ビジネスインテリジェンスとは？

今日のビジネス環境は、これまで以上に競争が激しく、変化が速いものとなっています。この激動の時代において、組織が成功するためには、迅速かつ適切な意思決定が不可欠です。しかし、そのような意思決定を下すためには、膨大な量のデータを処理し、その中から有益な洞察を引き出すことが求められます。ここで有用なのが「ビジネスインテリジェンス（BI）」です。

BIは、以下のようなデータドリブンな意思決定を可能にします。

企業の財務状況や業績の評価
市場動向や競争状況の把握
顧客行動や嗜好の理解
オペレーションの効率性や生産性の改善
リスク管理や品質保証

BIツールは、これらのタスクを支援するために広く使われています。これらのツールは、大量のデータを迅速に処理し、理解しやすい形式（例えば、ダッシュボードやグラフ）で結果を表示することができます。

しかし、BIは単に技術やツールだけを指すのではなく、データを利用してビジネス価値を創出するための戦略や文化をも含んでいます。このため、成功したBI活用の実践は、適切なツールの選択だけでなく、組織全体でのデータ駆動型の思考や意思決定の推進が土台となっています。

当社は、BIのエキスパートやコンサルタントを揃えるデータのプロフェッショナルファームです。本記事では、BIについて、定義や概念、活用例などまで深掘りします。

1.ビジネスインテリジェンスの定義

ビジネスインテリジェンス（BI）とは、企業や組織が自身の業績を改善するために、大量のデータを分析し、可視化し、意味のある洞察を得るための技術と手法のことを指します。これには、データマイニング、ビジネス分析、報告、ダッシュボード作成などが含まれます。

一般によく言われる「BIツール」と呼ばれるものは、この技術と手法を実現するツールのことを指します。

2.ビジネスインテリジェンスが重要になった背景

ビジネスインテリジェンス（BI）が重要になった背景には、以下のような要素が考えられます。

データの爆発的増加

近年のテクノロジーの進歩により、企業が収集できるデータの量が飛躍的に増加しています。インターネットの普及、SNSの登場、IoTデバイスの増加、ビッグデータの出現など、全てがデータ生成の源となっています。その結果、これらの膨大なデータを効率的に分析し、利益を生み出すためにはBIツールが必要となってきました。

リモートワークの普及

新型コロナウイルスの影響により、リモートワークが急速に普及しました。この結果、企業は分散したチームが共通の目標に向けて働くための新たな手段を探さなければなりませんでした。ビジネスインテリジェンスを土台としたデータ共有は、リアルタイムで共有可能な洞察を提供し、リモートでも組織の一体性を保つ手段となりました。

3.ビジネスインテリジェンスの主な機能

データ分析

データ分析は、データから有益な情報を引き出すためのプロセスです。データマイニング技術を使用して、トレンドやパターンを発見し、将来の傾向や予測を行います。

データ分析とは？目的や重要性などデータ分析の基礎知識を解説

データ可視化

データを視覚的に表現することによって、ビジネスユーザーがデータを理解しやすくします。グラフ、チャート、ダッシュボードなどのビジュアル要素を使用して、データを示します。

データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説

ダッシュボード作成

BIツールは、データウェアハウスからデータを取得し、ビジネスユーザーがデータを簡単に検索、クエリ、可視化できるようにします。これには、レポートやダッシュボードの作成も含まれます。特にダッシュボードに関しては、以下の記事も参考にされてください。

参考：『データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト』

4.ビジネスインテリジェンスの具体的な利用例

ビジネスインテリジェンス（BI）は、さまざまな業界や組織で幅広く活用されています。以下にいくつかの一般的なBIの活用事例を示します。

リアルタイムデータ監視

BIツールを使用することで、リアルタイムでデータを監視し、ビジネスの重要なメトリックスや指標を把握することができます。在庫管理、生産性の監視、ウェブトラフィックの追跡など、リアルタイムのデータに基づいて迅速な判断を下すことができます。以下の実績もご参考にされてください。

ユーザー行動の分析と可視化で顧客体験の向上を成功させたSmart Habit

マーケティング分析

BIを使用して、マーケティング活動の効果を評価し、キャンペーンのROI（投資収益率）を分析することができます。顧客セグメンテーション、購買パターンの特定、広告キャンペーンの評価など、マーケティング戦略の最適化に役立ちます。

当社におけるBIでの広告クリエイティブ分析例は以下です。

広告クリエイティブダッシュボード構築支援（AWS(Redshift/S3)&Tableau Extensions API）

顧客分析

BIを使用して、顧客データを分析し、顧客の傾向や行動パターンを理解することができます。顧客セグメンテーション、クロスセリングやアップセリングの機会の特定、顧客ロイヤルティの向上など、顧客関係管理（CRM）戦略のサポートに役立ちます。以下のような、RFM分析などもあります。

RFM分析による顧客分析とは？分析の手順と注意点をわかりやすく解説！

予測分析

過去のデータやトレンドを分析することで、将来の予測やシナリオプランニングを行うことができます。需要予測、在庫最適化、財務予測など、ビジネスの将来の見通しを立てるために使用されます。以下の記事も参考にされてください。

店舗開発における売上予測とは？精度を上げるポイントを徹底解説

オペレーション分析

BIを使用して、生産ラインやサプライチェーンなどのオペレーションプロセスを監視し、効率性を向上させることができます。生産ラインのダウンタイムの削減、在庫管理の最適化、サプライヤーのパフォーマンス評価などに活用されます。

５.ビジネスインテリジェンスの導入と活用

ビジネスインテリジェンス（BI）を導入し、最大限に活用するためには以下のポイントが重要です。

ビジネスインテリジェンス戦略の策定

ビジネスインテリジェンスを導入する前に、何を達成したいのか明確な目標を設定しましょう。この目標はビジネス戦略に直結しているべきです。当社の戦略策定実績である以下をご参考にされてください。

ＡＧＣ株式会社様 |成熟したデータ活用段階から更なる高みへ向けた、BI活用戦略策定支援

データの整理

BIツールは高品質なデータに基づいて最良の結果を生み出します。不整合や重複が含まれたデータは誤った洞察を生む可能性があります。したがって、データクレンジングやデータ統合を適切に行い、信頼性の高いデータを使用することが重要です。

参考：『データクレンジングとは？意味と代表手法を解説！』

適切なツールの選択

企業の具体的なニーズや目標に合ったBIツールを選択しましょう。ツールは直感的で使いやすく、必要な機能を備えていることが重要です。
ツールの選択においては、データ統合能力、ユーザビリティ、柔軟性、スケーラビリティ、セキュリティ、サポート、価格などの論点があります。以下の記事で、複数のBIツールの比較や選択のポイントを解説しています。