ビッグデータ分析に注目が集まっている中、分析ツールの需要が徐々に高まってきています。
データ単体では当然何も意味を成さないので必要になるのが分析ツールであり、国内外を問わず様々な分析ツールがリリースされていますね。
その代表格とも言えるのがBI(Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス)です。
ビッグデータというバズワードと並行して一気に広まった言葉でもあるので、既にご存知の方も多いと思います。
しかし「BIツールを詳しく説明してください」と言われてパッと回答できる方はそう多くないでしょう。
ここでは、ビッグデータ分析の現場で欠かすことのできないBIツールについて解説していきます。
ビッグデータ分析を実現するBIツール
そもそもBIとは
BIツールについて解説するにはまず「そもそもBIとは何か？」について触れなければなりません。
BIという言葉自体の誕生は今から約60年前の1958年、当時のIBM研究所に所属していたエンジニアであるハンズ・ピーター・ルーン氏が提唱したものです。
氏はBIを「希望する目的のための行動をガイドできるための、既に存在する事実の相互関連性を把握する能力」と説明しました。
要約すると“目的を達成するために日々蓄積されていくデータ群から関連性を見つけ出し、有用な情報へと変換していく力”です。
つまり、データ分析者に求められる力という解釈が最も近いと思います。
しかし現代におけるBIは少々異なった意味で浸透しています。
ハンズ・ピーター・ルーン氏のBI提唱から40年後の1989年、後のガートナーグループのアナリストとなるハワード・ドレスナー氏により新たなBI提唱がなされました。
同氏はBIを「事実をベースとした支援システムを使用した、ビジネス上の意思決定を進化させるための、概念と手法」と説明しています。
こちらも要約すると“データベースシステムやその他のツールを活用し、ビジネスのける経営戦略や意思決定の正確性と迅速性を向上させるための概念及び手法“です。
ハンズ・ピーター・ルーン氏が提唱したBIとは若干異なり、システムやツールを活用することを視野に入れています。
そしてこのハワード・ドレスナー氏が提唱したBIが、現在における一般的なBIとして根付いているのです。
また、ハワード・ドレスナー氏が提唱するBIで重要なのは、経営者や事業部長、あるいは一般社員などが必要なデータを自ら蓄積/集計/加工/分析/レポートすることで意思決定を最大限に迅速化するということです。
ちなみにこういったBIの概念は、現代における「セルフサービスBI(※1)」といったツールに体現されています。
上記の解説をもとに「BIツールとは何か？」を考えると、“データの蓄積/集計/加工/分析/レポートを支援し、経営戦略策定と意思決定の正確性・迅速性向上を支援するツール”となります。
注意して欲しいのが、必ずしも全てのBIツールが「誰でもビッグデータ分析できるツール」ではないことです。
むしろセルフサービスBIのようなツールの方が少なく、ほとんどのBIツールはデータ分析者を支援するために提供されています。
※1：セルフサービスBIとは経営者や一般社員が専門家の力を頼ることなく、サポートされたアーキテクチャとツール枠内でデータ分析を設計し実行するツール。
国内外の主要BIツール
Tableau Desktop(タブローデスクトップ)
Tableau Desktopは直感的な操作によりビッグデータ分析を可能にするツールであり、ユーザーは必要なデータをマウスでドラッグ＆ドロップするだけで分析ができます。
高度なプログラミングスキルなどは必要なく、1ユーザーから導入出来るので試験的に活用するのにも適しているツールです。
企業ミッションが「データを可視化して、そして理解出来るように支援する」であり、まさにミッションを体現していると言えますね。
Qlick View(クリックビュー)
Qlick Viewも直感的なビッグデータ分析を可能にしているツールであり、検索や色でわかりやすくデータを可視化してくれます。
また同ツール独自の特徴としてデータ連想技術というものが実装されており、可視化したい複数のデータを関連データとして統合することにより簡単に仮想データ統合を実現してくれます。
データ統合を行うことで個々のデータからは読み取れない情報を導き出すことができ、思わぬ発見があるかもしれません。
Dr.sum EA(ドクターサムイーエー)
Dr.sum EAは国産のBIツールであり、インターフェースがExcelベースで提供されているのでビジネスマンなら誰でも使いやすく親しみやすいのが特徴です。
また、料金体系はサーバライセンス型なのでクラウドサービスのようにユーザー数を気にする必要がありません。
要件定義や導入コンサルティングなどのオプションメニューも充実しているので、初めてBIツールを導入する企業でも安心できるでしょう。
Pentaho(ペンタホ)
