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BIをビジネスシーンに活用! BIが実現する企業データを基にした意思決定

BIをビジネスシーンに活用! BIが実現する企業データを基にした意思決定

ビジネスシーンで最近しばしば耳にするようになった「BI」。言葉は聞いたことがあっても、では実際にBIとはどういうもので、どんなときに使い、ビジネスにおいてどういった成果を実現するのかについてはあまり知らない人も多いことでしょう。今回から3回にわたり、BIの基本的な役割や機能、実際面での活用法などを解説していきます。

目次

  1. BIが効率的な意思決定をもたらす
  2. BIはデータの収集から可視化までを担う
  3. BIと他の戦略系システムとの違い
  4. まとめ

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エンドユーザーがデータ活用を行い、意思決定に必要な情報を速やかに見やすい形で表示して、現場主導でのデータ分析を支援します。

BIが効率的な意思決定をもたらす

「BI」は「Business Intelligence(ビジネス・インテリジェンス)」の頭文字を取った略語です。BIは、企業が蓄積しているさまざまなデータを活用し、経営や各部門の意思決定に役立てる手法のことをいいます。

いまビジネスの世界では、データに基づいて経営や各種施策の決定を行う「データドリブン」が注目され、ビッグデータ、AI、IoTといった新技術でデータを事業活動に活かそうという機運が盛り上がっています。その背景には企業間競争が激しくなったこと、その状況に対応するため迅速かつ的確な意思決定が必要になったことがあります。こうした背景のもと、BIは、まさに、企業内にある大量のデータを経営戦略などに活用するデータドリブンを力強くサポートするものであるといえます。

実は、ビジネスにデータを活かす取り組み自体は以前から行われています。顧客アンケートや市場調査は多くの企業でおなじみのものでしょう。ただ、以前はデータを蓄積してもあくまで記録を残しているだけで、管理もアナログ。せっかくのデータを有効活用できなかったり、そもそもデータをうまく管理できずに“宝の持ち腐れ”となっているケースも多く見られました。営業やマーケティングにデータを役立てようと考えても、データ量が膨大で、必要な情報を効率的に引き出せないことも多かったのです。

また、せっかくデータを引っ張り出しても、そのデータの集計・分析はExcelの手作業に頼らざるを得ず、さらには誰が見てもわかりやすい形で可視化することができずに、思うように活用できないという不満も聞こえていました。

そこにBIツールが普及したことで、意思決定においてデータを効率的に、かつダイレクトに役立てられるようになったのです。

BIが効率的な意思決定をもたらす

BIはデータの収集から可視化までを担う

ビジネスにおいては、生産・販売・在庫管理や人事、会計といったいわゆる基幹系システムに入っているデータをはじめ、顧客管理システム(CRM)、営業支援システム(SFA)、マーケティングオートメーション(MA)に代表される戦略系システム、さらにはメールやグループウェア、データウェアハウスといった情報系システムなど、無数のデータを日常的に利用しています。BIはこのうち、CRMやSFAなどと同じく戦略系システムに分類されます。

BIの基本的な機能は、大きく分けると「データ収集・蓄積」「データ集計・分析」「データ可視化(ビジュアル化)」の3つです。企業内にある各システムから必要なデータを収集・蓄積し、そのデータを集計したうえで、さまざまな分析処理を行い、結果から見えてきた傾向やパターンをグラフなどわかりやすいレポートの形でアウトプットします。 BIではこれらの機能をベースに、「レポーティング」「OLAP分析」「データマイニング」「プランニング」の4つを主に実現します。

BIツールイメージ

まずは「レポーティング」。経営戦略を練り、施策を立案するうえで、過去の売上や業績に関するデータは欠かせません。BIでは、たとえば前年度業績との比較や、KPIの達成状況などを集計・分析し、わかりやすいビジュアルで、しかもダッシュボードと呼ばれる一つの画面上にレポートとして表示します。これがいわゆるデータの可視化です。生データの状態ではなく、適切な集計・分析処理を経たデータを見ることで、ビジネスの実態を俯瞰的につかむことが可能となり、さまざまな意思決定や異常の検知などに役立てられます。ダッシュボードのほか、月次などの定型レポートや、特定の商品・地域といった条件を設定して分析結果を表示するアドホックレポートでの出力に対応するツールもあります。

