ビジネスインテリジェンス (BI) とは、「情報へのアクセスや情報の分析を可能とするアプリケーション、インフラストラクチャ、ツール、およびベストプラクティス」を総称する用語です (Gartner 社)。 BI は 1960 年代の意思決定支援システムを起源とし、1980 年代に拡張および開発されました。BI はデータから結論を導き出す方法として、意思決定およびプランニングのコンピューターモデルとともに誕生しました。BI は長期にわたって開発されてきていますが、現在もこれまでになく重要な存在となっています。

この記事は BI を概説するものです。詳しく知りたい場合には、多数の BI に関する書籍をお読みいただけます。また、BI を実際に使用している事例のリストも用意しています。

BI とは何か?

ビジネスインテリジェンス (BI) とは、ビジネス運営でのデータ、コンピューティング、分析を包括的に意味する技術的な用語です。BI は特定のものを指すのではなく、パフォーマンスを最適化するために、ビジネスの運営や活動から得られるデータを収集、保存、分析するプロセスや方法の総称となっています。これらのすべてが一緒になることで、ユーザーはビジネスの包括的なビューを得て、より優れた実用的な意思決定を行えるようになります。

BI の例:

  • データマイニング
  • レポート作成
  • パフォーマンス指標とベンチマーク
  • 記述的分析
  • クエリ実行
  • 統計分析
  • データビジュアライゼーション
  • データ準備

BI が重要である理由

簡単に言うと、BI は、現在と過去のデータをビジネス上のコンテキストで表示することで、ユーザーがより優れた意思決定を行えるようにします。BI によって、パフォーマンスのベンチマークが提供されるため、ビジネスをより円滑かつ効率的に運営できるようになります。また、ユーザーは市場の傾向を発見し、売上や収益を向上させることができるようになります。効果的に BI を利用すれば、コンプライアンスや採用の業務に役立つ可能性もあります。つまり、BI によって、ビジネスのあらゆる面での向上が可能となります。

デジタル変革によって情報量が急増しており、その勢いは衰える様子がありません。データはあらゆるところに常に存在しており、今やあらゆる規模の組織のビジネスプロセスに深く定着しています。そして現在、誰もが新しい情報にアクセスして、日々の意思決定に役立てるとともに、追求すべき新たな道に対するビジネス上の好奇心を満たせるようになることを期待しています。

BI はどのようにビジネスに役立つのか

  • 利益を増大できる領域や方法の特定
  • 顧客行動の分析
  • 競合他社とのデータの比較
  • 企業業績の追跡
  • 企業運営の最適化
  • 新事業の成功の予測
  • 市場の傾向の特定
  • ビジネス上の問題の特定

米国経済の長期的な要因を示す、経済指標ダッシュボードの例米国経済の長期的な要因を示す、経済指標ダッシュボードの例

BI の仕組み

企業にはビジネス上の質問や目標が存在します。これらの質問に答え、目標に対するパフォーマンスを追跡するために、企業は、必要なデータを収集して、分析し、ビジネスの成長に向けて実行すべきアクションを決定します。

実際の例として、金融サービス企業である Charles Schwab 社は、米国内の全支店の包括的なビューを見て、パフォーマンス指標を理解し、機会をもたらす領域を特定するために BI を使用しています。一元化された BI プラットフォームへのアクセスにより、Schwab 社は、支店データのすべてを単一のビューに取り込めるようになりました。現在、支店マネージャーは、投資のニーズに変化がある可能性がある顧客を特定できるようになっています。また、経営陣は、地域のパフォーマンスが平均と比べてどのような状況にあるのかを追跡し、クリックすることでその地域のパフォーマンスの要因となっている支店を特定することができます。これによって、顧客へのサービスを改善するとともに、さらなる最適化の機会がもたらされます。

技術的には、ビジネス上の活動から生データが収集されます。データは処理された後、データウェアハウスに保存されます。データが保存されると、ユーザーはそのデータにアクセスして、分析プロセスを開始し、ビジネス上の質問に対する答えを得ることができます。

BI とビジネス分析の違い

ビジネス分析は BI のサブセットに値します。Gartner 社の IT 用語集によると、「ビジネス分析には、データマイニング、予測分析、応用分析、統計が含まれる」とされています。簡単に言うと、組織は、大規模な BI 戦略の一環としてビジネス分析を実行します。

ビジネス分析は直線的なプロセスとはなりません。なぜなら 1 つの質問からフォローアップの質問や繰り返しの作業へとつながる可能性が高いためです。ビジネス分析のプロセスは、データへのアクセス、発見、探索、情報共有のサイクルとして考えられるべきです。これは分析サイクルと呼ばれています。分析サイクルとは、企業が分析を使用して変化する質問や期待に応える方法を説明する新しい用語です。

詳しくは、分析サイクルについて説明している Tableau のホワイトペーパーをお読みください。他の BI 用語についても説明されています。

BI ツール

多くのセルフサービス BI ツールは、分析のプロセスを効率化し、データを自分で探し出すための技術的なノウハウがないユーザーでもデータを簡単に理解できるようにします。

BI を示すための一般的な方法の 1 つとして、データビジュアライゼーションがあります。人間は視覚的な生き物であり、パターンや色の違いを非常に簡単に認識することができます。データビジュアライゼーションを活用することで、よりアクセスしやすく、わかりやすい方法でデータを示すことができます。ダッシュボードにまとめられたビジュアライゼーションは、ストーリーを簡単に伝え、手動による生データの分析では必ずしも簡単に見つけることができない傾向やパターンをハイライトすることができます。多くのユーザーがアクセスできるため、データに関する会話を促進し、ビジネスにより広範な影響をもたらすことができます。

BI トレンドの進化についてのレポートをお読みください。

トラディショナル BI とモダン BI の違い

以前の BI ツールはトラディショナル BI モデルをベースとしていました。このモデルはトップダウン型のアプローチを採用しており、BI は IT 組織によって主導されていました。そして、分析の質問のすべて、もしくはそのほとんどに対する答えは静的なレポートによって提供されていました。これは、受け取ったレポートに関してさらに質問をしたい場合、そのリクエストはレポート作成キューの最後に入れられるため、ユーザーはそのプロセスを最初からやり直さなければならないことを意味していました。結果、レポート作成サイクルに長い時間がかかったため、ユーザーは最新のデータに基づいた意思決定を行うことができませんでした。

モダン BI モデルの分析ワークフローモダン BI モデルの分析ワークフロー

今日、データに対するセルフサービスアプローチを特徴とするモダン BI モデルに移行する組織が増えています。IT 部門がデータ (セキュリティ、正確性、アクセス) を管理することで、ユーザーは BI プラットフォームを通じて直接データを操作できるようになっています。Tableau のようなモダン分析プラットフォームを使用することで、組織は分析サイクルの各ステップに対応できるようになります。データ準備は Tableau Prep、分析とディスカバリは Tableau Desktop、共有とガバナンスはTableau Server または Online で対応できます。これは、IT 部門がデータアクセスを管理しながらも、より多くのユーザーが視覚的にデータを探索し、インサイトを他のユーザーと共有できるようになることを意味します。

BI に対するモダンなアプローチについてのホワイトペーパーをお読みください。