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BIツールの分析方法と導入のポイント

BIツールの分析方法と導入のポイント

今回はビッグデータ(販売情報、財務、人事、アクセスログなど)を収集して分析し、可視化(グラフ化、レポーティングなど)してくれるBIツールについて解説します。内容はBIツールで出来ることや分析・解析方法に加え、導入時のポイントについても説明していますので、ツール導入の参考にしてください。

1. BIツールとは

BIツールの「BI(Business Intelligence)」は、企業などの組織内のデータを収集・蓄積・分析・報告し、経営上などの意思決定に役立てる手法や技術のことで、それをサポートしてくれる「ツール」なので「BIツール」と呼ばれています。BIツールを利用することで、社内の基幹システムやクラウドなどに分散されたデータを一箇所に集約させて、経営戦略に用いるためのレポートを作成することができるようになります。

2. ExcelとBIツールの違い

よくある疑問に「Excelで集計するのと何が違うの?」というものがあります。その疑問の通り、BIツールでできる分析自体はExcelと大きく変わりません。しかし、ExcelとBIツールには主に以下のような違いがあります。

2-1. 複数データソースのデータ統合と集計分析

複数のデータソースのデータを統合して分析するには、Excelでは1つのファイルにデータをコピー&ペーストで集約して都度更新する必要があります。一方、BIツールでは異なるデータソースからもAPIなどで容易にデータを収集して統合することができます。具体的には、OracleやSQLのようなデータベースに加え、外部アプリケーション(SNSやアクセス解析ツールなど)と連携してデータを収集できます。また、同じ企業でも部署間でデータが分断されてしまっている場合に、データをつなぎ合わせて分析することにも役立ちます。

2-2.大容量データの処理

Excelは縦横共にセル数の上限が定められており、それ以上のデータを分析することはできず、ファイルを分割する手間が発生します。一方、BIツールではExcelよりも大容量のデータ分析が可能で、処理速度もExcelよりも早いのが一般的です。

2-3. データの共有とセキュリティ

Excelを共有するにはファイルごとにやり取りをする必要がありますが、BIツールであればツールにログインするだけで済みますので共有が容易です。また、Excelはファイルの一人歩きといった流出を懸念する必要がありますが、BIツールはそのようなことが無いため、セキュリティ面も比較的高いです。

2-4. レポートのリアルタイム更新

Excelは、レポートを更新するたびに作り直す必要があり、リアルタイムでの分析に適していません。BIツールは、データベース内のデータが更新されるたびに自動的に最新の情報に更新する機能や集計方法を設定しておけば、決められたスケジュール間隔でレポートを作成することも可能です。

2-5. 直感的な操作での分析

Excelで分析結果を出力するにはデータの加工が完了した後にデータの範囲選択や数値を入力してグラフ化する必要がありますが、BIツールでは、マウスのクリック&ドロップといった直感的な操作(GUI)でグラフを作成することができ、Excelと比較して編集が容易です。

まとめるとExcelは「更新頻度が低い単一のデータを分析」するのに向いており、BIツールは「複数のデータソースのデータを利用」「大規模なデータの分析」「リアルタイムに近い更新頻度での分析」に向いています。

3. BIツールでの分析・解析方法

BIツールで収集したデータでレポートを作成するための切り口となる分析・解析方法は複数あるため、主なものをご紹介します。

3-1. ドリルダウン(ドリルアップ)

ドリルダウン分析とはディメンション(項目の軸)の粒度を細かくする分析手法です。例えば、全国にチェーン展開している企業があるとして、「会社全体の売上」をドリルダウンすると「都道府県ごとの売上」や「市町村ごとの売上」などになります。
※上記の逆でデータ範囲を広げていくのが「ドリルアップ」です。

ドリルダウンのイメージ

図.ドリルダウンのイメージ

3-2. ダイシング

ダイシング分析とはデータのディメンション(項目の軸)を変更して別角度からデータ読み解く分析手法です。例えば、全国にチェーン展開し企業があるとして、「都道府県ごとの売上」をダイシングすると「男女ごとの売上」や「商品カテゴリごとの売上」などになります。

ダイシングのイメージ

図.ダイシングのイメージ

3-3. スライシング

スライシング分析とはデータ自体の粒度を細かくする分析手法です。例えば、全国にチェーン展開している企業があるとして、「都道府県ごとの売上」をスライシングすると「商品Aの都道府県ごとの売上」や「2020年の都道府県ごとの売上」などになります。

