膨大なデータが社内に蓄積されているのに、日々の集計作業に追われ、経営判断に活かせず悩んでいませんか？
「データを可視化して活用を！」と分かっていても、どのBIツールを選べば良いのか、どう導入し、どう運用すれば効果が出るのか...
その答えを見つけるのは容易ではありません。
本記事では、BIツール導入を検討する方のために、失敗しないツール選びのポイントから、具体的な導入メリット、そして京セラみらいエンビジョンが提供する ThoughtSpot を活用した実践的なデータ活用術までを解説します。データドリブン経営への第一歩を共に踏み出しましょう。
2025年1月21日(火)開催ウェビナー「データを可視化して活用を！」の内容を、さらに掘り下げてご紹介いたします。
第1弾：「脱Excelで始める業務効率化のはじめ方！」の内容はこちらで、第2弾：「データウェアハウスを使ってチームで業務効率化！」の内容はこちらで、ご紹介しています。
BIツールとは
BIツールはビジネス・インテリジェンスツールの略称で、膨大なデータを集計・分析して可視化(レポート化)することで、業務や経営の意思決定を支援するツールです。
従来は、様々なシステムから取得した様々なデータを表計算ソフトを駆使して一つにまとめ上げ、グラフ化を行い、レポートにまとめてきました。
表計算ソフトでも、ある程度の効率化は可能ですが、人手を介するために、手作業を要因としたミスによる作業の手戻り、それによるデータの信頼性の問題、非効率などの問題があることから、データが最新であれば最新なグラフに自動更新され、インタラクティブにデータを表現できるBIツールでグラフ化、ダッシュボードの作成、データ分析を行う企業が増えてきています。
BIの登場は1900年代になりますが、中央集権的なBIで、基幹システムに溜まったデータのダッシュボード化を経営陣がIT部門に依頼したところから始まります。データからキューブを作り、ダッシュボードを作るかたちでしたが要件定義から入ることから時間がかかるため、あまり流行らなかったようです。第2世代はQlikから始まったセルフサービスBIです。手元にあるデータを可視化して分析するという流れの中で、誰でも使えることを目指しインターフェースなどが工夫され使いやすくなりました。基本的にデータは手元のPC内で扱うことを基本としており、パフォーマンスはPCのスペックにひっぱられます。第三世代はクラウド型のデータウェアハウスをデータソースとすることが前提となっており、クラウドのハイパワーを効率的に使えるような仕組みとなっており、クラウドDWHとの相性が良くなっています。基本的に現在メインで使われているのは第２世代以降のセルフサービスBIが主流です。
実際BIツールの導入はかなり進んでいます。ガートナーの調査によると、74%もの企業でBIツールが導入されています。ただし、利用企業のうち41%は利用していないと回答しており、自身で利用しているのは全体の26％、導入の可否にかかわらず利用していない人は約半数にも上っています。次に、BIツールの課題を見てみますと、第2世代で非常に使いやすくなったBIツールですが、実はその課題トップ3は、教育が必要かつリテラシーの底上げが必要という意見が多くなっています。実際、BIを使いこなそうとすると、どうしてもリレーショナルデータベースのことを理解している必要がある、と言われています。
そのため、BIツールを導入しても自分たちで作るのが難しいので得意な人に依頼する、そして得意な人はダッシュボード職人化する、というスパイラルが生まれています。皮肉なことに、BIツールが広まれば広まるほどダッシュボード作成の依頼は増えてしまいます。これを解決するために、力技でダッシュボード職人を増やす、というケースもありますし、なんとか教育して自分たちで作れるようにしていく、というケースもあります。
この課題を解決し「誰でも使えるBIツール」が「ThoughtSpot (ソートスポット)」というツールです。
なぜ今、BIツール導入が不可欠なのか？
データ活用で企業が直面する課題として以下の3つがあげられます。
・データが多すぎて集計・分析に膨大な時間がかかる
・属人化されたレポート作成で意思決定が遅れる
・データに基づいた客観的な判断ができていない
BIツールを導入することで、これらの課題を解決し、さらに次のようなメリットをもたらします。
・業務効率化：レポート作成時間を90%削減！営業状況もリアルタイムで把握
・意思決定の迅速化：最新データに基づいた経営判断で市場変化に即応
