ビジネスインテリジェンス(BI)とは | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。

ビジネスインテリジェンス(BI)とは

データサイエンスの力でビジネス課題を解決したいすべての方々へ。データ活用の心得、即使えるテクニックや陥りがちな失敗パターンなど、コラム形式で連載していきます。

[2015年12月24日 ]
株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠

 前回、ビジネスインテリジェンス(BI)とは、データから「過去(現在)の状態を把握する」ために利用すると説明しました。

 今回は、BIはどのような技術で何に利用できるのか、改めて確認していきましょう。

 ビジネスインテリジェンス(BI)とは、1989年にガードナー社のアナリストが、「企業内外の事実に基づくデータを組織的かつ系統的に蓄積・分類・検索・分析・加工して、ビジネス上の各種の意思決定に有用な知識や洞察を生み出すこと」と提唱した概念です。

 具体的には、企業の経営者や社員が、データアナリストなどの専門家に依存することなくERP(Enterprise Resource Planning)(※2)やCRM(Customer Relationship Management)システムに蓄積されたデータを自在に分析し、売上分析、利益分析、顧客動向分析などに活用することを指します(※1)。

 下図はBIの活用イメージです。

 社内外に分散して蓄積されているデータを加工・整形処理(ETL処理)を行い、データウェアハウス(DWH)へ統合します。そして、BIツールに含まれる、データを様々な切り口から表現するOLAP、指定した条件のもとでデータ一覧を表示するレポーティング、グラフ・地図・チャートなどを使って意志決定に必要な情報をまとめて表示するダッシュボード機能を駆使して、売上・利益・顧客動向などの戦略へ活用します。

 それでは、ETL処理とBI機能について、詳しくみていくことにしましょう。

次のページへ続く

【次ページ】ETL処理とBI機能

著者プロフィール

株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠(あだち はるか)

 大手電機メーカーでエンジニア、事業会社でデータ分析者を経てKSKアナリティクスへ入社。機械学習・ディープラーニングを用いたレコメンデーション、異常検知を得意とする。また、分析セミナー講師や技術雑誌への記事執筆も行う。

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