BIツールとはどんな意味でなんの略？英語＆略語を徹底解説

データ活用の取り組みが必須となる中、BIやBIツールという言葉を聞く機会が多くなってきました。ITの世界は英語やその略が多く使われており、この「BI」もよく分からない言葉の一つだと思います。

またBIに関連する用語も同様に分かりづらい横文字が多く、とっつきにくいと感じる方も少なくありません。そこで、まずはBIに関する英語や略称用語の意味を理解して、BIの必要性をご理解頂ければと思い記事を作成しました。用語が理解できると、BIやデータ活用についてもより理解度が高まるはずです！

BI/BIツールって何の略？意味は？

BIは「Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）」の略で、直訳すると「ビジネスにおける知能、思考力」となります。企業内外のデータを集め組み合わせて分析や可視化を行い、客観的なデータから得られた知見をビジネスの意思決定や判断、戦略策定を支援のアプローチに活かす手法です。

一方、BIツールはこの手法を効率的に実行するための道具であり、「Business Intelligence tools（ビジネスインテリジェンスツール）」の略称です。BIツールはBIの実現手段として専門的な知識を持たない人々にもデータ分析をアクセス可能にする役割を担っています。データドリブン経営においてはBIツールを活用してデータを積極的に経営判断に活かす傾向があり、ビジネスのあらゆるシーンで重要な役割を果たす考え方や道具と言えます。データ収集から分析、可視化、共有までの各段階で手助けを行い、データを扱う際の効率性と正確性を高めます。

BI自体は組織の戦略に基づいたデータ活用を意味し、BIツールはその具体的な実現手段として、データ収集から分析、可視化、共有までのプロセスを支援します。デジタル化が進む現代において、企業戦略におけるデータの重要性は増すばかりであり、BIツールを活用してデータを経営に生かすことが、競争力を高めるための鍵となるでしょう。

ついでながら。。。
上で「データドリブン経営」という言葉を使いましたが、これも英語由来の分かりにくい言葉ですね。データドリブン経営とは、データの分析に基づいて得られる情報をもとに意思決定を行う経営手法です。ここでいう「ドリブン（driven）」とは、動詞「drive」の過去分詞形であり、「何かが主導する」という意味を持ちます。要するに、データドリブン経営は「データが主導し、データを活用して推進される経営」を指します。

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BIツール関連用語を徹底解説

BIツールという言葉自体が英語で、用語も英語を略したものだからすんなりと頭に入ってこない…、という方も多いようです。この記事ではそのような不安に対応し、用語を徹底解説していきます。そこで今回の記事では、そんな不安を払拭できるようの用語を徹底解説していきます。BIツールに関する用語を理解し、自社内へ適切な情報を提供していきましょう。

以下より、データ活用で必要な６つの手順をご紹介しております。手順毎に横文字用語を解説していきますので、理解できているかも含めて確認していきましょう。

• 手順①データを収集する

  BIツールで分析するためには、まず社内外のデータを集める必要があります。これらデータの源泉となるものを「データソース（Data Source）」と言います。BIを行うにはまずさまざまなデータソースと接続し、データを収集する仕組みが必要です。またデータは常に更新されていくものなので、頻繁に収集しなくては最新の状況を把握することができなくなります。そのため、自動で定期的にデータを収集する仕組みを整備することが理想的です。
  • 用語その１：データソース（Data Source）
    データソースとはシステムがデータの読み込みや書き出しをおこなうためのデータの保管場所を指します。

• 手順②データを加工する

  収集したデータはそのままでは利用できません。不要なデータ、重複したデータの除外や、「1000円」「¥1000」のような同じ意味なのに入力内容が違うデータの表現の統一などの処理が必要です。いわば集計、可視化前の準備です。それらを行う工程です。
  この処理には通常、SQLなどのデータベースに関する専門知識が必要ですが、ドラッグアンドドロップ操作ができるGUIベースのETLツールを使用することで、一般ユーザーでも可能になります。ETLツールはデータの抽出、変換、ロードを自動化し、専門的なプログラミング知識が少ないユーザーでも複雑なデータ操作を簡単に行えます。これにより、専門知識がない人や非技術者でもデータ操作が容易となり、データ管理と分析がアクセスしやすく、手軽になるため、ローコード/ノーコードアプローチに繋がります。
  
