個々の部品の実耐用期間を把握でき、その結果から部品の故障要因や交換時期の予測に基づいた予知保全に切り換えることで、部品交換費用の削減・ラインの停止の回避につなげることも可能になります。

分析対象とするデータは、何らかの方法で統合する必要があります。ETLとは、この統合時に発生する加工のプロセスである Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）の略です。データを分析するためには、不要となるデータの除去や関連するデータの結合など、分析しやすいようにデータを加工してから統合する必要があります。

分析するデータが膨大なほど、データの加工には多大な作業工数が発生するため、その作業を支援しデータ加工作業を効率良く進めるためにBIツールのETL機能が役立ちます。

また、加工したデータはDWHやデータレイクに格納し、データ分析に利用することが一般的です。こういったデータを分析するまでの工程を加味し、BIツールの中にはETL機能を含むものや、BIツール自身の内部に加工されたデータを格納することができるものもあります。

人がデータを分析する際の支援をする機能として、データを表やチャート（グラフ）で表示する機能が用意されています。これらのデータ可視化により、データから傾向や推移を把握しやすくなります。
近年では、これまで人間の目では気づきづらかったデータ間の繋がりから新たな示唆や洞察をツールが自動で導き出し、それを分かりやすく表現したチャートを提案してくれるような機能や、絞り込み条件から除外したデータも可視化することで新たな気づきが得られるような機能を有するBIツールもあります。

膨大なデータをまとめてグラフや集計表などに可視化した情報を、1画面にまとめて表示する機能です。リアルタイムに状況を把握することができ、迅速な意思決定を行うことができます。

分析結果やそこから導き出した指標をモニタリングする機能であり、様々なグラフや表を表示できるだけでなく、ドラッグ＆ドロップで対象データを切り替えながら表示することで意思決定を迅速に進められます。ブラウザ上でダッシュボードを表示できるので、データの共有も容易です。

分析した結果を帳票として出力する機能です。各種レポートの中では、ドリルダウン・フィルタリング・分析軸の切り替えなどの操作ができます。また、CSV、PDF、Excelなど多様なフォーマットで出力できます。
ツールによってはレポートのレイアウトを編集できる機能があり、現場の要望に合ったレイアウトで自由にカスタマイズして出力することも可能です。