BI ビジネスインテリジェンス

「BI：ビジネス・インテリジェンス」は、大手調査会社ガートナーが1989年に提唱した概念です。同社では、BIについて「企業戦略に基づき、リソースとプロセスを最適に配置するために、データを分析・活用すること」であると表現しています。

企業の活動によって大量のデータが蓄積されます。この蓄積されたデータをうまく活用することが、ビジネスを成長させるためには不可欠です。

例えば流通業における売れ筋傾向や購買パターンをはじめ、ECサイトにおけるWEBページのアクセス傾向、金融分野でのリスク分析、製造分野での製品出荷予想など、すでに蓄積されたデータの中からビジネスに有用な知識を抽出することで、経営者やマネージャ、そして現場スタッフが効果的・効率的な業務を行うための意思決定を行うことができるようになります。

インテリジェンスの元となるすべてのデータが手元にあれば、それを思いつくままに多角的に集計またはグラフ化し、インテリジェンスを導き出すことも難しくはないでしょう。しかし、通常こうしたデータは、企業の巨大なデータベースやERPシステムの中に埋もれており、システムごとにデータ・フォーマットがバラバラで整合がとれていないケースや、パフォーマンス上の観点から詳細データが長期保存されていないケースが多く、そこから意味のある情報を抽出するには大変なコストと時間を要します。

とはいえ、経営層やマネージャ、現場スタッフの発想や直感は、それを裏付けるインテリジェンスがすぐに得られなければ、実を結ぶことなく失われてしまいます。例えば「ECサイトへのアクセス数と実際の受注金額を同じグラフ上で比較したら、どんな相関が見てとれるだろうか？」、「もう少しきめ細かなリスク管理を実施すれば、収益率は向上するのに････」といったアイディアの大半が日の目を見ず、会議の流れや経験則に基づいたあいまいな意思決定がなされているのが実情です。

BIを活用することにより、分析に適した形で統合管理し、「BIツール」と呼ばれるソフトウェアを通じてエンドユーザがシステムと直接対話することで、IT部門やインテグレータに頼ることなく、単なるデータからインテリジェンスを導き出します。これにより、データに基づいた科学的な意思決定や経営を実現しようという試みが可能になります。

しかし、データの山からビジネスに有用な情報を見つけることができても、それがすぐにビジネスの結果に結びつくわけではありません。つまり、データの中にあるのは、過去の売り上げの推移や顧客からのフィードバックなど、過去にどうだったかという情報だけだからです。一方、ビジネスの成果を導くためには、「今後何が起きるのか」を知ることが必要になります。

今後起きることを知るためには、既存の情報をどのような切り口で取り出し、それをどのように分析するか、つまり、何に着目し、どのような仮説を立てるかということが重要になってきます。これはBIツールのあるなしにかかわらず、Excelによるデータ分析などにも言えることですが、単なるツールの使いこなしではなく、統計的手法を理解した分析スキルが必要とされます。

最近では、分析からフィードバックまでのアナリティクス機能を備えたBIツール製品も商品化されており、オペレーション・プロセスの中に各種意思決定を組み込んだ、「リアルタイムBI」も確実に進化しています。そして、BIを実際のビジネスに結びつけるものとして注目されています。

さらに、BIを活用する上で全社的な統一された取り組みが不可欠ですが、統計的手法などを用いて、BIを利用するユーザを支援する組織であるBICC (BIコンピテンシー・センター)を導入している日本企業も出てきており、ビジネスへの成果が注目されています。