ビジネスインテリジェンス（BI）とは：定義、目的、重要性を解説

ビジネスインテリジェンス（BI）は、多くのビジネス上の意思決定を支える中核を担います。しかし、その潜在能力を最大限に引き出すのは困難に思えるかもしれません。この記事では、アドビのソリューションを活用してBI戦略を策定する方法を解説します。

未加工データを使いやすいインサイトに変換して、計画を実行に移すためのガイドとしてお役立てください。

主な内容：

• ビジネスインテリジェンスとは？
• ビジネスインテリジェンスの仕組み
• 企業がビジネスインテリジェンスを活用する目的
• 優れたデータガバナンスが重要な理由
• ビジネスインテリジェンスプラットフォームと主要な機能
• ビジネスインテリジェンス戦略の策定方法
• ビジネスインテリジェンスを活用して、企業の効率性や意思決定を向上させる方法
• ビジネスインテリジェンスの導入で直面する可能性のある課題
• ビジネスインテリジェンスのユースケース
• ビジネスインテリジェンスの今後の展望
• データ管理の外部委託
• ビジネスインテリジェンスとビジネスアナリティクスの違い
• ビジネスインテリジェンスを始める

ビジネスインテリジェンス（BI）とは、データ分析の一種であり、データの収集、分析、視覚的な提示を行います。適切な知識があれば、それらのデータを施策につながるインサイトに変換し、意思決定に役立てることができます。

簡単に言えば、BIとは、データを分析して施策につながるインサイトを引き出すためのプロセスのことです。通常、BIツールを通じて、社内データ、サードパーティーデータ、最新データ、過去データなど、幅広いデータを使用します。

ビジネスインテリジェンスが重要な理由

データにもとづいたインサイトを活用して、よりスマートな意思決定を実現したいと考えている企業にとって、BIは不可欠なものです。BIを効果的に統合している企業は、競争優位性を獲得し、イノベーションを推進しつつ、リスクを軽減して、ビジネス全体のパフォーマンスを向上させることができます。

McKinsey は、データ主導型企業は、2025年に、高度な分析、AI、自動化を活用して市場動向を予測し、顧客体験を向上させつつ、ビジネスプロセスを最適化することで、競合他社を大きく上回る業績を達成できるようになると予想しています。

BIの仕組みを理解するには、その中核となるプロセスと手法を把握することが重要です。

• データ収集（マイニング）：データ収集（マイニング）とは、様々なソースからデータを収集することです。例えば、webサイトの分析データ、POSシステムから収集した顧客購入データ、顧客行動に関する情報などが挙げられます。
• データ準備：データの準備と保存を通じて、収集したデータの正確性と一貫性を確保し、有意義なインサイトを生み出すために使用できるようにします。
• 分析：インサイトを獲得するには、まずデータを分析して確認し、そこから得たインサイトを意味のある情報としてまとめることで、正確なレポートを作成する必要があります。
• レポート作成：レポート作成プロセスでは、データを構造化された形式で整理し、意思決定者に提供します。
• データの視覚化：データの視覚化とは、データから得たインサイトをわかりやすい形で提供することです。通常、必要に応じてレポート作成と並行して行われます。レポート、ダッシュボード、グラフは、情報を視覚的に伝え、より明確な意思決定を支援します。

これらの主要なプロセスを統合して、主要業績評価指標（KPI）と比較しながらデータを分析し、そこから得たインサイトにもとづいて施策計画を策定します。この計画は、プロセスの最適化、マーケティング戦略の改良、サプライチェーンの課題の解決、顧客体験の強化を通じて、業績を向上させるのに役立ちます。

企業は、レポートやビジュアルデータにもとづいた 意思決定 の改善方法を理解するために、BIソリューションを活用します。BIの目的は、データを活用して事業運営を改善することであり、戦略の策定から実行に至るまで、あらゆる業務の改善に役立ちます。

例えば、自社で3つの新製品を発表するとします。新製品を販売するために、セールス担当者やカスタマーサクセスマネージャーなどにノルマを課し、パフォーマンス指標を設定します。BIツールを使用して、四半期ごとに財務データソースを詳細に分析し、データを可視化してレポートを作成します。そのレポートをもとに、成果を上げている施策とそうでない施策を特定します。BIソフトウェアの大きな強みは、1つの環境で様々な種類の履歴データを確認できるため、より多くの情報にもとづいた、より的確なビジネス上の意思決定を行えることです。

BIを使用して追跡する指標は業種によって異なりますが、目標は同じです。小売企業が各地域のチェーン店を比較してコスト削減策を検討する、販売企業が詳細なターゲティングレポートを作成する、セキュリティ企業が顧客のセキュリティ強化を図るなど、企業はBIを活用することで、効果的な意思決定に必要なデータを獲得できます。これにより、データ収集よりも施策の実行により多くの時間を費やすことができます。

