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ビジネス・インテリジェンス

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ビジネス・インテリジェンス

進化するビジネス・インテリジェンス

「リアルタイムBI」が現場の情報のインパクトを測る

(2007年10月23日)

ビジネス・インテリジェンス(BI)はこれまで、主に企業の経営層や経営企画部門、マーケティング部門において、経営の中長期的な戦略の策定に活用されてきた。だが、ここにきて現場のマネジャーに対してビジネスの現場で何が起こっているかという情報をタイムリーに提供し、迅速な意思決定を支援する「リアルタイムBI」が脚光を浴びつつある。本稿では、企業の情報共有/活用基盤の主要テクノロジーであるBIにスポットを当て、その最新トレンドを探ってみることにしたい。

後藤洋介/内堀公章
アクセンチュア

従来のBIとリアルタイムBI

 BI(Business Intelligence)という言葉は、もともと米国の市場調査会社ガートナーのアナリストであるハワード・ドレスナー氏が1989年に提唱した概念である。同氏によれば、BIは当初複雑なデータ検索とリポーティングの機能を意味するものでしかなかった。しかし、昨今は最適化・予測モデルなどを実現するデータ・マイニングも含んでBIと呼ばれることが多い。


図1:BIの定義

 図1を見ていただきたい。BIは、大きく分けて2つの領域、すなわち、データへのアクセスやリポーティングに特化した領域(OLAP、リポート、ダッシュボードなど)と、分析(最適化や予測型モデリング)領域をカバーする技術と定義することができる。

 そもそもBIはどのような歴史をたどってきたのか。過去のBIの変遷を図2にまとめてみた。BIは、DSS(Decision Support System)という概念から始まり、その意思決定支援を具現化したデータ・ウェアハウス(DWH)をベースに、DWHのフロント系システムという位置づけであるOLAP(Online Analytical Processing)へと進化し、その後、大量のデータからルールや規則を見つけ出してモデル化を実現するデータ・マイニングへと発展してきた。つまりBIは、DWHという情報系システム(トランザクション・データをバッチなどで集め、目的別に整理したデータベース・システム)を基に発展してきた技術である。だがBIが誕生した当時は、大量データのリアルタイムな参照・分析にたえられるサーバ技術が確立されていなかったこともあり、リアルタイム性を確保することはきわめて困難な状態であった。


図2:ビジネス・インテリジェンスの変革

 しかし、DBMS(データベース管理システム)やサーバ技術などが進歩するにつれて、大量のトランザクション・データをリアルタイムで分析することが可能になった。例えば、オラクルのBIスイート製品では、トランザクション・データを管理するデータベースに直接アクセスし、リアルタイム・データによる分析(リポート、ダッシュボードなど)を実現することが可能となっている。

 ここで、従来のBIとリアルタイムBIを比較してみる(図3)。従来のBIのユーザーは、一部の分析担当者や経営層だったのに対し、リアルタイムBIでは、現場のマネジャーや一般スタッフにも利用されていることがわかる。また利用シーンも、従来は主に戦略的・戦術的な意思決定に活用されていたが、リアルタイムBIでは、日々の業務での利用を想定している。バブソン大学教授のトーマス・ダベンポート氏は、著書『Competing on Analytics』で次のように述べている。

 分析力で勝負する企業は、単に経営人だけでなく、あらゆる階層における意思決定にさまざまなデータを活用して分析を行い、それを最重要視している。

 つまり、技術的な進歩が先行してリアルタイムBIが登場したわけではなく、ビジネスの要求によって日々の業務でも活用することが必須となり、そこでは従来のような1日遅れのデータによる判断では遅すぎることから、まさにリアルタイムのデータを活用した意思決定が必要となったわけである。


図3:従来のBIとリアルタイムBI

 例えば、海外のある総合通信会社では、顧客の申込情報をリアルタイムで管理し、顧客の行動を適時予測することで、適切に対応できるようにしている。また、金融系会社の中には、ATMなどのトランザクション・データをトリガーに顧客行動の変化を瞬時に把握し、適切なアドバイスを提供しているところもある。

リアルタイムBIに求められる機能


図4:意思決定のためのPDCAサイクル
図5:リアルタイムBIで必要な機能

 前述したとおり、リアルタイムBIでは経営層だけでなく現場のユーザーも対象として、日々活用されることを想定している。業務を効率よく、かつ効果的に行うためのPDCAサイクル(図4)が業務プロセス上、重要であることは周知の事実であるが、現場のユーザーがPDCAサイクルをどのように回していくかは、リアルタイムBIの機能にかかっていると言える。ここで注意しなければならないのは、日々の業務の中においてユーザーに負荷のかからないPDCAサイクルを構築する必要があるということだ(図5)。

 PDCAサイクルの計画フェーズは、経営戦略に依存する部分が大きく、人の手による策定作業が必要となる。したがって、このフェーズでは予測情報および経営戦略を基にプランニングを実施することになる。それ以外のフェーズでは、できるだけツールを使って簡易にPDCAサイクルを実行できるようにすることがポイントとなる。例えば、BIツールの必須機能であるリポート機能、分析機能を活用して、顧客に対してリアルタイムにレコメンデーションを行い、瞬時に推奨製品を提供する、あるいは予測機能を活用して計画を練り直すといったことが可能になる。

 また、単なる実績データの「見える化」だけでなく、実績情報からの予測を見せることもリアルタイムBIの重要な機能の1つである。例えば、ビジネスオブジェクツのBI製品では、OLAP、リポート、ダッシュボードなどの機能に加えて、簡易な予測機能も提供される(図6)。それらをBIプラットフォーム上に統合することで、専門家だけでなく一般社員も傾向分析や予測分析、品質管理のための統計分析を行える環境を提供している。また同社では、ビジネス・プロセスにBI機能を取り入れるべく、各種BIツールのSOA(サービス指向アーキテクチャ)化にも注力している。


図6:ビジネスオブジェクツが提供するBIツール群

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