BIツールを導入すると、迅速かつ高精度な意思決定が行えるようになります。業績のシミュレーションや予算管理などにも活用できるため、BIツールを導入する企業は増え続けています。

ただ、Biツールは汎用性が高いため、十分に使いこなせていないといった声も聞かれます。どうすれば失敗することなく、スムーズに導入・運用できるのでしょうか。

この記事では、導入前に知っておきたい知識とツールの選び方について解説します。

目次

  1. なぜBIツールを導入する必要があるのか?
  2. BIツールの利用動向と活用実態
  3. BIツールを導入すると何ができる?4つの主要機能
  4. BIツールの選び方とは
  5. BIツールを導入する5ステップ
  6. BIツール導入でよくある失敗例3つ
  7. BIツールの導入で失敗しないためには事前の情報収集が大切

今回紹介する内容の一部は、PDF資料「BIツール徹底解剖」から抜粋しています。
▼BIツールの導入を検討している方はこちら

BIツール徹底解剖

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データを操り、本質的な次の一手を導き出す

なぜBIツールを導入する必要があるのか?

BIツールとは、社内外に散在する膨大なデータを分析して可視化するツールです。

ここでは、企業がBIツールを導入する理由について解説します。

データ分析の効率化

BIツールを導入すると、社内に散在するデータの抽出・集計に費やしていた時間を、分析してアクションにつなげる時間に変えられます。

なぜなら、BIツールは人の手やExcelでは不可能とされるシステムを横断したデータ分析を可能とするからです。たとえば、営業支援システム(SFA)と基幹システム(ERP)を連携させて、定期的にレポートを自動生成することも可能です。

専門的な統計やプログラミングの知識がなくても、社内で高度な分析ができるようになり、これまでレポートの作成に費やしていた時間を本来の業務に充てられます。

データドリブンな意思決定

BIツールは経営判断に必要な情報をタイムリーに取得できるため、データドリブンな意思決定ができるようになります。

組織のマネジメント層は、データに基づく意思決定ができているでしょうか。企業を取り巻く環境は目まぐるしく移り変わり、勘や経験に頼って問題を解決しようとするのは危険です。

BIツールによって得られる予測とインサイト(洞察や気づき)を活用することで、意思決定の迅速化を実現できます。

新たな価値の創造

BIツールを活用できれば、新たな価値を生み出すことができます。

ビジネスモデルはモノ消費からコト消費へと変化しています。よいものを作れば売れるといった時代は終わりを告げ、これからはモノを介した価値や体験を継続的に提供できる企業だけが生き残れる時代です。

BIツールはユーザーの価値観をデータ化し、正確な顧客ニーズの把握と人間理解にもとづくコミュニケーションを支援します。これらは新たな事業開発やサービス向上に役立てられます。

BIツールの利用動向と活用実態

BIツールは企業活動のあらゆる場面に合わせて、さまざまな分析や支援を可能としています。
株式会社MM総研が企業500社にWebアンケート調査を行ったところ、BIツールは「管理部門(20%)」「営業部門(20%)」「開発部門(14%)」「経営マネジメント(14%)」など幅広い部門に導入されていました。

また、導入目的は「働き方改革の推進(45%)」が最も多く、「DX・ビジネス変革を推進(42%)」、「業務の効率化/省人化(36%)」と続きます。これらのデータから、各部門がデータ分析を行い、業務の効率化と高度化を実現していることがわかります。

BIツールで分析するデータの種類は「販売データ(44%)」や「受発注データ(41%)」、「在庫データ(32%)」などの基幹業務データが多く、それらに「外部・第三者データ(14%)」や「金融情報(12%)」、「位置情報(10%)」などを組み合わせて運用していました。

複数のデータを組み合わせて、ターゲットを絞り込んだ分析を実践していることがわかります。

活用シーン

以下は各業界・部門の分析と支援の例です。

業界・部門 分析・支援の例
経営企画部門 経営分析・財務分析
営業・マーケティング部門 営業分析・売上分析・顧客分析・PSM分析・CVM分析・エリア分析・SNS分析
人事部 人事の見える化・採用活動分析、残業分析
流通・小売業界 ABC分析・購買データ分析・在庫分析・アソシエーション分析
製造業 購買行動分析・故障率分析・不良率分析
管理部門全般 帳票自動作成

活用事例

BIツール活用の事例を紹介します。

新規路線の開設や世界水準の旅客基幹システムへの刷新に取り組んでいるJAL(日本航空)は、顧客エンゲージメントを高める次の一手としてBIツールを活用しています。

Facebook、Twitter、Instagramなどの自社SNSと、自社サイトのWeb解析データを集約。共通のエンゲージメント指標を確立して、効果の高いキャンペーンを即座に特定できるようになりました。

参考:DOMO「DOMO+日本航空株式会社」

BIツールを継続的に活用していくには、いくつかのステップがあります。
▼BIツール活用までに踏むべきステップはこちら

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BIツールを導入すると何ができる?4つの主要機能

BIツールは主に4つの機能を搭載しています。

それぞれの機能について解説します。

①レポーティング

レポーティングとは、分析したデータをダッシュボードや定型レポートとして視覚化する機能です。KPI管理の進捗状況を可視化したり、ERPの情報を経営判断のためにわかりやすくビジュアライズしたりします。

②OLAP分析(オンライン分析処理)

OLAP分析とは、多次元データなど複雑な分析をスピーディーに行うことができる機能です。別名オンライン分析処理とも呼ばれ、ここでのオンラインはリアルタイム(即時)を意味します。販売地域や購入日時、価格や属性といった複数の軸をもとにして、ユーザーが要求した処理を高速で行います。

③データマイニング

データマイニングとは、様々な分析手法により未知の関係性や傾向を知見として可視化できる機能です。決定木分析(ディシジョンツリー)や重回帰分析などの統計式を用いてデータ分析を行います。

④プランニング

プランニングとは、異なる条件による予測結果の比較や変化のシミュレーションを行う機能です。仮説とは異なり、過去の実績を分析して得られた予測となるので、実現性の高いデータや手法を導き出せます。

BIツールの選び方とは?