多くの新興企業は、売上や一見重要に見える他の事業分野に集中したいため、データ分析 やBIの導入に消極的です。しかし、BIにおいて重要なのは、データが正しく活用、管理されるように、適切なデータガバナンスを確立することです。

今日のBIで大きな課題となっているのは、データクエリに対する回答を得るまでのペースが遅いことです。BIツールは、保存されているデータに関するクエリに回答するのに、2日から2か月かかる場合があります。この課題に対処するために、セルフサービスBIと呼ばれるシステムが登場しました。このシステムでは、回答をより迅速に得られるものの、データが常に100％正確であるとは限りません。回答の精度が非常に高いため、このシステム自体は必ずしも悪影響を及ぼすわけではありません。しかし、適切なデータガバナンスがなければ、企業内で複数の関係者が企業データに関する意思決定を下すことになり、意見が対立する可能性があります。

データ漏洩を防ぐためには、継続的かつ一貫性のあるデータ監視も重要です。データは正確であるだけでなく、安全でプライバシーが確保されていなければなりません。通常、データアナリストは、データの安全性および正確性に関する基準の遵守、適切なアクセス制御とセキュリティプロトコルの導入、使いやすく理解しやすい方法によるデータの提供に対して責任を負います。

これは難しい取り組みのように思えるかもしれませんが、BI導入の初期段階で、これらの取り組みを開始することが重要です。また、機密情報を扱うため、基本的には社内でデータを保管する必要があります。

BIプラットフォームとは、企業がデータを収集、処理、視覚化し、データにもとづいた意思決定を行うのに役立つテクノロジーです。BIが概念だとすれば、BIプラットフォームはその概念を具現化するツールであると言えます。

BIの主要な機能

• ビジネスの監視と測定：BIツールは、KPIなどの重要な統計データを追跡できます。以前は他のシステムでもレポートを作成できたかもしれませんが、今日のBIツールは情報をすばやく取得できるため、より迅速な意思決定や先回りの対応を実現できます。
• データ分析：データの追跡は重要ですが、分析の目的はそれだけではありません。BIツールはデータを分析し、重要なビジネス上の意思決定に関するインサイトを提供することで、より迅速かつ戦略的な意思決定を下すことができます。
• レポート作成と情報提供：データは有用である一方で、業務の妨げになることもあります。また、データの解釈を誤ると、不適切な意思決定につながる可能性があります。BIツールはデータ提供方法を強化し、関係者が求めているデータを視覚化します。これにより、長文のレポートを手作業で作成する必要がなくなり、データをすばやく理解して、行動に移すことができます。
• 予測分析：BIは、リアルタイムデータと履歴データの両方を分析します。予測分析を導入することで、データを予測して、あらゆる「what-if」シナリオを想定したクエリの作成や計画の策定が可能になります。これにより、リスクを軽減し、傾向をリアルタイムで把握することができます。

1. 複数のソースからデータを収集および変換

複数の部門からデータを収集したい場合、ETL（抽出、変換、格納）プロセスは不可欠な機能です。このプロセスでは、多様なソースから構造化データと非構造化データの両方を収集し、アクセスしやすいリポジトリにまとめます。これにより、クリーンで一貫性のある最新のデータを活用して、様々な事業分野でBIのベストプラクティスを実践できるようになります。

2. 強力なデータ管理プロセスの構築

データのセキュリティを確保し、使いやすく管理しやすいものにするためには、強力なデータ管理プロセスの構築が不可欠です。これにより、BIツールに高品質で関連性の高いデータを提供することもできます。強力なデータ管理プロセスがなければ、データの信頼性の低下やデータ侵害により、誤った意思決定につながる可能性があります。

3. 適切なBIツールの選定

BIを最短で成功に導くための手順の1つは、自社に最適なBIツールを選定することです。場合によっては、複数の部門のニーズに対応するために、複数のBIツールが必要になることもあります。

最終的には、ビジネスニーズやユーザー要件に合わせてツールを選択し、BIソリューションがビジネスの構造や目標に適合している必要があります。

4. 傾向や不一致の特定

データマイニングでは、探索的分析、記述分析、統計分析、予測分析を用いて、データ内の傾向、パターン、異常を特定します。自動化は、このプロセスを強化するのに役立ちます。大規模なデータセットを迅速に処理し、精度を向上させつつ、リアルタイムのインサイトを獲得できます。

5. データを視覚化して分析結果を提示

複雑なデータをわかりやすい視覚的フォーマットに変換することは、意思決定に不可欠です。分析結果を簡潔明瞭に伝えることで、方向性が明確になり、より迅速な意思決定につながります。ダッシュボード、チャート、グラフ、マップはすべて、複雑なデータを視覚化し、コミュニケーションを容易にする優れたツールです。

