BIとは?ビジネスの課題を解決する重要データの集約点

IT用語を分かりやすく噛み砕いて、初心者でもスムーズに仕事の会話に参加できるように解説します。このIT用語辞典の目的は「会話についていく」であり、情報レベルは基礎中の基礎の会話についていけるレベルです。これさえ見れば仕事の会話は怖くない! IT用語辞典

ざっくりとBIとは

  • データをわかりやすく分析するツール
  • 経営の資料を手早く作成するソフト
  • 全社で共有できるデータの集約地点

BIとは、経営に必要なデータを分析・共有するツールです。

概要説明

BIとはデータを効率的に分析するツールである。なぜならば、企業の経営や業務方針の策定に必要な情報を提供するため。

例えば売上比率や業務実績のレポートである。そして、これを全社員と共有できる。つまり、情報を可視化し理解しやすくするツールである。だから、経営の助けとなる。

職業職種

経営者

BIは、経営の判断材料を提供するツールである。なぜなら、全社の状況を簡単に把握できるから。例えば売上や業績の変動。

営業担当者

BIは、営業活動の成果を明確にするツールである。なぜなら、クライアントやマーケットの動向をリアルタイムで確認できるから。例えば月間の売上目標達成率。

マーケティング担当者

BIは、マーケティング戦略を策定するためのデータを提供する。なぜなら、消費者の動向や需要を具体的に知ることができるから。例えば広告の効果やキャンペーンの成果。

BIは、「Business Intelligence(ビジネス情報)」の頭文字を取ったものです。

BIの代表例

Microsoft

Microsoftは、BIツール「Power BI」を提供する大手企業である。なぜなら、データの視覚化や分析が手軽にでき、多くの企業で利用されているから。例えば、業績のグラフ作成や売上の予測分析が行える。

Tableau

Tableauは、使いやすいBIツールとして知られる。なぜなら、ドラッグ&ドロップだけで複雑なデータも視覚化できるから。例えば、地理的なデータを地図上に表示して分析が行える。

Andrew Ng

Andrew Ngは、ディープラーニングやAIの専門家として知られる人物である。BIの基盤となるデータ科学において、彼の貢献は多大だ。例えば、Courseraでの機械学習の講座は世界中で学ばれている。

手順例

以下は、BIツールを使用する基本的な手順です。

データの取り込み

最初は、分析したいデータをBIツールに取り込む。なぜなら、元のデータがないと分析は始められないから。例えば、売上データやアンケート結果を取り込む。

データの整形

次に、データを使いやすい形に整形する。なぜなら、生のデータは分析に適していないことが多いから。例えば、不要な項目の削除や空白の除去を行う。

分析の設定

どのような分析を行うかの設定をする。なぜなら、目的に応じた分析が必要だから。例えば、時系列での売上の変動を確認する。

結果の視覚化

分析結果をグラフや図表で視覚化する。なぜなら、数字だけのデータよりわかりやすく伝わるから。例えば、円グラフでの売上の品目別比率を表示する。

レポートの共有

分析結果を他の人と共有する。なぜなら、結果をもとに次のアクションを決定するためだ。例えば、チームや上司とのミーティングでの共有。

類似語

ビジネスアナリティクス

ビジネスアナリティクスは、ビジネスの問題を解決するためのデータ分析の手法である。なぜなら、BIも企業のデータを分析する目的で使われるから。例えば、過去の売上データを分析して未来の予測を立てる。

データマイニング

データマイニングは、大量のデータの中から有用な情報を探し出す技術である。なぜなら、BIの中でも特定のパターンや傾向を見つける作業に使われるから。例えば、顧客の購買履歴から次に買う商品を予測する。

データウェアハウス

データウェアハウスは、企業のさまざまなデータを一元管理するためのデータベースシステムである。なぜなら、BIツールで分析する前のデータ整備や格納場所として使われるから。例えば、売上データや在庫データを集めて一か所で管理する。

反対語

非可視化データ

非可視化データは、データを見えない形で保持するものである。なぜなら、特定の分析や表示を意図的に避けたい場合に使用するからだ。例えば、機密データの保護。

アナログ分析

アナログ分析は、デジタル技術やソフトウェアを使わずに手動でデータを分析する方法である。なぜなら、過去の方法や特定のシチュエーションでの利点があるからだ。例えば、電気が使えない状況。

直感判断

直感判断は、データや分析を用いずに、経験や感覚だけで判断を下すことである。なぜなら、即座の迅速な判断が求められる場面や、データが存在しない場合に適用されるからだ。例えば、未経験の新しい課題。

BIの注意点

BIを使用する時の注意点はデータの正確さである。なぜならばゴミデータを分析しても意味がないからだ。

例えば、間違った情報での意思決定である。そして、セキュリティ。だからデータの保護を怠ってはいけない。

BIとDA(Data Analytics)は、間違えやすいので注意しましょう。

BIは、経営的な意思決定に必要なデータを見える化するものです。

一方、DAは、大量のデータから有益な情報を見つけ出すプロセスです。

当IT用語辞典の目的は「会話についていく」であり、情報レベルは基礎中の基礎で、どこよりもわかりやすくなるように、例えを入れたりしてますが、逆にわかりにくかったらごめんなさい。さらに正確性、具体性、最新性を求めてる方は、もっとググってください。
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