インメモリ型次世代BIプラットフォーム『QlikView』

●なぜ『QlikView』は、「型にとらわれない自由な分析」ができるのか？
『QlikView』では、米QlikTech社の特許技術「連想技術」を使用し、企業内に分散したデータを統合する。

「連想技術」とは何か？下記の図を見てほしい。「連想技術」とは、「色」と「車種」を1対1の線で結び付けるのではなく、複数の線で結び付ける技術のことだ。「色」や「車種」には、「地域」や「販売担当者」など、関連するあらゆるデータが結び付けられている。データが結び付けられていることによって、ユーザは縦横無尽に好きな切り口で分析することが可能となる。

これまでのBI製品では、例えば、企業の売上高の詳細を見る時に、「地域→都道府県→製品ごとのデータ→販売担当者の成績」というように、階層をドリルダウンしていくことしかできず、“直線的な事前定義型の思想での分析”しかできなかったが、データ同士が蜘蛛の巣のように結びついている『QlikView』であれば、ユーザが「地域」という言葉から「都道府県」や「販売担当者」「製品」を連想すればその通りに、「製品」という言葉から「販売担当者」「都道府県」を連想すればその通りに、直感的にデータを分析していくことができる。巨大データの統計から明細レベルまで自由な絞り込みを行うことが可能だ。

つまり、『QlikView』は、すべての項目を検索キーとして扱い、見たいものをクリックするだけで、膨大なデータの中から関連情報を素早く引き出すことができるのだ。『QlikView』なら、OLAPキューブやデータマートを作成することなく、様々な切り口で分析することができる。

また、「連想技術」によって、データ量も約1/5〜1/20まで圧縮される。

●なぜ『QlikView』は、“超高速”にデータを分析できるのか？
「連想技術」によって検索のために最適化したデータを、更にインメモリで演算処理を行うことにより、ボトルネックとなりがちなディスクへのアクセスを排し、高速なレスポンスを実現することができる。

『QlikView』では、64ビットのマルチコアCPUの大容量メモリを効率的に使用し、何千人ものユーザが、快適に何十億件もの明細データの分析を行うことができる環境を実現する。従来型のBIのように、OLAPキューブやデータマートのような中間集計データを作成せずに、明細データからダイレクトかつ高速に集計することが可能だ。

●本当に、誰もが迷うことなく操作できるのか？
型にとらわれない自由な分析を、高速に行うことを実現した、米QlikTech社の特許技術「連想技術」。しかし、いくら高速に自由な分析ができるといっても、操作が難しかったら意味がない。
『QlikView』では、操作性にもこだわり、誰もが直感的に扱える使いやすさを実現している。ユーザは自分の思考のままにグラフ/リスト/帳票など、見たい場所をクリックしていけばOK。分析のために手順を習得する必要は一切ない。思考スピードに合わせて柔軟にデータが可視化されることで、今までにない自由な発想にもとづく分析を行うことができる。

●なぜ『QlikView』は、短期間＆低コストで導入できるのか？
『QlikView』は、データソースの所在場所を記述するだけで、企業内に分散したすべてのデータを「連想技術」によって容易に統合でき、また、これまでのBIのように事前に分析軸を設計したり要件定義を行う必要がないため、数日〜数週間で導入することが可能だ。極めて短期間かつ手軽に導入できる。

◆開発者が『QlikView』の習熟にかかる日数は、1週間程度。
◆現場で実際に使うユーザのトレーニングは、事実上ほとんど不要。
◆従来型のBIの導入には数ヵ月〜数年かかるが、『QlikView』は、わずか数日〜数週間で導入できる。
◆導入日数の大幅短縮により、作業工数を削減。初期投資コストを約1/10まで低減できる。

A社の営業部では、Excelを使って報告書を作成していた。しかし、受注や売上、見込みなどのデータを集め、Excel上で数値を入れ替えて集計・分析を行わなければならず、多大な時間と手間がかかっていた。手作業ゆえに、入力ミスもたびたびあり、報告書の質もあまり良くなかった。
【課題1】　集計・分析に時間がかかる。
【課題2】　手作業で行っているため、入力ミスが頻発している。
【課題3】　ITスキルによって、集計・分析内容に差がある。

⇒『QlikView』の導入でこう変わった！
【解決1】　集計・分析にかかる時間を大幅に短縮。残業がなくなった！
【解決2】　数値の入力作業がなくなり、不注意によるデータ集計ミスがなくなった！
【解決3】　Excelが苦手で集計・分析がうまくできなかったユーザも『QlikView』で様々な分析ができるようになった！

B社のIT部門では、勘定系基幹システムなどの複数システムに分散するデータを統合して高度な経営戦略を図ろうと、DWHとOLAPツールを導入した。しかし、OLAPキューブやデータマートを作成しなければならず、分析ニーズが変わった場合は、作り直しに多大な時間がかかり、常に最適な分析環境を提供することができずにいた。結局、経営戦略の立案・決定に活かすことはできなかった。
【課題1】　事前に定義した形でしか、データを集計・分析することができない。
【課題2】　分析の切り口を変更するのに多大な時間とコストがかかる。 

⇒『QlikView』の導入でこう変わった！ 〜既存のDHWは、データソースとして有効活用〜
【解決1】　誰もが自在に分析できるようになり、迅速に経営戦略を立てられるようになった！
【解決2】　OLAPキューブやデータマートを作成することなく、
　　　　　　複数システムのデータを、様々な切り口でリアルタイムに分析できるようになった！