セルフサービス型 BI を活用し、ブレイク スルーを実現した企業たち

　情報社会の進展、グローバリゼーション、商品/サービス ライフサイクルの短縮など経営環境の変化に伴い、企業の意思決定のスピードはますます迅速化しています。これに加え、ユーザーのニーズの多様化や購買行動の複雑化によって市場の環境はますます不透明で見通しづらくなっています。複雑化する経営環境の中、意思決定を早め、組織の俊敏性を高めていくには、刻一刻と変わる状況をリアルタイムに把握し、さらに適切な判断を下せるような分析手段が必要不可欠となっています。

　こうした意思決定の迅速化に応えるために、Business Intelligence （以下 BI） に対する期待が高まっています。もともと BI は 1989 年アメリカの調査会社のアナリストが提唱した概念で、データウェアハウスやレポーティング ツールの進展と共に企業の中に急速に普及していきました。

90 年代から企業はこうしたツールを活用し、社内に蓄積された膨大なデータを分析することに必死に取り組み始めました。しかしながら当初の BI は分析やデータベースの専門的な知識が必要であり、システムの柔軟性にも欠けていたため、思うような分析ができず、せっかく BI を導入してもなかなか活用が進まない企業が多くあったのです。またシステムを構築するにあたり、高価なハードウェアやソリューションが必要だったため、一部の大企業の経営層向けというイメージが定着してしまい、BI の活用範囲を自から狭めてしまう結果にもつながりました。それ以来、BI に対しては常に「ハードルが高い」というイメージが付きまとっています。ここで従来の BI が抱えていた課題を整理してみましょう。

　BI の課題 1―分析やシステム、DBの専門的な知識が必要―

　専用の BI システムを導入したものの、高い習熟度が要求されるためになかなか利用が定着しない。現場の担当者は使い慣れたオフィス アプリケーションのインターフェイスでデータ加工、データ分析を行いたいと考えているが、データの統合や変換に手間がかかり、自由に分析できない。

BI の課題 2―BIシステムの構築にコストがかかる―

　専用の BI ツールを扱うためには、データベースの他データ マイニングのツール、OLAP ツール、統計解析ツールなどさまざまなサービスが必要になる。また企業に蓄積された販売、仕入れ、マーケティングに渡る膨大なデータを扱うとなると大規模なデータウェアハウスやそれを支える高価なサーバー等が必須となってしまう。

BI の課題 3―現場が直接データを扱えない、IT 部門のヘルプが必要―

　エンド ユーザーの分析したいデータは明らかだが、システム的に直接データベースにアクセスできない構造になっている。必要が生じるたびに、ユーザー部門が IT 部門に対して依頼を出し、それを受け専用のツールでデータを整えて手渡す。ユーザー部門にとっては、欲しいデータが手に入るまでにかなりタイム ラグがあり、IT 部門にとっても、本業ではない仕事で手をわずらわされることを負担に感じている。 。