6. インサイトにもとづいて、施策をリアルタイムで実行

データは有益なものですが、すぐに行動しなければ、データは陳腐化し、その価値を引き出せなくなります。BIを活用すれば、関連データとインサイトにすばやくアクセスし、リアルタイムの意思決定を実現できます。これにより、企業は短期的および長期的な変革を実現し、課題への対応、市場の変化への適応、予測される成果の達成に向けた準備、業務の効率化を推進できます。

BIのツール、手法、実践は、単なる補完機能ではなく、ビジネス思考と事業運営を変革するのに不可欠なものです。BIを適切に導入すれば、企業文化の変革を促し、次のようなメリットを享受できます。

• データ統合：BIは、社内外のデータを一元管理します。これにより、包括的な分析が可能になり、ビジネス戦略の策定や変更の適用時に、全体像を把握できるようになります。
• 明確なレポート：わかりやすいデータレポートを作成し、質問することで、明確でわかりやすい回答を得ることができます。
• 効率化：企業は、KPIやパフォーマンスベンチマークに照らし合わせて業務を追跡することで、データインサイトを活用してプロセスを改善できます。例えば、BIを活用することで、サプライチェーンの問題を排除し、従業員のパフォーマンスなど、組織変更が必要な箇所を特定することができます。
• データインサイト：BIの慣行やツールを導入することで、データ主導型のビジネスに移行できます。これにより、新たなビジネスチャンスの創出、パフォーマンスと生産性の向上、競争優位性の獲得につなげることができます。データインサイトは、顧客のトレンド、嗜好、行動、重要な市場の変化に関する情報だけでなく、迅速な収益化に必要な情報も提供します。
• 顧客／従業員の満足度：カスタマーサービス担当者が情報を分析できるようにすることで、顧客に迅速かつプロアクティブなソリューションを提供できます。社内でBIを活用すれば、従業員が情報にもとづいた意思決定を行えるようになります。また、情報にすばやくアクセスし、日常的なタスクを効率化することで、ワークフローを迅速化できます。

BIの包括性、範囲、リーチは、企業全体を網羅しており、複数のデータチャネルを用いて自社で何が起こっているのかを把握できるため、的確な意思決定を下すことができます。社内で発生している重要な出来事を理解することは、ビジネス戦略を再考するのに役立ちます。

優れた意思決定は効率性と密接に関係しています。効率性が高まるほど、データにもとづいた意思決定をより的確かつ迅速に行うことができるからです。BIは、より優れたインサイトを抽出し、効率性を高めるのに役立ちます。Adobe Analytics と Adobe Customer Journey Analytics を組み合わせれば、BIの価値をさらに引き出すことができます。他のBIツールは、Adobe Analyticsに比べて処理速度がはるかに遅く、機能も限られています。必要な質問にリアルタイムで答えるために、BIや拡張分析をすばやく活用できることは非常に重要です。

ビジネスインテリジェンスの今後の進化とビジネスへの影響

企業の ビッグデータ の進化に伴い、BIも進化するでしょう。BIを活用すれば、財務データ、サプライチェーンデータ、人事データなど、様々なデータチャネルを1つのストレージに集約できます。あらゆるデータチャネルを同時に管理できなくても、新しいデータチャネルを追加できます。これらの新しいデータセットを、他のデータセットと組み合わせることで、自社に関する新たなインサイトを獲得できます。

こうしたインサイトは、各データセットを個別に確認するだけでは得られないものであり、ビジネスの効率化に役立ちます。

セルフサービスBIにおける矛盾した解釈とバイアス

セルフサービスBIツールは、個々のチームにメリットをもたらす一方で、矛盾した結論を導き出し、組織全体の戦略策定を妨害する可能性もあります。無意識のバイアスはデータに影響を与え、データ分析にゆがみが生じ、意思決定に悪影響を及ぼす可能性があります。データを扱う際には、批判的思考、公平性、論理性を維持することが重要です。

データ統合の複雑さとスキルギャップ

データ統合は非常に複雑です。多様なソースから未加工データを統合し、わかりやすいレポートを作成する場合、その複雑さはさらに増します。データサイエンス、エンジニアリング、アーキテクチャの専門知識はチームに不可欠であり、データの正確性や信頼性を確保するのに役立ちます。

高額な先行投資と長期的なROI

BIは、データ収集や実装のために多額の先行投資を必要とするシステムであり、気軽に導入できるものではありません。また、ROIの大幅な向上をすぐに実現できるわけでもありません。BIは、即時のキャッシュフローをもたらすものではなく、意思決定力や業務の効率化を支援する、長期的な取り組みです。