BIツールを導入しようとしても、何を基準に選べばよいのかわからない方は多いのではないでしょうか。

ここでは、自社に最適なBIツールを選ぶためのポイントについて紹介します。

自社に必要な機能が備わっているか

BIツールに自社が必要としている機能が搭載されているか確認します。必要な機能がわからなければ、各社の導入実績や同業種の活用事例をチェックしてみましょう。

自社がどんな分析を必要としているのかを洗い出し、各社の機能一覧を比較します。マーケティングの指標が必要なら、OLAP分析やデータマイニング、予算編成や財務分析を行うなら、プランニングに力を入れている製品を選ぶと良いでしょう。

誰でも直感的に操作できるか

社内でデータを分析して活用できるよう、直感的に操作できるツールを選びます。BIツールを使いこなせれば、誰でも効率よく分析できるようになります。

操作方法が複雑だと、分析結果を読み解くところまで到達できません。仕様や操作性に問題がないか、あらかじめ無料トライアルなどで確認しておきましょう。

また、開発元によるサポートがあるかどうかも重要です。機能や操作方法がわかる動画マニュアルや、FAQページの有無を確認します。

費用対効果は適切か

BIツールの料金相場は、1ユーザー月額1,000〜30,000円と幅広く、利用する機能によっても価格が変わってきます。

以下はBIツールの価格を構成している要素です。

料金体系の仕組み 要素
提供形態 クラウドorオンプレミス
ライセンス体系 ユーザーライセンスorサーバーライセンス
データ容量 従量課金制or定額制
機能の追加 オプション、カスタマイズなど

ツール導入によって見込まれる利益やコスト削減を数値化して、費用対効果に見合うツール・プランを選定しましょう。

▼おすすめBIツールはコレ‼4社徹底比較はこちら

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BIツールを導入する5ステップ

BIツールの導入に必要な5つのステップについて解説します。

1.導入目的の明確化

最初にBIツールを導入してどのような課題を解決したいのか、導入目的を明確にします。

BIツールはあくまで手段の一つであり、システムが勝手に分析や提案を行うわけではありません。導入に向けて関係者全員で共通認識を持ち、解決したい課題に優先順位をつけておきます。

2.要件定義

目的に合わせて分析対象を定め、分析の切り口と数値の分類を決めていきます。

分析対象が組織の売上なら、切り口は担当者・商品名・年月日・時間帯・属性などで、売上高やリピート率、問い合わせ数などが数値の分類に該当します。

要件定義の段階で、データ取得先のシステムとBIツールが連携可能かも確認します。

3.設計

要件定義の次はBIツールの設計です。設計はデータウェアハウス、データモデル、画面とレポートに分けられます。

設計 要素
データウェアハウス 膨大なデータを格納するデータベース、分析の前にデータに処理を加える
データモデル 切り口や数値を分類して階層化する
画面とレポート ダッシュボード、分析画面、レポート出力画面、定型レポートなどを設計する

4.テスト・フィードバック

設計完了後、テストとフィードバックを行います。ここで問題が生じた場合、要件定義からフィードバックまでの流れを繰り返します。

5.データ移行

フィードバックを反映し、データの移行が終わればBIツールの導入は完了です。サポート体制を構築し、データクレンジングを定期的に実施して運用を継続します。

BIツール導入でよくある失敗例3つ

BIツールを導入したものの、うまく活用できなかった事例について解説します。

【失敗例1】利用目的が漠然としている

BIツールは利用方法が多岐にわたるため、利用目的が漠然としていると、ツールを活用しきれません。

多くの業務システムは、使用目的が比較的明確で活用範囲も限られています。対してBIツールは企業の意思決定と実行を合理的に行うため、用途は自社で設定する必要があるのです。

目的が曖昧だと「とりあえず何でもできるようにしておこう」という思考に陥り、汎用的なシステムを選択してしまいます。その結果、導入コストは膨らむ一方で、肝心なことができないという結果に陥ってしまいます。

【失敗例2】「BIツールを誰も使えない」と【失敗例3】「粒度の細かな分析ができない」については、以下のPDF資料でより詳しく紹介しています。ぜひダウンロードしてみてください。

▼BIツール導入後によく見られる失敗例はこちら

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BIツールの導入で失敗しないためには事前の情報収集が大切

BIツールの導入を成功させるには、事前の情報収集が何より大切です。

あらゆるものがデータ化されている今、企業は多くのデータを収集できるようになりました。しかし、それらのデータを経営に活かせている企業は多くありません。

この先、データを活用できている企業とそうでない企業とでは、競争力に大きな差が生まれます。社内のあらゆる人材がデータを活用し、企業の意思決定を支援していくためにも、BIツールは欠かせません。

BIツールの活用ステップやおすすめBIツールについては、PDF資料「BIツール徹底解剖」を以下のリンクよりダウンロードしてください。

▼BIツール導入後によく見られる失敗例はこちら

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