・データドリブン文化の醸成：全社員がデータ活用できる環境へ
データドリブンを進める企業にとってBIツールの導入は昨今必要不可欠となっております。
ThoughtSpot (ソートスポット)とは
ThoughtSpotはインターネットで検索するようにキーワード検索でデータを可視化でき、専門的な知識がなくても使える点が特徴となっています。また、AI機能がついており、隠れたインサイトを簡単に発見することも可能です。Snowflakeなどのデータウェアハウスと直結することもできるので、明細レベルまでの分析もサポートします。
多くのBIツールが高度な機能を提供する一方で、「データ分析の専門知識がないと使いこなせない」という課題も抱えています。しかしThoughtSpotは、その常識を覆します。まるでGoogleで検索するかのように、自然言語で質問を入力するだけで、瞬時にグラフやレポートが生成されます。例えば、「先月、関東地方の売上を製品カテゴリ別に表示」と打ち込むだけで、必要なデータが瞬時に表示されます。これは、専門のアナリストに依存することなく、営業担当者から経営層まで、誰もが自身の視点でデータを深掘りできることを意味します。従来のBIツールでレポート作成に数時間かかっていた作業が、ThoughtSpotでは数分で完了することも珍しくありません。
実際にデモ動画をご覧いただき、イメージしていただければと思います。
BIツール導入の壁を乗り越える！成功のための3つのアプローチ
1.「誰でも使える」UI/UXを持つツールの選定
いざBIツールを導入してデータ活用を進めようと思っても、業務が属人化しては意思決定の迅速化は進みません。そのため専門知識不要で、直感的に操作できるツールを選定することが重要です。ThoughtSpotはまさにその要件を満たしているため、データ活用を進めていきたい部門メンバーがそれぞれ活用を進めることが可能になっています。
2.導入から定着までをサポートするパートナー選び
ツール選定だけでなく、パートナーの選択も大切です。導入後のトレーニング、データ基盤構築、運用サポートまで一貫して行うパートナーであれば、データドリブンの実現が近づきます。
3.スモールスタートから始める導入戦略
まずは一部門での導入で成功体験を積み上げることで、全社への展開がスムーズになります。また、もし大きな成果が出せない場合でもまだ修正が可能です。いきなり全社で導入していくことも方法としてはありますが、数字を扱う経理・財務部門や営業、マーケティング部門から導入していき、段階的な拡大で組織全体への浸透を図ることをお勧めします。
さいごに
下の図は、ThoughtSpotとデータウェアハウスのSnowflakeを使ったデータ基盤を構築したときのものとなります。Snowflakeはクラウド型のデータウェアハウスですが、データの読み込み・書き込み処理を行う処理エンジンを自由に追加することができ、負荷に対して非常に柔軟に運用が可能、という特徴があります。
左側の部分はSnowflakeへのデータ蓄積・加工部分となります。ここではETLツールを使う前提での記載となっていますが、様々なデータソースがあっても、それぞれ並行してSnowflakeにデータを集約することが可能です。従来のリレーショナルデータベースでは読み込みも書き込みも同時に行っていると大きな負荷がかかっていましたが、Snowflakeでは処理エンジンをそれぞれ別々に追加できるため、大量のデータがあったとしても、データを活用するユーザーが利用する時間までに簡単にデータを集めることが可能です。
次に、実際にデータを活用する部分ですが、右上のThoughtSpotユーザーがどれだけ多くいても、Snowflake側の処理エンジンを柔軟に展開できるため、ThoughtSpotユーザーの方がデータベース側で待たされる、ということはありません。また、機械学習など高負荷の処理を別で並行で行うことも問題なく対応可能です。
京セラみらいエンビジョンでは、単にBIツールを導入するだけでなく、お客様のデータ活用が真のビジネス成果につながるよう、企画から導入、そして運用・定着までを一貫してサポートいたします。データ活用に精通した専門家チームが、お客様の現状に合わせた最適なソリューションをご提案し、"データがわかる人"が社内にいなくても、全社員がデータを活用できる環境を構築します。BIツール選定でお悩みの方、データ活用を始めたいが何から手をつければ良いか分からない方、ぜひ一度お気軽にご相談ください。
