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。
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