2024年04月08日 13:16
データ分析やBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）の分析機能といったキーワードに対して、なんだか難しそう…というイメージを持たれている方は多いかと思います。しかし最近は専門知識がなくても扱えるBIツールが数多くあり、難しそうというイメージからデータ分析を敬遠してしまうのは大変もったいないです。そこで本記事では、BIツールのデータ分析機能が実際の業務にどう活用できるのか？をテーマに、代表的な分析機能の概要とそれぞれの活用イメージについて分かりやすく解説いたします。
次のうちひとつでも当てはまる方、必読です！
- エクセル（Excel）でさまざまなデータを取りまとめて毎月の報告資料を作成している
- 集計作業を経て資料が完成したら、それを見ながら会議であれやこれやと議論をしている
- 集計作業に時間がかかるため、会議でタイムリーな情報を使った議論はできていない
- それぞれの部門担当者からデータ提供の依頼が来るので、そのたびにデータを整えて渡している
- データ集計はやっているが、それを十分に活かせているかどうかはよく分からない
BIツール選び 製品比較ガイド
成功する導入のための10の比較ポイント
BIツールの分析機能～便利な機能３選～
まずは、BIツールに搭載されている便利なデータ分析機能として代表的なものを３つご紹介します。
- ダッシュボード
ダッシュボードとは、ビジネスや組織内で使用される情報を一覧表示し、視覚的にわかりやすく表現したウェブページやアプリケーションのことを指します。一般的には、グラフやチャート、数字、指標などを集約したもので、ビジネスのパフォーマンスやKPI（Key Performance Indicators）などをリアルタイムまたは定期的に表示するものです。ダッシュボードによって分析そのものを自動化できるわけではありませんが、売上に連動して推移する指標を確認したり、とある指標に対して影響を与えている思わぬ要素を発見したり、複数のグラフやチャートを並べるだけでも得られる情報の幅は広がります。さまざまな情報がひとつの場所に集約されているダッシュボードは、人間が行う分析作業をサポートし、データを深堀りするためのきっかけづくりを担うものだといえます。 - 機械学習
機械学習は、大量のデータを解析して規則やパターンを発見し、その規則やパターンを元に問題を解決したり、予測したりすることができるシステムを構築する技術です。人間が扱うには複雑すぎるようなデータを使った解析や予測を行うのに役立ちます。昨今では、AIの技術を使ってデータの前処理からモデルの選択、ハイパーパラメータの最適化までの一連の作業を自動化する自動機械学習（Auto ML）もかなり普及してきました。 - インサイト提示
インサイト（Insight）とは、洞察や深い理解を意味する単語です。ビジネスの文脈では、データから得られた深い理解や有益な情報のことを指します。BIツールにおけるインサイト提示機能は、クラスタリング、異常検知、時系列分析などを通じて、データのパターンやトレンドを検出し、ユーザーへインサイトを提供するものです。ダッシュボードや機械学習などで得られるのはあくまで集計や分析の結果ですが、それらの結果を通して何が言えるのか？どのような傾向が読み取れるか？といった考察の部分を担うのがインサイト機能です。インサイトの表現方法はツールによって異なります。データの外れ値や相関関係がグラフや記号などで表される場合もあれば、「前月と比較してメルマガ配信回数を2回増やしたら、リード獲得数が15％アップした」といったように数値での表現がなされるものもあります。
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BIプラットフォーム Domoまとめて導入事例集
BIのデータ分析機能は実際の仕事にどう役立つか
では、実際の業務においてデータ分析機能はどう活用できるのでしょうか。先ほど挙げた３種類の分析機能について、具体的な活用イメージを解説いたします。
ダッシュボード機能の活用 －煩雑な作業はダッシュボードが肩代わり－
ダッシュボードは報告資料の代わりになるので、報告資料を作成する毎月の手間を大幅に省くことができます。BIツールにデータを取り込むだけでダッシュボードの中身は更新されていくので、最初の構築作業さえ頑張ればあとはほったらかしでOKです。また、全社単位や部門単位でのダッシュボードを用意すれば、わざわざ見たい情報を集計担当者に依頼する必要がなくなります。データ集計と報告資料の作成にかかる時間を削減できるため、常に最新のデータを見ながら戦略構築を行うことができるようになります。
機械学習機能の活用 －大量データなら機械学習におまかせ－
機械学習は、迷惑メールの振り分けや株価の予測など、私たちの身近なところですでに活用が進んでいます。日々の業務で機械学習を使うような場面はなかなか無いかもしれませんが、次のような状況に置かれている方にとっては有用であるといえるでしょう。
・工場の機械や各種システムで発生する異常をなるべく早めに検知したい
・販売履歴や顧客動向など店舗で日々蓄積される大量のデータを持て余している
・ソーシャルメディア上で不特定多数から発信される情報をもとに、トレンドのパターンを俯瞰したい
人力で処理できるデータ量には限りがありますが、機械学習であれば膨大な量のデータを扱うことができます。
インサイト提示機能の活用 －分析結果を得ただけで満足しないために－
前章で、インサイトとは集計や分析の結果を通して何が言えるのか？どのような傾向が読み取れるか？といった考察の部分を担うものであるとご説明しました。データの分析結果を踏まえて次に起こすべき行動や取り組むべき施策は何かを明確化する際に、インサイト機能が大いに役立ちます。
例えば営業部門でSFAシステムを利用している場合、システム上に登録される案件数が増えていくのは良い傾向であるといえます。しかしSFAデータの集計結果から「案件総量の増加率に対して受注件数はそれほど伸びていない」というインサイトが得られたとしたらどうでしょうか。これはあくまで１アイデアですが「案件数を増やすことにばかり注力するのではなく、１案件あたりの質を高めていかなければならない」という次の一手に繋げられるかもしれません。さらに「失注案件においては顧客との接触回数が少ない」というインサイトが得られれば「１案件あたりの質を高める（＝受注確度を高める）ためには顧客との接触機会を積極的に確保しなければならない」というように、個々人が取るべき具体的な行動を導くこともできるのです。
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まとめ
以上、３つの代表的なデータ分析機能について、具体的な活用方法をご紹介しました。本記事で解説した内容が、皆さんの業務へデータ分析を取り入れるためのヒントとなれば幸いです。データ分析ツールや分析機能を搭載したＢＩツールは、誰にでも使いこなせるように進化しつつあります。つまり、使いこなせるかどうかで悩む必要はないのです。また、費用対効果が見込めるかどうかが不安な方には、無料で利用できるツールから試してみるのがおすすめです。ぜひ、BIツールやデータ分析機能を賢く活用してみてください。
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