  • 用語その２：SQL（Structured Query Language）
    SQLとは、Microsoft社が開発したMicrosoft SQL Serverのデータベース管理システム（RDBMS）を操作するための言語のことです。データベースにデータを挿入、変更、削除、検索などする際に利用します。企業内のデータベースで多く利用されているデータベース言語とも言えます。
    例）INSERT INTO product (`id`, `name`, `price`)　VALUES (00001, 'product01', 10000),
  • 用語その３：GUI（Graphical User Interface（グラフィカルユーザーインターフェース）の略）
    GUIは「ジーユーアイ」「グイ」と呼ばれています。ユーザーが直感的に利用できるよう、アイコンやボタン操作などでプログラムの操作を行える画面などのことです。
    例）アイコンを配置で設定を実現できるBIツールの画面
    
  • 用語その４：ETL（Extract、Transform、Load）
    ETLとは「Extract（抽出）、Transform（変換）、Load （書き出し）」の略であり、システムからデータを抽出し、変換・加工作業を行い、次の工程のDWH（※用語その６へ）へ書き出す機能を搭載したツールです。
  • 用語その５：ローコード/ノーコード
    ローコード/ノーコードとは、少ないまたは全くコードを書かずにアプリケーションを開発する手法です。直感的なグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を使用し、ドラッグアンドドロップやビジュアルプログラミングの設定を使用して、複雑なプログラミング作業となるデータフローや変換を行います。これにより、非技術者もアプリ開発に参加でき、開発プロセスが迅速かつ効率的になります。

• 手順③データを蓄積／保管する

  集めたデータを蓄積し保管する場所を用意しなくてはなりません。これが「DWH」（Data Ware house 、データウェアハウス）です。
  多種多様で増大する一方のデータを長期間保管する場所になるので、DWHには大容量で高性能なIT設備が必要です。そのため以前は導入のハードルが高かったのですが、現在は従量課金型のクラウドDWHもあり、導入しやすくなっています。
  
  • 用語その６：データウェアハウス（DWH（Data Ware houseの略））
    DWHとは、データを保管する倉庫（Ware house：ウェアハウス）のことです。データ分析に特化したデータベースであると言え、例えば会計管理、在庫管理、顧客管理などのさまざまなシステムのデータがシステムごとに、時系列に沿って削除や更新されることなく蓄積されていきます。

• 手順④データを可視化/分析する

  データをグラフや表などで分かりやすく表現し、分析を行います。作成したグラフや表を一覧表示し、一目で分析結果が分かるようにした「ダッシュボード（Dashboard）」の作成を行うことも多いです。
  BIと言えば、データの可視化/分析です。確かに一般的にこの段階がイメージされますが、データの収集から保管までの前工程が適切に行われていることで初めて可能になることにご注意ください。
  • 用語その７：ダッシュボード（Dashboard）
    ダッシュボードとは、データ分析の結果を表示する機能の１つで、BIツールから得られた情報をより直感的に分かりやすくする機能です。月別の売上や顧客別の売上、商品別の売上とそれら商品売上の前年度比や支店別の情報などをグラフで並べて比較することができたりして、一目で分析結果が分かるというものです。
    例）さまざまなグラフや表を活用してデータを可視化させているBI活用例
    

• 手順⑤データを共有する

  可視化したデータは適切に共有されることで、次のアクションに繋がり意味を持つものになります。 経営層へ共有されることで経営上の意思決定に活用され、現場担当者に共有されることで現場の改善活動に活かされます。見逃されがちですが 、BIの目的がビジネス成果を得ることだと考えれば忘れてはならない重要な工程です。

