BIツールとは？ 機能一覧、できること、製品比較のポイント、データ分析の仕方やダッシュボード例を解説

・BIツールとは？意味・定義を簡単に解説

BIツールとは、企業が保有するビジネスに関するさまざまデータを収集・活用・可視化して、マーケティングや経営判断などに役立てるためのツールです。膨大なデータから製品や業務の改善などに役立つデータを抽出し、可視化・レポーティングを通じて売上拡大や業務効率の改善、競争力向上などを図ることができます。
IT技術の進歩によりビッグデータの活用が進む中、大量のデータをビジネスに役立つ形に処理して利用できるBIツールの重要性が高まっています。

・BIツールの役割

データ分析はエクセルなど一般的な表計算ソフトで行うことができますが、データ量が膨大でデータの形式もバラバラである場合、集約に時間がかかり分析結果が不正確になりやすいデメリットがあり、さらにマクロなどの専門的な知識が必要になることも珍しくありません。
BIツールの役割は、そうした煩雑なデータ分析や可視化の工程を簡便かつ正確に行えるようにすることです。データ分析・可視化をスムーズに行うことができれば、刻一刻と変化するビジネス環境に対応でき、適切な意思決定を迅速に行えるようになります。

・BIツールの仕組み

BIツールは一般的に、基幹系システムと連携してデータや情報をインプットする仕組みであり、それを元にリアルタイムで集計や分析を行います。また、その分析結果を元にグラフ化などビジュアライズすることでレポーティングに役立てられます。

・BIツールでできることと主な用途例

BIツールは主に営業活動や人事業務のほか、最近では働き方改革などにも活用されています。

営業活動への活用

営業部門において、各担当者の営業成績や購買層、カスタマーサクセスなどの指標を分析することで、より効果的な戦略策定や営業活動につなげることができます。クラウド型のツールであれば営業担当者が出先からデータの分析結果を確認することも可能です。

人事業務への活用

人材の育成や人事評価などに関するデータを集約、分析できます。各社員のスキルマップや評価ポイント、面談の内容など、さまざまな情報を一元的に管理・可視化して、適切な人事異動や昇格などに生かせます。

働き方改革への活用

残業時間の削減、ワークライフバランスの確保などの働き方改革が叫ばれる中、BIツールを通じて残業時間の把握や削減に向けた取り組みをはじめとする勤怠管理に活用できます。勤怠管理システムのみでも残業時間の把握などは可能ですが、BIツールと連携することで長期的傾向の把握や分析なども可能になります。

・OLAP（オンライン分析処理）

複数のデータを比較検討し、問題をリアルタイムで深く掘り下げ分析する機能のことです。仮説を立ててデータを解析・検証するプロセスを通じて、問題の真の要因や解決策を探ります。
定型的なレポーティングや分析ではなく、ユーザーの個別の指示に基づいた複雑な分析・処理も可能です。

・レポート作成

データの分析結果を元にレポートを作成する機能です。迅速な経営判断を行うためにはその判断材料となるレポートを素早く作成し、経営陣に提示する必要がありますが、レポート作成機能があることでこの工程を容易かつ迅速に行えるようになります。
分析結果をダッシュボードなどに表示しレポーティングすることで、関係者間で迅速に情報を共有することにも役立ちます。

・データマイニング

データマイニングは、データを深堀りし、顕在化していない各データ間のつながり・相関関係を見出したり、購買行動の傾向を分析したりする機能のことです。複数のデータ間の関係を分析するにあたり、クラスター分析や回帰分析、クロス分析などの手法がとられます。
データマイニングを行うことで、表面的なデータや数字を見るだけではわからない問題の本質的な対処法などを探し出すことができます。

・シミュレーション

過去の実績データの分析などを通じて将来の傾向を予測する機能です。シミュレーションを実行することで、たとえば需要予測に基づく予算の決定や販売戦略などに活用できます。

・社内の散在したデータを一元的に管理できる

企業内には顧客情報を管理するCRMや、営業支援を行うSFAなどさまざまな種類のツールがあり、それぞれに多様なデータが蓄積されています。これらのデータを手作業で集約しようとすると、Excelなどでデータを結合する手間がかかり複雑な作業が求められますが、BIツールを活用し各システムを連携させることで、データの統合や分析が容易に行えるようになります。

・高精度の分析を簡単に行うことができる

BIツールを用いずにデータ分析を行う場合、Excelのピボットテーブルや関数、マクロといった機能を使用する必要がありますが、専門的な知識がないと高い精度で分析できません。BIツールであれば、前述のOLAPやデータマイニングなどの機能が実装されており、複数のデータを比較検討しクラスター分析や回帰分析、クロス分析などの高度な分析を高精度かつ簡単に行うことができます。

