もう失敗しない！進化する「BI」の活用方法

　現在のBIツールは、スイート化や業務システムとの統合が進んでいることもあってイメージがとらえにくいかもしれない。図1に示すのはBIスイート製品内の機能の位置づけの一例だ。

　この図はBIの領域にとどまらず経営管理領域にまで踏み込んだ「BI基盤」を説明するものになっている。下のほうにあるのが企業内にすでにあるデータソースだ。データウェアハウス（DWH）や業務アプリケーションなど、その形態はさまざまだろう。それらからのデータを中間のBIサーバや多次元分析用のデータベースなどが、必要に応じて、必要な部分だけ吸い上げる。これはETL（Extraction, Transformation and Load）と呼ばれることもある。
　そしてBIサーバなどでデータは仮想的に統合・管理するためのモデル「Common Enterprise Information Model」に格納され、目的に従ってBIあるいは経営管理用のアプリケーションで加工して取り出し、PCやモバイルデバイスなどに送り届けるという仕組みだ。
　この中で純粋なBIツールはBIサーバということになるかもしれない。しかし実際にはデータソースに接続する出入口がなければ始まらないし、分析アプリケーションがなければ意味がない。こうした流れを担う、データソースを除いた全体を一般的には「BIツール」と呼んでいる。
　次に、BIツールで何ができるのか、機能を順に見ていこう。

　また、レポートのフォーマットそのものを作成するのは、IT部門の仕事になることが多いが、BIツールではわかりやすいGUIでエンドユーザが自分自身でフォーマットを組み立てることもできる。製品によって標準で作成機能がある場合と、オプションで購入する場合とがあるものの、個人や部門のその時々の必要に応じたレポートが、時間をかけずに作成可能だ。そうして作成したフォーマットには、自動的に情報が流し込まれる。これは非定型レポート機能と呼ばれている。

　たくさんのレポートフォーマットを用意していても、分析のニーズは往々にしてその枠をはみ出す。例えば、店舗別の売上を見ていくうちに、商品そのものに問題がありそうだと思いあたった場合に、商品別のレポートが用意されていなくても、すぐに商品軸で売上の推移を表やグラフで取り出すことができるのが非定型（アドホック）分析機能だ。分析の専門知識がなくとも、画面からの項目選択やドラッグ&ドロップなどの操作により、さまざまな分析が可能になっている（図3）。結果もグラフィカルに表示できる。
　またデータは同じでも分析視点が異なると分析結果を取り出すことが難しいのが普通だが、BIツールの場合は搭載している多次元分析機能（OLAP）でそれを極めて短時間で行ってくれる（図4）。OLAPはもともとデータウェアハウス（DWH）を用いてアナリストやマーケッターが行う専門性の高い技術と思われてきた。しかし現在ではBIツールによってエンドユーザが自分自身で行えるようになった。

　なお、大量のデータの中から、通常は見えにくい傾向や特徴を発見するのがDWHやデータマイニングの利用目的だ。それに対してOLAPはユーザが「ここに問題があるのではないか」と目星をつけ、データへの視点をさまざまに変えて検証する「仮説検証」に向いている。

　以上の主な機能を踏まえると、BIツールの目的はおわかりのことだろう。ビジネスの現状と経緯を正確にとらえ、業務に生かし、これからの戦略を練る、そんな情報活用ができることになる。上手に使えば、未来予測（ビジネスアナリティクス/BA）や今後のビジネスのシミュレーションのためにも利用可能だ。
　しかし、こうした謳い文句はほかのツールでもよく使われている。ERPツールやCRM/SFAツールなどの業務ツールが分析系の機能を充実させており、めざすところを言葉にすればBIツールと大差はない。
　しかし、それらが特定アプリケーションに紐付いたデータを分析対象にしているのに対し、BIは特定の業務アプリケーションだけでなく、複数の基幹系業務システムや情報系システムから組織に蓄積される広範で大量なデータであっても対象にできるところが大きく違う。

　さらに、結果を手にできるスピードも違う。BIツールには、業務システムに負担をかけずに、大量データを取り扱う重い処理を軽やかに行うための、数々の工夫が凝らされているからだ。インメモリ処理の技術や、ストレージやDBMSのキャッシュを効果的に利用する技術、データを圧縮する技術など、各ベンダはそれぞれがもつ技術を長年かけて磨いてきた。
　それに加えて、現在ではネットワークが高速化し、64ビットプラットフォームの普及によって理論的には16エクサバイト（16億GB）のメモリが利用可能になり、場合によっては超並列データベースアプライアンス（DWHとして利用）や、インデキシングが簡素化できる列ベースのデータ管理技術、あるいはnoSQLやhadoopといった高効率な大量データ管理技術も利用できる環境が出現している。

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【1】基礎解説

　1-1　BIツールとは？

　1-2　BIツールの最新動向

【2】選び方解説

　2-1　「BIツール」選びのポイント

【3】製品カタログ

　3-1　「BI」関連の製品一覧

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