• 手順⑥データを予測する

  Domoには、「データ予測」を作成する機能が備わっています。この機能により、データの将来的な変動や傾向を視覚的に把握でき、予測データをもとに、リスクや問題を想起に特定し対策を講じることが可能になり、より情報に基づいた意思決定が可能になります。過去のデータと予測を比較して、業績やKPIの進捗状況を分析でき、予測を利用して販売、在庫、予算計画などの最適化にも期待できます。このように、データ予測機能はビジネスの様々な面での戦略立案と実行に役立ちます。
  • 用語その８：KPI（Key Performance Indicator）
    とは、「重要業績評価指標」のことで、組織の目標達成度を測定するための主要な指標です。KPIは組織の目標達成度を定量的に評価するために使われ、KPIを設定しておくことで、ビジネスの成功を明確に測定することができます。

ここまでBIツールの手順について解説してきましたが、あると嬉しい機能もご紹介します。ここでも横文字満載なので、機能と一緒に用語も解説していきます。

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あったらいいなこんなBIツール

• 専門知識が不要

  近年、データ活用は経営層のものだけでなく、企業のあらゆる担当者によってデータ活用することが求められています。ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えたBIツールは、専門的なデータ分析スキルがない人々でも容易に使用できるものを選ぶと良いでしょう。
  
  • 用語その９：ユーザーフレンドリー
    ユーザーフレンドリーとは、直感的な操作が可能で技術的な専門知識が少ないユーザーでも容易に扱えることを指します。ユーザーフレンドリーなBIツールは、企業のより多くの従業員がデータを活用し、より良いビジネス決定を支援します。

• 多様なデータ形式のサポート

  コネクター（もしくはアダプター、以下コネクター）が少ない、多様なデータ形式がサポートされていないと追加購入費用がかかり負担が増加します。
  データを活用する際は、コネクターが豊富にそろっている製品を選ぶと構築も簡単にでき、活用範囲も大きく広がります。CSV、PDF、オンラインデータベースなど、多様なデータソースとの連携が可能な製品を選びましょう。
  
  • 用語その１０：コネクター（もしくはアダプター）
    BIツールにおけるコネクターとは、異なるデータソースや外部システムと接続するためのインターフェースまたはプログラムのことです。BIツールがさまざまなデータベース、クラウドサービス、基幹システムなどからデータを抽出し、分析やレポーティングに利用できます。
    例）データベースコネクター（SQLデータベースなど）、クラウドサービスコネクター（Salesforce、Amazon Web Servicesなど）、ファイルコネクター（CSV、Excelなど）

• レポート機能

  レポーティングは思ったデザインや仕上がりにならなかったり、また報告メンバーとデザインを統一する必要性があったりと意外にも様々な作業が発生しています。
  ダッシュボードのテンプレートや統一性のあるデザインの中でレポーティングを進めていけるのはとても快適です。
  

• クラウド上での共有

  クラウドベースのBIツールを使用することで、どこからでもアクセスが可能になり、チーム間でのデータ共有が容易になります。ダッシュボードなどをオンラインで容易に共有・アクセスできれば、情報の透明性を高め、チーム間のコラボレーションを強化することが可能になり、ビジネスの迅速な意思決定と成長をサポートします。

• 自社に最適なBIツールの選定

  最近ではクラウドorオンプレミスの選択肢も含め、さまざまなBIツールが提供されています。自社の要件や予算にあった最適なツールを選ぶことが重要です。代表的なBIツールは以下です。
  ・Domo（ドーモ）
  ・Microsoft Power BI（マイクロソフト　パワービーアイ）
  ・Tableau（タブロー）
  ・Yellowfin (イエローフィン)
  ７製品の価格一覧表付き比較記事もございますので、ご参照ください。
  　> BIツールとBIプラットフォームの違いとは？７製品を徹底比較　価格・料金一覧表付き

