BI（ビジネスインテリジェンス）の有効な活用事例５選

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

20年近く仕事をしていると、
過去の経験や勘・成功体験を基についつい物事を考えてしまいます。
過去からの延長での仕事であれば活かせてしまう部分もありますが、その過去の経験が邪魔してしまうこともあります。

皆さんはいかがでしょうか？
データを活用して、「意見」ではなく「事実」から問題を捉えることも重要ですね。

 

さて、本日は「BI（ビジネスインテリジェンス）の有効な活用事例」についてお届けしたいと思います。

ワークスアイディでも「PowerBI」「tableau」などBIツールを
活用した支援を多くのお客さまに実施しております。

実際の経験も踏まえて書いていきますね。

BI(ビジネスインテリジェンス)とは何か？

BIの提唱

BI（ビジネスインテリジェンス）とは、
「ビジネスの意思決定に関わる情報」という意味です。

企業に蓄積する業績や実態をデータによって把握・分析し、
それらを企業の意思決定に活用することを指します。

もちろん外部のデータを集めて分析し、
その結果を自社の競争の優位性につなげることでも使われています。

BIを提唱したのは、米国のアナリスト、ハワード・ドレスナー氏です。
「非専門家でも、データを活用して意思決定の質を高められる仕掛け」とBIを定義しました。

それが1989年の頃だそうです。
私が小学校に通い出した頃にはすでに定義されていたんですね……。

BIの拡大

BIはDWH（データウェアハウス）の登場により、
一気に市場で拡大したと言われています。

DWHは従来のRDB（Relational Database）とは異なり、大量データの格納専用のデータベースです。
社内のさまざまなシステムからデータを集めて、蓄積します。

 

BIの主な目的は、過去の事実（Fact）に基づいて洞察を提供し、
未来のビジネス戦略を形成するための支援をすることなので、大量のデータが必要になります。

DWHの登場により、高速に欲しいデータを抽出し、さまざまな角度から分析出来るようになったため、
BIが一気に市場で拡大しました。

データの整備・データ基盤作りのメリット

BIをより有効的且つ正しく活用するためには、データの整備が必須です。

データの品質が低いと、分析結果の信頼性が損なわれ、
誤ったビジネス判断をしてしまう可能性があります。

データ基盤については以前のコラムで解説していますのでそちらもご覧ください。

①データ分析の自動化が進む

社内の集計業務にかかる時間の総量は
計算すると、とてつもない時間を費やしていることがありますよね。

時間を費やすことで集計することが目的となり
結果以降の話に時間が全く使えていないというケースがよくあります。

②データの品質の担保

データ項目の修正処理を自動化し、表記を統一することができます。

統合したデータをデータ分析基盤に置くことで漏れも防げるようになり、
データの高品質化につながります。

データの品質が低いと、分析結果の信頼性が損なわれ、
誤ったビジネス判断をしてしまう可能性があります。

③属人化の解消

1人の担当者に業務が集中すると効率を損なうだけでなく、
担当者がいないときに分析や意思決定が行えなくなります。

データ分析基盤を構築すれば、特定のデータ分析全てを同じシステム上で実行でき、
分析の手法が統一されるため、属人化を解消することができます。

BIはデータ分析の属人化の解消と、
自動化を進める理由で取り組まれる企業も多いですね。

BIの具体的な活用事例

BIに取り組んでいる企業がどの様に活用しているのか。
業務毎に紹介します。

・営業分析

顧客データや、商品サービス、
拠点や事業・個人別の分析によく使われています。

過去の販売実績や売上データを基に将来の売上を予測し、営業戦略を立案します。
まだエクセル上で分析している企業も多いです。

・マーケティング分析

BIを活用してキャンペーンの成果を測定し、ROI（投資収益率）を評価。

顧客の購買行動やウェブサイト訪問パターンを分析し、
マーケティング戦略を策定。

アナリティクスやMAなど様々なツールを活用しているケースもありますが、
BIツールで可視化する支援も多くある領域です。

・財務分析

最近ではROIC経営に取り組んでいる企業も増えていますね。
収益性の高い製品やサービスを特定し、投資の最適化を図ることもあります。

また損益計算書（PL）をBIでダッシュボード化するニーズもよくあります。
実際の支出と予算との差異を比較分析を行うケースもあります。

また事業計画のエクセル脱却として、
次年度予算の需要予測を「AI」と「BI」で
ダッシュボードにして検討することの支援も増えています。

・生産効率や在庫管理など

在庫をリアルタイムで可視化し、
過剰在庫や在庫不足のリスクを最小化することで使われています。

生産データを分析して非効率なプロセスを特定したり、
製品の品質に関連するデータを分析し、品質低下の原因を早期に特定する為に使われています。

・人事分析

リスキリングの文脈から人材アセスメントのニーズも高まっています。
従業員のスキルやパフォーマンスを集計し、人材育成の施策に使われています。

また従業員アンケートなどのデータを活用し、職場の改善に活用するケースもあり、
データを活用するシーンが増えて活用用途が広がっています。

業界を問わず多岐にわたるビジネスプロセスの意思決定の質を高める
活動は益々増えていくと考えています。

BIはAIにより更に進化

AIの進化により、BIはただのデータ可視化ツールから、
予測分析を行い、さらに未来を予測するインテリジェントなシステムへと進化を遂げています。

更に生成AIを活用することでBIは格段に使いやすくなっていきます。

今後は機械学習や統計、自然言語などによりビジネスインサイトを見出せる様になります。

また、予測モデリングを活用して
データサイエンスの領域もカバーしていくことになりますね。

 

AI技術を統合することで、BIは膨大なデータセットからパターンを読み取り、
未来のトレンドを予測することが可能になり、益々ビジネスの競争力を一層強化していきます。

まずは過去から現在のデータを「分析」することに活用していただき、
現在から未来にかけての「予測」からビジネスの意思決定の質を上げることに期待したいです。

まとめ

データドリブンな意思決定プロセスを確立することで、
企業は市場の変動に迅速に対応し、競争優位性を獲得することが可能になります。

ビジネスインテリジェンスは、企業が新しいビジネス機会を見つけ、
リスクを管理し、効率を最大化するための不可欠な手段となります。

過去からの延長だけではなく、イノベーティブな発想を取り入れて
データを活用して更に進化していきたいですね。

是非、皆さまの会社でも「ビジネスインテリジェンス（BI）活用について」
議論してみてください。

おまけ編

“ハタラク”を”オモシロク”する「ハタシロク」という番組をYouTubeでやっています。

・仕事のクオリティとスピードを両立するには？
・業務プロセスはふわっとしている方がいいのか？カッチリ決まっているほうがいいのか？
など、働く上で出てくる疑問を、皆でミーティング形式で話し合っています。

ゆるーくやっていますが、皆さまと一緒に「ハタシロク」していきたいので
仕事の素朴な疑問や、いまさら聞けない質問など、投稿をお待ちしております。

▶疑問や質問の投稿はこちらから

是非、動画も見てください！

https://www.youtube.com/@worksid_Camp

本日もGOOD JOB！！

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