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BIツールを比較してみた ~ Dr.Sum、SAP BI、AWS BI と Lookerの違い~

 2020.09.09  電算システムブログ編集部

「ビッグデータ」というキーワードとともに、BI(Business Intelligence/ビジネス・インテリジェンス)ツールに対する注目度は大きく上昇しました。組織内外に点在するシステムに蓄積されるデータを統合し、分析することで得られるビジネス価値には様々な可能性が秘められています。

今では大企業も中小企業でも、BIツールを活用した「データドリブン経営」を目指す企業が少なくありません。本記事でご紹介するのは、そんなBIツールの比較です。Dr.Sum、SAP BI、AWS BI、それとLooker。業界を代表するBIツールにはそれぞれどのような特徴があるのか?BIツール選定時の判断材料として役立てていただければと思います。

BIツール比較

1. Dr.Sum

  • 開発・提供元:ウイングアーク1st株式会社(2004年3月設立)
  • 導入企業一例:あすか製薬、英会話イーオン、京セラ、リコーなど

Dr.Sumは単にデータを分析するためのプラットフォームではなく、組織内外に点在するデータソースに接続し、あらゆるデータを統合・分析するための総合的なBIツールです。オンプレミスでの導入になり、サーバー環境及びクライアント環境はWindowsに対応しています。

・参考サイト:https://www.wingarc.com/product/dr_sum/

Dr.Sumの構成図

非常に大規模なデータ量の統合・分析にも活用されており、IoT(Internet of Things/物のインターネット)から生成されるデータの処理にも適しています。Excel上から、データベースへのテーブル新規作成およびデータの追加、編集、削除が一括更新で可能なので、事業部門主体となったBIツール運用を目指すことも可能でしょう。

難点は、独立型のオンプレミスシステムなので基幹系システムへ直接組み込むことができないといった点です。

2. SAP Analytics Cloud

  • 開発・提供元:SAP(1972年4月)
  • 導入企業一例:Graphic Packaging、VINCI ENERGIESなど

SAP Analytics Cloudはデータ分析・計画・予測・拡張アナリティクスといった機能を1つのシンプルなクラウド環境に統合し、SAPが提供するERP(Enterprise Resource Planning:エンタープライズ・リソース・プランニング)上でフルに活用できるBIツールです。

SAPといえばインメモリデータベース技術を採用したSAP HANAが利点であり、今までないほど高速なデータ処理により、限りなくリアルタイムに近いデータドリブンを実現するBIツールだといえます。

データ・ドリブン時代の歩き方
初めてのデータ分析

・参考サイト:https://www.sap.com/japan/products/cloud-analytics.html

SAP Analytics Cloudのイメージ

データの探索とビジュアル化により新しいビジネス価値を創出するとともに、エンタープライズプランニング機能による財務計画やシミュレーション、対話型アプリケーションの開発などBIツールとして欠かせない機能を幅広く提供しています。「ビジネスインテリジェンスプラン」は1ユーザーあたり月額2,387円(レートにより変動)』で利用できます。

3. Amazon QuickSight

  • 開発・提供元:Amazon.com
  • 導入企業一例:シーメンス、VOLVO、NFL(ナショナルフットボールリーグ)など

Amazon QuickSightは信頼性の高いクラウドプラットフォーム、AWS(Amazon Web Service)上で提供されるBIツールであり、数万人規模のユーザーにもスケーリングできるのが大きな特徴です。

また、AWS独自開発のSPICE(Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine/超高速・並列型インメモリ計算エンジン)を搭載していることで大規模なデータ分析においても高いパフォーマンスを発揮し、数千人規模のユーザーが同時にデータ分析に取り組めるのが大きな利点です。

・参考サイト:https://aws.amazon.com/jp/quicksight/

Amazon QuickSightの仕組み

コストはAWS同様に完全な従量課金制なので、使用した分しかコストが発生しないというのも特徴です。ただし、利用規模によっては他のBIツールに比べてコストが高額になる可能性も考えられるので、利用環境を考慮して事前にコストを試算しておくことが大切です。

4. Looker

  • 開発・提供元:Looker(2012年)
  • 導入企業一例:PIXIV、リクルートマーケティングパートナーズ、ZOZO Technologiesなど

LookerはクラウベースのBIツールであり、LookMLと呼ばれるモデリング言語を利用してデータ分析指標を定義することで、自動的にSQLを生成してデータ取得を行うのが特徴です。事前に定義した指標を用いることで分析結果などデータの一貫性が担保されるのが利点となります。

また、Lookerは組み込み型アナリティクスとして自社サービスへBIツールを組み込み、サービス分析をダイナミックに行えるの点が他のBIツールとは違います。

・参考サイト:https://www.dsk-cloud.com/solution/data-platform/looker

Lookerのイメージ

マルチクラウドおよびハイブリッド・クラウドにも完全対応しており、複数のデータベース( Amazon Redshift 、Azure SQL 、スノーフレーク、Oracle、Microsoft SQL Server 、Teradata etc. )、パブリッククラウド、およびオンプレミスのデータセンターをサポートするという点で、組織内外のあちこちやクラウドサービス上にデータが点在している企業のデータ分析基盤としておすすめです。

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最適なBIツールの選び方

以上のように、BIツールにはそれぞれ異なる特徴があり、それぞれに利点と難点があります。では、自社環境にとって最適なBIツールを選ぶにはどうすれば良いのでしょうか?

まず大切なことは「今ある経営課題は何か?」を整理することです。BIツールは組織な以外のデータの統合と分析を通じて、新しいビジネス価値を創出するためのテクノロジーです。そのため、企業が抱えている経営課題によって導入すべきBIツールが異なります。また、自社が保有しているデータの種類やデータの量、それとデータソースについても整理しておきましょう。これらの情報を整理することで、グッと選びやすくなるはずです。

最終的には実際にBIツールを使用してみてください。多くのBIツールはデモやトライアルを提供しているので、実際に使ってみることで自社環境にとって最適か否かを正確に判断することができます。

さらには、事業部門主体での運用を目指すのか?経営層向けのダッシュボードを重視するのか?など、BIツールに何を求めるかを明確にしていき、最適なBIツール選びのための基準を作っていきましょう。

初めてのLooker

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