自動化が鍵、手作業からの脱却

実はNDIソリューションズもBIツール導入に失敗した経験があります。⼀度はBIツール導⼊を⾏ったものの、データの取り込みや集約には専⾨知識が求められるため、結局Excelを使った⼿作業に戻らざるを得なくなっていました。

中でも業績管理のレポート作成は、事業会議、取締役会議、グループ会社の事業会議など⽉に6回、各種システムから集めたデータを丸⼀⽇かけて集計・加⼯する⾮常に煩雑な作業となっていました。
NDIソリューションズにとって最⼤の問題であった散在するデータの取り込みと集約は、BIプラットフォーム「Domo（ドーモ）」の多様なコネクターを利⽤することで、特別な知識無くDomoのDWHに取り込む事が可能になりました。これにより、複数種類のSaaSやオンプレミスのシステムに散在するデータを含め必要なデータを集約し、スピード感を持った社内運⽤が可能になりました。

データの取り込みのポイントとなるのは、コネクターと呼ばれるシステム同士をつなぐ接続部品が豊富に用意されているかどうかにあります。最近では、SaaS製品であればAPI機能などが用意されているため「APIさえ叩ければ大丈夫」と思われる方も少なくないかもしれません。しかし、APIを一般社員が使いこなすことは困難であり、「社内外のシステム専門家に依頼しなければツールの活用が進まない」、「依頼するたびに時間やお金がかかる」といったケースもよくお聞きします。

• • 用語その１１：API（Application Programming Interface）
    APIとは、異なるソフトウェアシステム間での相互通信を可能にし、プログラムの一部を別のプラログラム上で利用できるように共有する仕組みです。データの取得、共有、または異なるシステム間での機能の実行を簡略化するなど広く利用されています。APIを利用することで、時間とコストを節約し、複雑なコードの再利用が可能となります。

分析結果を表示するグラフ数が少ない場合も同様です。弊社では、「滝チャートグラフ」と呼ばれるグラフをよく利用していますが、今回の「Domo」導入に一役買ったのは、このグラフがあったから、とも言えます。

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BIツールを使うメリット

ここまでBIに関する横文字を解説し、BIツールを使いたいと思われた方も多いと思います。知れば知るほど欲しくなるBIツールについてメリットもご紹介します。

• 対応の迅速化

  ビジネス環境が常に変化する中で、企業が競争優位性を保ち、機会を最大限に活用するためには対応の迅速化は不可欠です。BIツールは、データのリアルタイム分析を通じて、迅速かつ的確な意思決定をサポートし、ビジネスの効率と効果を最大限に発揮します。営業活動や市場の動向に応じて、戦略を柔軟に調整することが可能になります。

• 課題の発見と解決

  BIツールは、データマイニングやAIを活用することで自社が抱える様々な課題を明らかにし、戦略的な解決策を提供します。例えば膨大なデータセットから顧客行動、運用効率などの洞察を得たり、データ内のパターンや異常を識別し、ビジネス上の課題を示したり、さらにはリスクを予測し、問題が深刻化する前に対策を講じたりすることも可能です。これにより、企業はより戦略的に市場に対応し、競争力を維持または拡大することができます。データに基づく洞察は、ビジネスの成功に不可欠な要素となり、持続可能な成長を支える基盤となるでしょう。
  • • 用語その１２：データマイニング
      データマイニングとは、大量のデータからパターン、相関関係、トレンドなど洞察を抽出し、予測分析を行うプロセスを指します。このプロセスは、ビジネスにおける隠れた機会を発見し、競争優位を築くための重要な手段となります。
      例）スーパーマーケットの販売データを分析した結果、おむつとビールが同時に購入されることが多いという意外なパターンが発見され、陳列を調整した結果、売上が増加した。
      ⇒表面上は無関係に見える製品間に隠れた関連性を見つけ出すデータマイニングの能力を象徴する例といえるでしょう。
  • • 用語その１３：AI（Artificial Intelligence）
      AIとは、人工知能を指します。学習、推論、問題解決、知覚など人間の知能を模倣する技術です。AI技術は多様な分野で応用されており、日常生活から産業界まで幅広い活用されています。AIの主な目的は、特定のタスクを自動化し、効率的に実行するために、機会に頭脳のような「知性」を備えさせることにあります。

