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企業に蓄積されていくデータを有効活用し、事業をさらに発展させるためには、データの最適化と、目的に合った使い方ができなくてはなりません。業務の無駄を見直し、効率的に作業ができる環境を整えれば、作業時間の削減が実現し、働き方改革につなげることができます。こうした事業環境の見直しや改善に効果的とされる方法のひとつが、BIツールの活用です。今回はBIツールの入門編として、何ができるのかを確認します。また、活用する上で注意すべき点や、CDP(カスタマーデータプラットフォーム)・AIとの連携といった応用的な活用方法も紹介します。
BIツールは、多様で膨大なデータを分析表示して、ビジネス上重要な意思決定に生かすためのツールです。BIツールには、データを収集・集計し、分析・解析する機能が備わっています。また、一連の作業を自動化し業務の効率化を図るための機能もあります。具体的には次のとおりです。
ビジネスの現場では、さまざまな場面で決断を迫られます。その際、勘や経験だけで判断をしてしまうと安定した経営は行えません。そこで重要となるのが、過去のデータを収集・分析し、データに基づく意思決定を行うことです。BIツールでは、売上、顧客、販売、営業活動などさまざまなデータを収集し、分析を行うことで、勘や経験だけに頼らない経営判断を可能にします。
さまざまなデータをひと目で誰が見ても分かりやすく表示することも、BIツールでは可能です(ダッシュボード機能)。複数のデータを一覧表やグラフで表示させることができます。その中で気になったデータをクリックして拡大表示する、別のワークシートでさらに詳細データを表示させるといったことも可能です。また、BIツールの種類によっては、マルチデバイス対応でスマートフォンやタブレット端末からも閲覧でき、いつでもどこでもすぐにデータにアクセス可能です。
BIツールは、データを収集し、分析することで、経営戦略に活用できるレポーティングを行いますが、その中でもよく使われるのがデータマイニングです。データマイニングとは、大量のデータを分類し、関連性を見つけ出し、事象の発生確率を予測するもので、マーケット・バスケット分析、クラスター分析、ロジスティック回帰分析などを用いて行います。
企業が利益を上げ、安定した経営を行っていくためには、常にPDCAサイクルを回し、仮説と検証をしていくことが求められます。PDCAサイクルを回すためには、さまざまなデータを一元管理し、売上や収益予測を行うことが欠かせません。BIツールはそうしたシミュレーション機能も持ち合わせています。
Excelはさまざまなデータを入力、管理をするのに長けたツールですが、複数のファイルやワークシートにまたがったデータを集計、統合することは大きな手間がかかります。しかし、BIツールであれば、そうしたデータの集計、統合も自動で行えます。
前述したダッシュボード機能に関し、BIツールでは、形式の異なるデータを自動で集計・統合し、グラフやダッシュボード形式で可視化することができます。これにより、統合したデータをグラフ表示させる手間を削減し、常に最新のデータを自動で表示できます。
今でも存在する手書きの帳票や資料。種類にもよりますがBIツールでは、手書きの帳票や資料を画像として取り込みデータ化する機能があります。事前に帳票や資料のフォーマット設定を行えば、タイプミスをなくし、作業時間の大幅な削減が可能です。
使いこなせばとても便利に活用できるBIツールですが、いきなり全ての機能を効果的に使うことを考えずに、まずは基本的なデータ分析で効果を確認してみましょう。具体的には次のようなことから始めることをおすすめします。
●予実管理を経営判断に生かしてみる
●データマイニングでマーケティング戦略を立ててみる
●レポーティングで営業活動の見直しを図ってみる
●重点分析で顧客管理をしてみる
●在庫回転率分析で商品の過不足を見直してみる
BIツールを導入したものの、使いこなせずに失敗してしまう最大の要因は、ツールの導入ありきで、自社のどういった問題を解決したいのかが明確になっていないことにあります。現在、自社にはどういった問題があり、解決するには何が必要で、そのために集めておかなくてはならないデータは何かを明確化する。その上で、誰が運用管理を行うのか、プロジェクトごとに役割を決めておくことで、BIツールの機能を最大限に活用できる体制が整います。
入門的な使い方に慣れたら、次の展開に進んでみましょう。BIツールの利用方法は、企業が蓄積している情報を収集、分析し、企業活動に活用するだけではありません。CDP(カスタマーデータプラットフォームの略で、顧客のデータを継続的に統合し、管理するためのデータプラットフォームのこと)やAIと連携し、より自社に有効なデータ分析を行うことが考えられます。
BIツールを活用することで、さまざまなデータの分析が可能ですが、分析されたデータを使って意思決定するのは人です。そのため、最終的には分析されたデータを解釈し、意思決定を行うためのスキルがなければ、BIツールの効果を最大限に発揮させることができません。一方、AIはデータを分析して、最適解と思われるものを提示することできます。そこで、BIツールで分析したデータにAIを組み合わせれば、最適解を生み出す手助けになるでしょう。
同様に、CDP単体では難しいデータ分析、データマイニングをBIツールと連携させることで実現させることも可能です。さらにAIを連携させれば、CDPのデータとBIツールで収集したデータを組み合わせて分析し、AIで最適な経営戦略を導き出すといった使い方も考えられます。
データを分析して、活用する。これは企業活動を成功させるために欠かせない取り組みです。そのために注目され、多くの企業が導入をしているCDPやAIそしてBIツールがあります。一方で、導入しても期待したような効果が実感できないという声も少なくありません。原因のひとつは、それぞれのツールをどのように活用するのかを具体的にイメージせずに導入をしたからだと言えます。
しかし、膨大に蓄積されていくデータをどう使って、どう分析して、どう活用するのがよいか分からないことが、導入段階ではありえるでしょう。
その段階をスムーズに乗り越え成果を出すためには、専門的なサービスの活用も有効な手段です。
「MAGELLAN BLOCKS」はビッグデータや機械学習といった高度なデータ処理をプラグラミングすることなく実現できるクラウドサービスです。売上の予測や異常の検知、不良品の検品など機械学習を利用したデータ処理ができるようになります。
こうしたより利用価値の高いサービスを必要とするなら、検討をはじめた段階で専門知識のある企業のサポートを活用しましょう。
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