Pentahoはオープンソースで提供されているBIツールの一つで、データ統合/ETL/アナリティクス/レポーティング/ダッシュボード/データマイニングなどの機能を提供しています。
低価格で導入して徐々にカスタマイズ機能を追加していきたいという企業にはおすすめでしょう。
また、エンタープライズ版も提供されておりこちらは有料で導入コンサルティング/カスタマイズ/サポートなどを受けることができます。
Microsoft Power BI(マイクロソフトパワービーアイ)
Microsoft Power BIは基本的な機能を無料で提供しているBIツールであり、Excelライクなインターフェースで様々データ分析を行うことができます。
アカウントを作成すればすぐに利用できるので「とにかくBIツールに触れてみたい」という方は一度試してみるといいかもしれません。
また、有料プランも提供されています。
Spotfire(スポットファイア)
Spotfireは様々な分析ツールを包括的に備えているBIツールであり、専門家が必要としないデータ分析を実現するツールでもあります。
グラフチャートもデータに合わせて最適化してくれるので、データ初心者でも利用できます。
SAS Visual Analytics(サスビジュアルアナリティクス)
SAS Visual Analyticsはビッグデータ分析をマーケティングの領域で活用するために設計されたBIツールであり、粒度の細かい顧客セグメントや顧客に合わせたプロモーションを展開できるのが特徴です。
BIツールでありながらマーケティングオートメーション(※2)色も強い数少ないツールです。
※2：マーケティングオートメーションとはユーザーのオンライン・オフライン行動を視覚化し、最適なタイミングで最適なアプローチを実現するためのツール。
BIツール選び7つのポイント
1.基幹系システムとの親和性
BIツールが主にデータを取得するプラットフォームは組織内で利用している基幹系システムです。
主に顧客データや会計データなど、基幹系システムから抽出されるビッグデータをもとに分析が展開されるので既存システムとの親和性は非常に重要となります。
2.スモールスタートは可能か
初めてビッグデータ分析を行う企業では、BIツールを導入するのも当然初めてです。
このためいきなり全社的に導入しようとするとエンドユーザーも上手く活用することができず、導入失敗に繋がる恐れがります。
従って少人数からスモールスタートできるかは重要なポイントです。
3.ビッグデータ分析者は誰か
社内に専門家がいれば当人が、いない場合は誰かしらがビッグデータ分析を行うわけですが、「誰が分析者となるのか？」を明確にしておかなければBIツール選定時に適切な製品を選ぶことはできません。
ユーザーのデータ分析スキルによって選ぶべき製品が異なるので、導入検討段階から社内の誰がビッグデータ分析をするのかを明確にしておきましょう。
4.無料トライアルを徹底活用
BIツールを初めて導入する場合、製品選定のノウハウがないのでミスマッチを起こす可能性が高いでしょう。
そこで重要となるのが無料トライアルを積極的に活用し、ミスマッチの可能性を極限まで少なくすることです。
また、BIツールによって使いやすさが大きく異なるので、ユーザーインターフェースを確認する意味でも無料トライアルは活用すべきです。
5.外部アプリケーション連携
BIツールを導入してビッグデータ分析を進めていると、当初は予定していなかった機能などが必要となるケースも珍しくありません。
このため外部アプリケーションとの連携性を予め確認しておくと、必要なときスムーズにBIツールを拡張することができます。
6.分析対象となるデータ量は
BIツールによって扱えるビッグデータ量が変わってくるので、予め分析対象となるデータ量を予測することも重要なポイントです。
7.ベンダーサポートの充実性
初めてBIツールを導入する場合、導入後に必ず何かしらのトラブルが発生します。
このとき頼ることになるのがベンダーサポートなので、サポートの充実性は製品の選定基準の一つとして盛り込んでおきましょう。
まとめ
いかがでしょうか？今回ビッグデータ分析の中核とも言えるBIツールについて解説しましたが、意外と奥が深いですね。
今後ビッグデータ分析を始めようという企業では、最低限の知識として覚えておいて欲しい内容です。
ビッグデータ分析は基本概念を理解したりBIツールを導入したりとなかなか簡単なものではありませんが、多くの企業がビッグデータ分析によりビジネス拡大に成功しています。
このことから今後もBIツールへの注目度は高まり、ビッグデータ分析が活発化していくことでしょう。
しかし最後に知っておいてほしいのが、BIツールを導入せずともデータ分析を活用し成功している企業も存在するということです。
まずはいきなりBIツールを比較検討するのではなく、「本当にビッグデータ分析にはBIツールが必要なのか？」から考えてみてはいかがでしょうか