カスタマーサービス

統合されたデータソースを活用することで、カスタマーサービス担当者は顧客の問い合わせに回答し、購入プロセスにおける問題点を特定することができます。これにより、顧客体験が向上し、カスタマーサービス担当者は、より魅力的なブランド体験を提供できるようになります。

小売

小売企業は、BIを活用することで、マーケティングキャンペーンへの反応や地域の売上データを分析し、在庫状況を把握できます。さらに、サプライチェーンの問題を特定し、解決することもできます。

セールス／マーケティング

セールス部門は、BIツールを通じて顧客データを活用することで、市場動向を判断し、キャンペーンのパフォーマンスを評価しつつ、データにもとづいた意思決定を下すことができます。その意思決定をもとに新しい戦略を実行し、売上を向上させることができます。

医療

BIを活用することで、在庫の追跡や管理が容易になり、確認や計算にかかる時間など、作業時間を短縮できます。必要な医薬品の在庫を確保し、医療提供者を待たせることなく、時間のかかる質問に対する回答を顧客に提供できます。

金融

金融機関は、予測データを使用して、将来の成功に向けた意思決定を下すことができます。投資機会を特定し、支店ごとに指標を決定して、詳細な情報にもとづいた意思決定を実現できます。

BIは、テクノロジーとして多くの進化を遂げてきました。テクノロジーの進化だけでなく、利用者は自身の潜在能力を引き出せるようになりました。今後注目すべき変化には、次のようなものがあります。

• 新たな分析アプローチの台頭：新しい形態のBI分析が絶えず登場し、様々な分析ツールを使用できるようになるでしょう。様々なツールを活用して、ビルディングブロックやモジュール方式でBIアプリケーションを開発するコンポーザブル分析など、新しいBI分野が誕生しています。さらに、継続的インテリジェンスなどの手法では、BIやAIを活用してリアルタイムのデータ分析を行い、一貫性のあるインサイトを獲得して、常に最新情報を把握できます。
• BIの使用におけるガバナンスの重視：BIの使用において、ガバナンスは不可欠な要素です。テクノロジーの進化に伴い、規制要件が拡大する中、コンプライアンスを維持することが重要になっています。同様に、企業におけるBIの導入が進むにつれて、データセキュリティの重要性はさらに高まっていくでしょう。
• ローコード開発とノーコード開発：ノーコード開発とローコード開発は、BIベンダーが推進している取り組みであり、コーディング経験がなくてもアプリケーションを開発できます。
• データリテラシー向上への取り組み：セルフサービスBIが台頭し、多くの企業の日常業務において重要性を増している現状を考えると、データリテラシーは不可欠です。データリテラシーは、企業研修でも重視されるようになるでしょう。
• クラウドへの移行：クラウドデータウェアハウスの普及に伴い、BIシステムのクラウドへの移行が進んでいます。

企業データは広範かつ機密性が高いため、データ管理を外部企業に委託するのは賢明ではありません。セキュリティ上の理由に加え、プロセス、目標、ニーズは企業ごとに異なるため、社内チームを編成することをお勧めします。社内チームを編成すれば、自社に最適なデータガバナンス計画の策定がはるかに容易になります。社内チームだけで管理できない場合は、必ずしもデータガバナンス計画を単独で進める必要はありませんが、組織内で担うべき役割の一つとして位置付けるべきです。

また、データ管理を外部委託する場合と、社内に専任チームを立ち上げる場合のコストを比較することもお勧めします。これにより、管理を強化するだけでなく、チームの拡大が容易になり、自社独自の専門知識を蓄積できるようになります。

BIと ビジネスアナリティクス は混同されがちですが、根本的な違いがいくつかあります。両者は関連しているものの、BIはビジネスアナリティクスのサブセットとして扱われます。

ビジネスアナリティクスでは、データマイニング、モデリング、マシンラーニングといったプロセスを通じて、将来の出来事を予測する傾向があります。一方、BIは、過去のビジネスデータを評価することで既存の情報を明確化したり、意味づけたりすることに重点を置いています。純粋に未来を予測するのではなく、過去データやビジネスKPIにもとづいて、ビジネス上の意思決定を下します。

ビジネスインテリジェンスを始める前に、データ分析、データの視覚化、データベース管理といった、主要な要素をしっかりと理解する必要があります。これらのスキルを身につけることで、BIソリューションを活用して、未加工データを施策につながるインサイトに変換し、データにもとづいた意思決定や成長を促進できるようになります。

Adobe Customer Journey Analytics などのツールは、様々なチャネルから収集したデータを統合することで、リアルタイムのオムニチャネルインサイトを提供し、データにもとづくビジネス上の意思決定を強化します。