自社にBIを導入してみたものの、BIをうまく使いこなせない、BIのパフォーマンスが低いといった課題を抱えている部門は多いのではないでしょうか。本記事ではこのような旧来のBIが抱える課題について紹介しながら、次世代BIである「Looker」を導入するメリットについて詳しく解説していきます。
旧来BIでおこるデータ利活用の課題とは
様々なビジネス向けITツールが普及していますが、それぞれ適している企業の規模やカバーできる業務の範囲、コスト、用途、扱いやすさなどは異なります旧来のBIツールはユーザーの活用方法によって効果が大きく変わるほか、パフォーマンスが低いケースがあるなど、様々な課題を抱えていました。
そのため、BIツールの導入を本格的に検討しているのであれば、こういったよくある課題について知り、問題が発生しないようなツールの選定や運用を行う必要があるといえるでしょう。まずは旧来のBIツールが抱える課題の内容について詳しく解説します。
BIツールをうまく使いこなせない
近年ではデータドリブン経営を目指して各種システムの導入等が行われるケースも多くなっています。データドリブンとは、経営判断・経営戦略を経営者の経験や感覚に頼って判断するのではなく、解析ツールなどから得られるデータに基づいて判断することを指します。有用なツールが多く使われるようになったことでこういった目標を掲げる企業も増えていますが、実際にはBIツールが使いこなせず、単なるスローガンにとどまっている事例が多いのも事実です。
BIツールが活かせていない原因はいくつか考えられますが、ひとつは「活用イメージが明確化されていない」ということが挙げられるでしょう。他の多くの業務システムとは違い、BIツールは導入後のゴールが明確ではありません。そのため、導入企業がそれぞれに目標を設定して活用しなければならないのです。
また、活用イメージが明確にある場合でも、「どのデータを使うべきか分からない」ことが原因で使いこなせていないケースがあります。目的を果たすために何のデータが必要なのかを判断するには、ある程度分析に関する知識を要します。ほかにも、目的や使うべきデータを理解していても、「ツールが難解・複雑」であることが原因で使いこなせない場合もあります。この場合にはユーザーが操作方法を習得するか、別のツールに乗り換えるなどの対応をとる必要があるでしょう。
BIツールのパフォーマンスが低い
BIツールが行う分析は、IoTやSNS、オープンデータ、パソコンやスマートフォンなど多数のデータソースに基づきます。DWHやETLなどを活用しながら、自社関連のデータに限らず外部データなども広くインプットすることから始まります。そしてデータから法則性を導き出して新たな発見をするためのデータマイニングが行われたり、その他OLAP分析やシミュレーションなどが行われたりして、その後レポーティングされます。
この過程はビジュアライゼーションとも呼ばれ、データを可視化し、ユーザーが扱いやすい形で結果を示すものです。AIや機械学習等の技術も用いることで、ビジネスを客観的・俯瞰的に見ることができるようになります。BIツールにおいてはこの一連の流れを迅速に行われなければならず、高いパフォーマンスが求められます。大量のデータを処理し、目的に応じた高度な分析ができるよう、少なくとも自社の利用方法に適応したパフォーマンスが発揮されなければ高い費用対効果は得られません。
しかしながら、旧来のBIは分析内容ごとにDWHからデータ定義を行い、データマート、可視化という過程を順に踏んでおり、どうしてもデータを出力するまでに時間がかかってしまうという課題を抱えているのです。
データ定義が統一されていない
初期の工程ではデータ定義を行い、データに意味付けが行われます。これは収集された情報を分析に活用するためには欠かせない過程です。しかし旧来の多くの方式では部門ごと、あるいは分析単位でこの定義がされており、一企業の中でも定義が統一されていないという課題を抱えていました。DWHから抽出されたデータをそれぞれに別の方法で定義し、データマートの作成後に分析結果を可視化してユーザーが活用するという流れです。
しかし、このようなプロセスをデータ抽出のたびに行っていてはリアルタイム性が損なわれ、迅速な意思決定が実現されません。部門を跨いだデータ連携もできず、全社的なより深い分析が行えない点も大きな課題であるといえるでしょう。
BIツール、Lookerで解決できる課題
紹介してきたのは旧来のBIツールによくある課題ですが、次世代型BIツールとも呼ばれる「Looker」であればこれまでの問題を解決し、より経営に資する分析が実現されます。ここからは、「Looker」の特徴を解説します。
誰でも利用しやすい直感的なUI
「Looker」は誰でも使いこなせるよう、直感的なUIで構成されています。ダッシュボードも扱いやすく、データ管理を専門的に行うIT部門ではない、ビジネス部門の担当者でも簡単に利用できるでしょう。また、ダッシュボードには担当者とのコミュニケーションが取れる機能が搭載されているだけでなく、その他複数の機能にアクセスできるため、スムーズな意思疎通がはかれるでしょう。
社内で統一したデータ定義を行い分析実行
旧来のBIツールはデータ定義が統一されていないという課題を抱えていましたが、「Looker」ではこれを統一化できます。DWHからの抽出、データ定義までの過程は部門を問わず共通して行われ、単一の定義にまとめて部門ごとに分析結果を出力するのです。分析単位ではなく、企業としてひとつのデータ定義で統一することができるため、さまざまな分析に活用することができます。
クラウドでDWHに直接アクセスするため高いパフォーマンスを実現
「Looker」が発揮する高いパフォーマンスは、クラウドでDWHに直接アクセスしていることに由来します。直接アクセスすることで「Looker」内にデータをアップロードする必要がなくなり、データの移動にかかる時間を短縮できるだけでなく、従来のように大量のデータがある場合のパフォーマンスへの影響を最小限に抑えられます。また、完全にクラウド上で稼働するため、自社でサーバの準備をする必要はありませんし、拡張やメンテナンス等の手間もなくなります。
また、Lookerは接続先のパフォーマンスも活かせるよう設計されているため、例えばGoogle CloudのBig Queryを併せてご利用頂くことで、ビッグデータに対しても非常に高速な処理が可能です。
まとめ
旧来のBIにはパフォーマンスに問題があったり、データ定義が統一されていなかったりと様々な課題があり、うまく活用されていない例が多くありました。しかし「Looker」であればUIが直感的で操作がしやすく、データ定義も統一化できます。高いパフォーマンスも期待できるため、新たにBIツールの導入を検討している方におすすめです。導入や運用方法に関するサポートを受けたい場合には、DSK社の「Looker」導入支援サービスの利用も検討してみましょう。
