BI とは？

企業にとってBI （ビジネスインテリジェンス）とは、社内外にある様々な情報を分析し意思決定へと繋げて、有効活用することです。
企業活動には必ず目的が存在し、組織あるいは社員はその目的を達成するために活動します。
その活動の根拠、指針となるものが BI によりもたらされるのです。
当然のことながら、 BI を実現するためのプラットフォームが BI ツールであり、データの収集、分析、可視化（共有）という BI に必要な３大機能を有しています。

BI 実現のために必要な３大機能

データ収集

データ分析

データ可視化

BI の必要性

なぜ BI が必要なのか？ BI がなかった場合を想像してみてください。例えば業績の現状を把握したい場合、目標と現状を比較する必要がありますが、目標にはゴール（KGI：Key Goal Indicator）とゴールを実現するための指標（KPI：Key Performance Indicator）があり、多種多様な情報が様々な手法で管理されています。Excelで管理されている情報、基幹システムのDB上で管理されている情報、クラウドサービス上で管理されている情報など、ロケーションも方式も統一されていないことがほとんどです。そこで必要となるのが、「 BI 」なのです。
社内外に散在している様々な情報を集め、目的に合わせ同じ粒度に集計し、同じ時間軸に乗せて可視化(共有)することで初めて、現状とこれまでの推移、目標との乖離の有無、対処法を洞察することが可能になるのです。

社内外に散在している様々な情報（ロケーションも方式も統一されていない場合が多い）

目的に合わせ

• 同じ粒度に集計
• 同じ時間軸に載せて可視化（共有）

BI 実現のために必要な要素

BI ツールを導入する企業は増えているものの、個人レベルまで利用を広げることに成功している企業は多くありません。
では、 BI を企業の個人レベルまで浸透させるには、どうしたら良いでしょうか？　まずは、必要な要素を全て揃えることが重要です。
要素とは、環境、データ、そして BI ツールです。

ここで BI ツール選びは、 BI 実現のため非常に重要なポイントとなります。
直感的に操作でき、個人レベルまでの共有が容易なツールでなければ、どんなに意思と体制が整い、データが揃っていても、 BI を浸透させることは難しいのです。

BI 実現までのプロセス

BI を実現するためのアプローチは様々ですが、もっとも確実なのは、
小さく始めて大きく育てることです。
BI による洞察、業務の改善には、PDCAサイクルに乗せることが大切です。いきなり全社、全事業部などの規模で BI をはじめようとすると、Plan（計画）の段階でも要件のとりまとめに膨大な時間と労力がかかります。
最も重要なのは、データドリブンでの意思決定のプロセスをどんな形でも形成して、業務の中に取り入れていくことです。このプロセスを少数で開始して、徐々に利用範囲を拡大していくことにより、従来の業務に負担をかけることなく、全社レベルまで拡張していくことが可能になります。
BI という観点においては、点で管理されている情報（データ）を線で結び、面にしていくことが最も重要です。前述した業績についていえば、日次では見えない推移が30日の線につなぐと様々なものが見えてきます。さらに年の線や複数年度の線で繋ぐことにより、中長期での傾向をつかむことができるようになります。まずは小さく始め、線の長さや数、粒度を徐々に大きくすることで無理なく全社に浸透させることが重要です。

データドブリンによる意思決定プロセスを
少しずつ可能な形で形成

徐々に利用範囲を拡大

従来の業務に負担をかけることなく、
全社レベルまで拡張

BI の実現

BI と DX（デジタルトランスフォーメーション）

DX はデジタル（技術、情報）ドリブンの革新です。
革新とはゴール( KGI )を実現するためのものであり、革新であることの裏付け(効果測定)に BI は欠かせません。
冒頭で述べた通り、 KGI と KPI における目標値との乖離や前年度比等が分からない限り、その施策が革新であるかさえ把握できないからです。
さらには、 BI による可視化から始まる DX も存在します。

弊社の BI ツール「 GoodData」の事例におきましても、DX を実現するために様々な取り組みがなされ、最終的に KGI の実現へと繋がっています。

例1業績関連データの可視化により、課題が明確になり、現在では30種類をこえるデータを BI 上で可視化してPDCA
サイクルを回すことで、社員の方々の業務効率やスキルが大幅に向上。
残業することなく、20代でも管理職となれる実績があげられるほどのパフォーマンスの改善を実現。

例2コールセンターにおいて製造、物流の情報等、多角的に分析・共有することにより、コールセンター業務自体の改善だけでなく、製品設計や開発へのフィードバックへと繋がり、総合的なお客様満足度の向上を実現。

例3 従来目検でおこなっていた点検をIot機器（センサー）を導入し、その情報を BI上で可視化、リアルタイム性を高めてモニタリングすることで、安全性と効率性を同時に向上。

データドリブンの DX 、アクションから始まる DX においても BI そして BI ツールは欠かせないものなのです。

「 GoodData 」は BI および DX 実現を目指す企業にとって最適なツールと言えます。
非常に小さな規模、最小のコストで始めることができるためリスクが少ない上に、ユーザー数による課金が無いため、共有範囲を最適な状況とタイミングで拡大することができます。
またデータをドラッグアンドドロップすることで簡単に表やグラフを作成できるため、専門的な知識も必要なく、直感的に洞察を得ることができます。