本連載は、企業のデジタルマーケティングを支援するNexalが、ビジネスに直結するデータ活用の方法やそのためのツールを解説している。第10回は、多様なデータを分析し、ダッシュボードなどで可視化するBI（Business Intelligence）ツールを取り上げ、企業で活用するための道筋を提案する。
（出所：123RF）
「BIは難しそう」の感覚、間違いではない
前回は、企業内にある多様なデータを集約するデータプラットフォーム「CDP（Customer Data Platform）」を解説した。BIは、これらのデータをユーザーが分析し、その結果を可視化するためのツールである。高度な分析や表現が可能だが、その半面でデータ分析に慣れていない人から「使いこなすのが難しそう」という印象を持たれてしまいがちである。
関連記事： だから意味のない分析になる、データを連携させる仕組みの欠如BIの「I」は「インテリジェンス」の頭文字であるため、ツール自体に知性が備わっているかのような印象を持つ人がいるかもしれない。そこまで高度でないにしても、膨大なデータから自動的に有益な情報を提供してくれるのでは？との期待を抱く人も少なくないだろう。
しかしこの考えは誤りといった方がよい。BIツールは「ユーザー自身がデータ活用に関わるインテリジェンス（知見）を持たなければ使いこなせない」ことを認識すべきだ。
まずBIツールを利用するには、あらかじめ「どんな分析をしたいのか」「どのデータとどのデータに相関がありそうか」「どんなデータがそろうとビジネスを成功に導く示唆を得られそうか」といったところに見当をつけておく必要がある。分析の成否はBIツールに投入するデータセットによって決まるといえる。仮説があることで適切なデータセットを用意できる。
例えば顧客データベースから有効な営業方針を導きたい場合、得意先の売り上げを評価するなら「受注額」が、エリア別の特性を知りたいなら「住所」が、顧客属性ごとに傾向分析をしたいなら「売上規模／従業員数などのCRMデータ」が必要になる。分析の目的によっては、「パートナー経由の売り上げにフラグを立てる」といった処理が必要になるかもしれない。このような事前準備があることで、有意義な分析が可能になるというわけだ。
「BIツールで何がしたいか定まっていない」「こんな分析ができそうだという仮説が立てられない」となると、ツールを導入しただけで行き詰まってしまいかねない。データの正規化（クレンジング）も不十分で、フラグも付与されていないデータ群を、なんとなくBIツールに投入しても、当然ながら意味のある結果を導き出すことは難しい。
仮説があり、データ規模が大きいときはBIツールが効果的
難しいからといって、BIツールを活用しないのは惜しい話だ。多くの企業では、データを分析して結果をグラフに表現する目的にExcelをはじめとする表計算ソフトを使っているが、高度な分析が必要な場面では、BIツールは表計算ソフトよりもはるかに高い効果を発揮できる。
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