・課題を早期発見できる

BIツールを活用してデータを深堀りしたりレポーティング機能などで可視化したりすることで、人手による分析では気付きにくい複数のデータの相関関係やデータの見落としなどが明らかになり、ビジネス上の課題を早期に発見しやすくなります。人的リソースを割かずに課題を発見できるのは、コスト面から見ても大きなメリットです。

・意思決定を迅速化できる

BIツールを用いるとデータ分析の結果を表やグラフで可視化することができ、レポート作成の機能もあるため、それらを用いて経営層に分析結果を素早く報告・共有することが可能です。これにより、ビジネス環境の変化に応じた経営上の迅速な意思決定をサポートできます。

BIツール導入のデメリットとしては、導入時にコストがかかることが挙げられます。ユーザー数に応じて課金される料金形態の場合、利用人数が当初の想定よりも多くなるとそれに伴ってコストも増えるため、事前に利用人数を想定して適切なプランや製品を選ぶ必要があります。
また、初期設定に一定の手間がかかり、社内の既存のシステムからBIツールのデータベースにデータを格納する作業なども伴います。さらに、操作性があまり良くないツールを導入してしまうと、特に導入初期は作業効率が低くなり、思ったような導入効果を得られない可能性があります。
他のシステムとの連携面なども踏まえ、設定の容易さや操作性にすぐれたものを選ぶと良いでしょう。

こうしたデメリットを最小化するためには、後述するBIツールの比較項目を踏まえ、自社にふさわしい製品・サービスを選定することが重要です。

・セルフサービスBI

セルフサービスBIは、ユーザーが自分自身でデータの分析や可視化、レポーティングなどを行えるBIツールのことです。操作性の高いUIを採用しており、専門知識がなくても直感的な操作が可能です。
後述の従来型のBIと異なり、データのフォーマットを自分で加工でき、分析の自由度や利便性が高い特徴があります。

・従来型BI

従来型のBIツールは、特定のフォーマットにしか対応しておらず、使用可能なデータが固定されていることが一般的です。そのため、現場で使用したいデータが含まれていないこともあり、そうしたデータを含めるために手動で加工する必要などがあります。
つまり、セルフサービス型と従来型ではデータ分析の利便性に大きな違いがあるということです。

・ETLツール

ETLツールは基幹システムなど企業内の複数のシステムにあるさまざまなデータを抽出し、DWH（データウェアハウス）に受け渡す機能を持ったツールです。 ETLはExtract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）の略であり、データの変換処理によりデータ品質の向上をもたらします。

・ELTツール

ELT はExtract（抽出）、Load（書き出し）、Transform（変換）の略であり、ETLとはLoad（書き出し）とTransform（変換）の順序が入れ替わっています。DWHにデータを保存してから変換する点で、変換してからDWHに保存するELTツールとは異なります。
ELTツールの方がデータ処理のスピードは速いですが、データベースへの負荷が大きく容量を圧迫しやすい傾向があります。

・データプレパレーションツール

データプレパレーションツールは、企業内のデータをIT部門だけでなくビジネス関係の部門でも利用できるよう加工・変換するためのツールです。BIツールで分析を行うためにはデータのフォーマットを統一する必要があり、データプレパレーションツールによってデータの不備や形式の違いなどを整理する必要があります。
また、データ分析の専門知識がない担当者でも活用できるようになるといったメリットもあります。

・データレプリケーションツール

データレプリケーションツールは、複数のデータソースに保存されているデータの複製（レプリカ）をリアルタイムで作成し、障害発生時にも即時にデータへアクセスできる機能を持つツールです。これを活用することで、事業の可用性（稼働を止めずに継続できる能力）向上やシステムの負荷軽減によるパフォーマンス改善などを実現できます。

・製品概要

「超xlsサービス」は、データ分析により経営上の意思決定を支援するサービスです。さまざまな部門のさまざまなシーンでデータ分析に活用できるほか、間接業務の削減、労働生産性の向上などの課題を解決することができます。

・製品特徴

「超xlsサービス」はドラッグ＆ドロップの簡単操作で集計対象のデータを変更でき、新しいチャートを見栄え良く作成できます。マクロを作成できない方やExcelでグラフを作成したことのない人でも、直感的なデータ操作が可能です。
また、入力・収集されたExcelファイルでのデータをセルフBIに取り込むことで、集計・分析を高度化・効率化でき、手元の既存Excelファイルからのデータ取り込みが容易になります。また、身近な業務データの分析事例をテンプレートとして活用することも可能です。

・ダッシュボード例

上記サンプル画面では勤怠管理について示しています。このように勤怠システムのデータや、その他Excel上で管理しているデータをセルフBIで見える化することで、全体を俯瞰した残業時間管理や、コンプライアンスチェックなどを効率的に行えるようになります。

・BIツール「超xlsサービス」を活用したデータ分析方法

「超xlsサービス」を活用したデータ分析方法については以下の記事でご紹介していますので、あわせてご覧ください。

• データ分析ツールのコラム