スライシングのイメージ

図. スライシングのイメージ

3-4. ABC分析

これまでの分析手法とは少し異なりますが、ABC分析についても知っておくと分析・解析に役立ちます。「重点分析」とも呼ばれる手法で、データをグループ別に分類して優先度(重要度)をつける分析・管理手法です。例えば、全国にチェーン展開している企業があるとして、「都道府県ごとの売上」をABC分析すると「売上が高い都道府県ごとにランク付け」。「商品ごとの利益」をABC分析すると「利益貢献が大きい商品ごとにランク付け」するようなイメージです。似たような分析にパレートの法則があります。

ABC分析のイメージ

図. ABC分析のイメージ

※商品AとBが売れている理由を調査するためにドリルダウン分析やスライシング分析をするのも良い。

4. BIツールの比較ポイント

BIツールは多種多様なものがあり、機能や料金も多岐にわたります。一概にどのツールが良いかは言えず、貴社が求めているものに合ったツールを選定する必要があります。ここではツールを選ぶ際に確認すべきポイントを紹介します。

4-1. 目的を明確にする

BIツールを選ぶ前に、なぜBIツールを導入するのかという目的を明確にする必要があります。目的が曖昧なまま導入してしまうと後から別のツールの方が相性やコスト面で優れていたということも起こりえますし、誰からも利用されず、運用コストのみが積み重なっていくケースもあります。そのため、事前に担当者や調査するデータを踏まえてBIツールの運用目的を明確にしましょう。

4-2. アウトプットのイメージと必要な機能を明確にする

レポートの完成形となるアウトプットイメージを考えてください。それを元に、「手元にあるデータでそれを作成できるのか」「必要なデータや機能は何か」を明確にすることで、適したBIツールを選定して運用後のトラブルを回避できる可能性を高めることができます。

4-3. サポートやトライアルの確認

最近では操作性に優れたBIツールが多くなっていますが、マニュアルだけで完璧なデータの加工やレポート生成は難しかったり、挫折したりとツールの導入後に想定外のことが発生することが多くあります。その際に自力ですべてを解決するのは困難なケースがあるため、提供元に対していざというときのサポート体制はどうなっているのかを確認しておくことがベターです。また、可能な限りトライアルを試すことで想定外の事象を回避できることがありますのでトライアルは積極的に試しましょう。

5. 主要なBIツール比較

BIツールは様々なものがありますが、主要なものをいくつかご紹介します。

5-1. Googleデータポータル

Googleデータポータル

<公式サイト:Googleデータポータル>
Googleデータポータル(通称:GDP※旧名:データスタジオ)はGoogleが提供している無料の公式ツールでカスタムレポートやダッシュボードでレポートを可視化することができます。主にGoogle Analyticsのレポートを生成するのに活躍します。また、他のGoogleのサービス(Googleスプレッドシート、Google Search Console、YouTubeアナリティクスなど)ともシナジーが強いです。

5-2. Yellowfin

Yellowfin
<公式サイト:Yellowfin >
操作性に優れ、マウスでグラフ化したいデータ項目をドラッグ&ドロップ操作で移動させることで簡単にレポートが作成できます。レポートやダッシュボードまた、「拡張アナリティクス機能」により、データの異常値を検出・通知する機能を備えています。

5-3. MotionBoard

MotionBoard
<公式サイト:MotionBoard >

純国産のBIツールでクロス集計やOLAP分析など様々な分析ロジックを標準で搭載しているのが特徴です。また、MotionBoard Bridgeというサービスを利用すれば、Excelを更新する度に自動でアップロードして、社内に点在するExcelファイルはそのままでデータをMotionBoardに集約して分析することもできます。

5-4. Tableau

Tableau
<公式サイト:Tableau >
数百以上のデータソースと連携できるのが強みで、マルケトやセールスフォースといった複数のデータソースからデータをサーバ経由で簡単に取得することができます。また、正規表現も利用可能で計算式に強く処理速度にも定評があります。

6. まとめ

無料も含め安価なBIツールもあり、手ごろに導入できるものも多くあります。だからと言って、良く考えずに導入すると現場が必要としているデータがわからない、熱が冷めてしまった、担当者が不在になり利用できる人がいない、などといった様々な理由で利用されなくなり、宝の持ち腐れになってしまうケースも見受けられます。導入するからには目的やアウトプットイメージを明確にし、その分析がBIツールで実現可能かをよく吟味して導入をするようにしましょう。

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この記事のライター

石井 貴大

石井 貴大株式会社ハートラス

マーケティングラボディヴィジョン

2013年クロスフィニティ株式会社に入社。SEOを中心とした分析業務に加え、検索結果の変動率調査やコンテンツ制作など多様な業務を担当。
2019年からは株式会社ハートラスに転籍し、RPAツールを主とした社内業務効率改善やWebサイトの解析調査業務に従事。

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