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製品購入ウラづけガイド
これさえ読めば基本はカンペキ!「BIツール 掲載日:2005/06/06

BIツール



1:基礎講座 2:選び方講座 3:市場動向
1
BIとは何か
2
BIを使いこなす3つの秘訣
1
EBIツール選択の考え方
2
製品カタログ
1
BIツール市場動向
 
INDEX


基礎講座
これさえ読めば基本はカンペキ!
基礎講座

 BIに興味はあるもののコスト対効果が見えてこない、すでにBIを導入しているが十分に活用されているのか疑問がある…。数年前の「ブーム」を経て大企業での利用が進んでいるBIだが、未導入企業ばかりでなくすでに利用経験を積んだ企業からもBIの効果に疑問の声を聞くことがある。極めて効果的な利用を行っているケースがあるといわれる一方で、企業戦略に密接に関連する分野のためか詳細な事例が広報されることが少なく、どのように利用すれば効果的なのかが一般に理解されているとはいい難い。そこで今回は、数多いBI関連製品のなかでもBIニーズの多くをカバーする統合BI製品にフォーカスして、BIとは何か、活用のための秘訣は何かを考えてみよう。 BIツール

1 

BIとは何か


 BIは「エンドユーザーによる自由なデータ分析を実現するためのインフラストラクチャと アプリケーション の総称」として1989年にIT全般に関する調査・分析を行っているガートナーが提唱した概念である。
 具体的に何を意味しているのかといえば、企業内に豊富に蓄積されているさまざまなデータを、業務や経営に役立てるためにいろいろな角度から参照したり、条件に従って抽出して分析したりすることができる仕組みのことと考えればよい。ひと昔前には意思決定支援システムという言葉があったが、その現代版と考えればわかりやすいかもしれない。
 図1に見るように、企業には基幹系システムやさまざまな業務システムに業務用のデータが分散して存在している。それらのデータは実際のビジネスの過去と現在を如実に表すものであるのに、従来はそれらを一括して横断的に参照したり分析したりすることが難しかった。BIは、そうした業務データの価値に注目し、ビジネスの現状把握や将来の戦略立案に役立てようというものである。


図1 経営情報の立体化
図1 経営情報の立体化
(資料提供:コグノス)

 上図はBIの基本と言うべき、立体的な経営情報の活用の様子を表している。この図ではデータを3次元の「キューブ」と呼ばれる多次元データベースにまとめ、そこからユーザーがそれぞれの立場でさまざまな切り口で(つまり立体的に)検索や分析を行って必要な情報を得ている。
 多次元データベースとは、通常のリレーショナルデータベース(以下 RDB)とは違い、データのサマリーを含んで多様な角度からデータを参照、分析できる特殊なデータベースである。多次元データベースは必ずしもBIの要件ではないが、多くのBIシステムは多次元データベース(仮想的なものを含め)を中心にして他の機能を加えて構成されている。

 ガートナー社では、BIツールを期待する分析結果と分析実行の方法(タイミング)により2つに分類している。


1)エンタープライズBIスイート(以下EBIS)
幅広い層のユーザーが過去の事実と原因を定期的に、あるいは対話的に入手し、容易に分析できるようになることを目指す。検索・分析・レポーティングなど、最も一般的なBIニーズをカバーする機能を予め備えている。
2)BIプラットフォーム
企業個々に異なるニーズに即応するBIアプリケーションを開発するための開発プラットフォーム。
経営の意思決定など戦略的目的に利用されることが多い。

図2 2種類のBIツール
図2 2種類のBIツール
(資料提供:ガートナー)

