BIとは?ビジネスの課題を解決する重要データの集約点

ざっくりと

  • 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。

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。
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

会話例

  • 月次会議の時
    「先月の売上の詳細な分析はもう出来てる?」
    「うん、BIツールを使って作成したよ。すぐに見せるね。」
  • 新商品の打ち合わせ
    「この商品のターゲット層のデータ分析はどうなってる?」
    「BIで最新のデータを取り込んで、分析済みだよ。」
  • 業績の低迷についてのミーティング
    「どうしてこんなに数字が下がったんだ?」
    「BIのデータを見ると、特定の地域での低迷が影響してるみたいだ。」

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。

記事を書いてる人

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