• 予測分析の活用

  過去のデータと現状の動向を分析し、将来の市場の動向や需要の予測を行います。これにより、予算策定や在庫管理、マーケティング戦略の最適化が実現します。例えば、過去の販売データと市場分析を組み合わせて、将来の販売動向を予測し、売上の最大化や在庫過多のリスクの軽減などを実現できます。より正確で効果的な予測を実現することで、ビジネスの成功に大きく貢献し、企業は市場の変化に迅速にかつ確実に対応していくことが可能になります。
• 効率と効果の最適化
  データの収集、処理、分析を自動化することで、手作業による時間の浪費を減らし、プロセスの効率を向上させることができれば業務プロセスも横断的に見直しができる、効果的な運用が可能になります。組織内での意思決定をデータに基づいて行う「データドリブン経営」が実現できることで、勘や経験・度胸といった根拠のない推測に頼ることなく、より客観的で正確な判断を下すことができ企業運用の効率を高めます。
  さらに、ビジネスデータの分析を通じて、リソースをより効果的に配分し、投資のリターンを最大化します。例えば集計に使っていた時間を、分析やネクストアクションの検討などにまわすことで、より経営と向き合うことが可能になります。これにより、企業は市場での競争力を高め、長期的な成功を確実にすることができます。
  
  • • 用語その１４：データドリブン（Data Driven）
      データドリブンとは、企業活動、ビジネスの現場において、データに基づいた施策を立案したり、行動を変化させたり、様々な意思決定を行っていくことを示します。データドリブンとは、「データに基づいて動くこと」です。AI等のデジタルテクノロジーの進化により注目されDXの実現においても必要です。例えば、経営ダッシュボード、データに基づくマーケティングや営業活動、「見える化」による現場力の向上にも役に立ちます。

• コスト削減とROIの向上

  BIツールの使用により、従来のデータ処理に比べて時間とコストを削減し、投資対効果（ROI）を高めることができます。BIツールは、データ集計や分析などの手動プロセスを自動化し、それにかかる人的リソースのコストを削減します。そのリソースをそのほかの本来やるべき業務にあてる人員最適化、さらにはデータに基づいた効果的な投資などが可能になり、さらに強力な経営を図ることができ、持続可能な成長基盤を築くことができるでしょう。
  • • 用語その１５：ROI（Return On Investment）
      ROIとは、投資利益率を指します。また投資した費用に対してどれだけの利益があったのかを図る指標であり、「投資対効果」や「費用対効果」と言われたりもします。投資によって得られた利益（または損失）を、その投資にかかったコストで割ったもので、企業や個人が投資の効果を評価するための重要な指標とされています。

• エラーの削減と品質の向上

  手動での報告資料作成の際によくある課題ですが、どのデータで報告しているか分からず再報告や調査といったことも発生します。
  データの加工などの自動化と正確なデータ分析により、エラーが減少し、それに伴うコストの削減が実現され、データの整合性を高め、分析の信頼性を向上させます。全体的な業務品質を高めることが可能になります。

まとめ

私が入社数年でBIを勉強したときにまず引っかかったのは英語の用語や省略語でした。それらの用語をなかなか覚えられないので、同じ用語がでてくるたび何度も調べなおすということもありました。そこで皆様の理解のお役に立てるように本記事にまとめてみましたが、いかがでしたでしょうか。

なじみのない英語や省略後での説明文は全く頭に入ってきませんからね（笑）。まずは、用語を知って「BIとはこういうものなのか」とふわっとでもご理解いただけていましたら幸いです。

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