BAM(Business Activity Monitoring):ビジネスが目標を達成しているかどうかを計測し、監視すること、およびそのためのツール。適正在庫の実現に利用できる。
CPM(Corporate Performance Management):企業戦略の達成度を計測し管理すること、およびそのためのツール。BAMがビジネス上の計測ポイントの状態を把握するが、企業全体のパフォーマンスを管理する。
アドホッククエリ:「非定型検索」とも言う。予め想定されてはいなかったパターンのクエリ(データベースへの問い合わせ)を作成、実行すること。
OLAP(Online AnaLytical Processing):ユーザーが直接多次元データベースを利用してデータ検索や分析を行うこと、およびそのためのツール。多次元データベースは例えば期間、地域、製品という各「次元」を軸にして設計されており、OLAPはそのデータに対して高速に立体的な分析を可能にする。
レポーティング:帳票を出力する機能。定型フォーマットを登録しておけば、引用されているデータ項目に対して定期的にアクセスしてレポート内容を自動更新することができる。
スプレッドシート:2次元の表形式で情報を整理するツールのこと。分析・統計機能、グラフ化機能などをもつ。Excelが代表例。
データマイニング:蓄積された大量のデータの中から、目的に沿って有用な情報を得るための技術およびツール。統計解析手法を利用して、膨大なデータの中から規則性や傾向、因果関係、相関関係などを発見することができる。

 しかし、最近ではEBISにさまざまな分析手法やチャート作成機能が追加される一方、BIプラットフォーム製品にもレポート機能などが付加されるなど、両者の境界はあいまいになりつつある。ガートナー社では両者の機能収束が今後も進み、製品選択の幅が広がることを予想している(市場動向の項参照)。



1-1

EBI(Enterprise Business Inteligence)を実現するテクノロジー


 「分析」と「レポーティング」機能を実現するために使用するテクノロジーは、製品によって異なる場合がある。そこで代表的なテクノロジーを紹介する。なお、データソースからデータを抽出するETL機能なども重要だが、今回はそこまで立ち入らないこととする。


【3つのOLAPテクノロジー】

 データベースからデータを抽出して分析する技術の1つがOLAPだ。次の3方式があり、製品によって方式が違ったりすることがある。


1) MOLAP(多次元OLAP)
傾向分析や予測分析を得意とするもの。
サマリーされたデータを「キューブ」と呼ばれる多次元データベースに収め、ドリルやスライス、ダイスなどと呼ばれる手法で分析。高い応答性が特徴だがキューブ管理にコストがかかりがち。
2) ROLAP(リレーショナルOLAP)
詳細分析あるいは単純検索を得意とするもの。
詳細データを収めたRDB上に仮想的なキューブを作成する。通常のRDBと同様のコストで済むが分析の応答性が劣りがち。
3) HOLAP(ハイブリッドOLAP)
MOLAPとROLAPの長所を生かし欠点を補う技術。多次元データベースによる高速分析とRDBによる詳細分析を両立させることにより、高速処理とスケーラビリティを実現。

【統計的な分析、アドホックな分析】

 多次元データベースは高速な定型検索を可能にするが、なんらかの問題究明のためには非定型な検索(アドホッククエリ)が必要な場合が多い。これにはアドホッククエリが自由に作成でき、十分な応答速度で結果が得られる機能が必要になる。また、仮説の検証や予測分析には統計的分析の手法が有効な場合が多く、これにはデータマイニング技術が必要とされる。


【レポーティング】

 分析の結果や過去の事実といった情報は、当然ながら人間が理解しやすい状態で出力されなければならない。帳票フォーマット作成を容易に、きめ細かく行える機能が必要だ。特に日本では帳票が業務に密接に組み込まれており、そのクオリティも高度なものが要求される。また時にはその情報をPDAや携帯電話などを含む多様な端末に配信することも必要かもしれない。さらに、特殊な状況(例えば売上げ目標未達成など)についてアラートレポートを行うなどの機能も必要なことがあるだろう。



+拡大 Report Viewer 支店別実績レポート

+拡大 ReportNet Viewerトラベル実績

【ダッシュボードやスコアカード】

 迅速な経営や業務の状況把握などが求められる場合には、画面上でビジュアルなグラフなどで情報サマリーが得られることが求められる。これにはバランス・スコアカードなどの経営理論に基づいて指標を抽出し、グラフ化するなどして出力する「スコアカード」機能が役に立つ。またいくつかのスコアカードのグラフや、各種指標情報などを見やすく画面上で提供する「ダッシュボード」機能、さらに重要経営指標の変動が生じたときに警告を発する「アラート機能」などを備えれば、常時ビジネスのモニタリングが可能になる。


図4 売上パフォーマンスダッシュボード
図4 売上パフォーマンスダッシュボード
(資料提供:ジェーエムエーシステムズ)


+拡大 経営ダッシュボード
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