2つめの「OLAP分析」は、BIが実現する分析機能の一つで、OLAPは「On Line Analytical Processing=オンライン分析処理」の略です。この場合のオンラインはリアルタイムであることを意味します。データベースに蓄積した大量のデータの関連性をさまざまな角度から多次元的に分析・比較し、まさにリアルタイムで分析結果を返すのがOLAP分析の特徴です。この分析結果をもとに、仮説の検証や確認が可能になります。

「データマイニング」は、蓄積されたデータに対してクロス分析、相関分析、回帰分析といった複雑な統計分析を行い、そこから未知の法則・関連性などを見つけ出すことです。マイニング(Mining)は鉱山の採掘を意味する言葉で、ビジネスに有効な新しい知見を掘り出してくるのがこの機能の役割です。

そして最後の「プランニング」は、これまでに蓄積したデータをもとに異なる条件下のシミュレーションを行うことで、意思決定や予算決定などのプランニングをサポートするものです。たとえば外国為替が1円変動した場合の売上変化を分析から予測し、対応策をあらかじめ用意することができます。

BIと他の戦略系システムとの違い

デジタルマーケティングにおいては、前出のCRM、SFA、MAも使われています。これらと同様に戦略系システムに分類されるBIですが、それぞれどのような違いがあるのでしょうか。

CRM(Customer Relationship Management)は顧客に関する取引状況をはじめとするさまざまなデータを蓄積・管理し、営業支援に役立てるシステム。それぞれの顧客にマッチする商品やサービスを提供し、顧客満足度の向上を実現するために使います。

SFA(Sales Force Automation)は営業行動をデータ化し、営業の成果を高めるために活用できるシステムで、既存顧客や見込み顧客に関する商談内容をはじめとした営業情報を記録・管理し、営業活動を効率化します。

セールス・マーケティングプロセス

またMA(Marketing Automation)は、マーケティングに関する膨大な施策を自動化・最適化し、見込み顧客などの情報をもとにナーチャリング(顧客育成)を図るなど、マーケティングで力を発揮するシステムです。

BIが主に経営戦略上における意思決定を支援するシステムであることと比べると、CRM、SFA、MAは営業やマーケティングの具体的な施策を支援するシステムであるといえます。役割が異なるので、BIと他のシステムを連携させることでさらなる効果を生み出すこともできます。たとえばCRMで可視化した顧客情報をもとに経営の意思決定やマーケティング施策を策定したり、MAのマーケティングデータをBIで分析してマーケティング活動の可視化や実施した施策の検証を行ったりできます。

まとめ

データドリブンの時代になり、脚光を浴びているBI。企業が蓄積している膨大なデータをビジネスに有効活用するには、従来のような手作業によるデータ収集・集計・分析・出力ではもはや間に合いません。デジタル技術の活用による各作業の自動化が大きな効果を発揮します。

そして、このデータ収集・集計・分析・出力を自動で実現するのがBIです。BIの基本的な役割・機能と企業内システムにおける位置付けをしっかり把握したうえで、BI導入に向け検討を開始してみてはいかがでしょうか。

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カテゴリ
製品名
概要
BI
業界トップクラスのシェアを誇るデータウェアハウスフロントエンドモジュール。意思決定に必要な情報を速やかに見やすい形で表示し、お客さまの意思決定を支援するBIツール。
BI
市場に多く流通する、BI/DWHツールの特徴を把握したコンシェルジュがツール選定、システム構築のアドバイス。"データ収集"~"データ集積"~"可視化"をトータルで実現する効果的なBIシステムの構築を支援。
BI
エンドユーザーがデータ活用を行い、意思決定に必要な情報を速やかに見やすい形で表示して、現場主導でのデータ分析を支援。

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