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2021年08月15日

セルフサービスBIの決定版

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※2021年8月15日に公開した記事ですが、必要な文言等を追記、その他の部分も修正して2021年9月6日に再度公開しました。

 

現在のデータドリブンな世の中では、セルフサービスBIが人気を集めています。セルフサービスBIとは、ユーザー自身がデータにアクセスし、クエリを実行し、独自のレポートを作成することができるBIツーㇽのことです。高価格なモノから低価格なモノまで数多くのBIツールベンダーがセルフサービスBIを開発し提供しています。

 

セルフサービスBIでは従来のデータ分析に比べ、IT部門への依存を下げることが可能になります。今回はなぜここまでセルフサービスBIが増え各社で導入を進めているのかを整理しながら紹介していきます。

 

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目次

・セルフサービスBIとは?

・セルフサービスBIを使うユーザーの役割

・なぜセルフサービスBIに投資する必要があるのか?

・セルフサービスでのデータ準備

・セルフサービスBIを導入活用する上での注意点

・セルフサービスBI導入が失敗する理由

・セルフサービスBI導入を成功させるためのステップ

・ユーザーが求めるセルフサービス型ビジネス・インテリジェンスの要件

・まとめ

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・セルフサービスBIとは?

ITの専門知識が無くても活用でき、Excelでは対応できない大容量なデータを分析する際に用いられるBIツールです。一昔前のBIツールではテラバイトもの大容量データを専用のサーバーを構築し、大量のエンジニアを必要とする一部の大企業でしか使えないモノでしたが、2005年頃からtableauを筆頭に、より多くのビジネスパーソンがデータを活用できるように広く世の中で認知されるようになりました。データがあふれかえっている昨今でも多くのビジネスパーソンが分析を行いたいデータ量の多くはギガバイトで処理できることから毎年10%程度の市場成長を続けています。

 

しかし、広く使われるようになったセルフサービスBIですが、機能のアップグレードが進み多くの企業で導入したけど活用で来ていないという調査結果も出てきています。セルフサービスBIを活用する上でのポイントなどを整理しつつ次の項から紹介していきます。

 

出典:ガートナージャパン企業におけるBIツールの導入状況に関する調査結果

 

 

・セルフサービスBIを使うユーザーの役割

セルフサービスBIで強調したいのは、IT部門に頼らずに現場のユーザーが独自に行うことができる点です。自由度やユーザーの自立性の考え方をメインで説明していきますが、ユーザーが果たす役割に応じて、ビジネス・インテリジェンスの使い方を定義することもできます。例えば以下の3つは世界中のBIツールベンダーが営業時に良くするカテゴライズ例です。

 

・パワーユーザー

全ユーザーの約25%を占めるプロフェッショナルなBIユーザーです。ビジネスインテリジェンスの柔軟性を利用して、日々のビジネスにおける基本的な問題を解決します。適切なBIツールを使用してデータを分析し、新しいレポートやダッシュボードを一から作成したり、既存のものを変更したりします。

 

・カジュアルユーザー

スタンダードユーザーとも呼ばれ、BIユーザーの約70%を占めます。パワーユーザーとは異なり、スキルを持たず、セルフサービスBIツールで簡単な作業を行う人達です。

 

・ビジネスアナリスト

ビジネスインテリジェンスソフトウェアの高度なスキルを持つユーザーです。ユーザー人口の約5%を占める。データモデル、データ探索などの大規模なビジネスで必須のスキルを有しています。彼らはデータがあふれている企業でこそ価値を発揮するので多くのケースで大手企業が急激に成長しているベンチャー企業にしか居ません。

 

 

なぜセルフサービスBIに投資する必要があるのか?

セルフサービスBIを検討すべき理由はいくつかありますが、ここではその中でも最も重要だと思われるものをいくつか紹介します。

 

1,迅速な意思決定プロセスの構築。

セルフサービスBIを利用すれば、常に最新のレポートを閲覧することが可能です。目的に応じてクエリを実行することで、必要な関連データを素早く取得することができます。データ集計と分析を行うのに多くの時間を必要とするとどうしても事業上日々起こる意思決定のタイミングを逃してしまいます。

 

2,データアナリストの生産性を高める。

ダッシュボードやレポートはシンプルに作られているので、専門的な技術や知識は必要ありません。そのためデータアナリストはクエリの実行やデータ分析の実施などの簡易的な分析に集中しやすくなり、データサイエンティストはより高度なデータ分析に集中することができます。

 

3,データの民主化が醸成される。

セルフサービスBIの利用により、データ・リテラシーが促進されます。これにより、データにアクセスできるメンバーが増えることでデータドリブンの文化が広まる余地が生まれます。しかし、データへのアクセスはポリシーや法律によって規制されており、誰でも簡単にアクセスできるわけではありません。しかし、厳格なセキュリティ対策は、時にアナリティクス・ソリューションの有効性を制限しますので注意してください。

 

4,全てのビジネスパーソンの意思決定の質が上がる。

ビジネスパーソンは、インサイトやリアルタイムデータを自由に可視化、分析、共有できるアナリティクス・プラットフォームを望んでいます。自分自身で特別なスキルが無くても高度な分析が可能になるので、アナリティクス・ツールを使ってデータ活用し始めます。

 

5,ビジュアライゼーションの作成とビジネストレンドの発掘

これまで自分で直接データを扱うことができたユーザーは、ビジネストレンドを特定・発見することができました。さらにデータの可視化に取り組むことで、選択肢を絞り込み、トレンドの原因を突き止めることができるようになります。これらのセルフサービスBIは、適切に活用すれば、世界中のビジネスパーソンやビジネスリーダーに大きなチャンスをもたらします。



・セルフサービスでのデータ準備

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これは、非構造化データをより構造化されたデータの形に変換し分析を容易にするプロセスを表しています。

また、データの取り扱い、処理、分析の現代的な改革であり、特に様々な業務を行う上でデータの理解を深めることは重要です。

 

セルフサービスBIは、データを抽出し、そのデータを利用するアプリケーションやアナリティクス・プラットフォーム、そのサイクルタイムに対して最大限の価値を得ることができます。

 

ただしこのデータ準備で躓くユーザーは非常に多く、その結果高価なETLツールを導入する必要もないのにデータを管理するための様々なサービスを導入する前に、本当に必要なものなのか?今あるデータを再度構造化しないといけないのモノなのか?を整理してから進める事が重要です。

 

セルフサービスBIを導入活用する上での注意点

企業によるセルフサービスBIの活用を考える上で、ETLツールやその他アプリケーションは、以下のように機能しなければなりません。あまり大きなものに見えないかもしれませんが導入後に活用されないケースの多くは導入時に拡張性などを軽視した結果、身動きが取れなくなることもありますので注意してください。

 

1,インタラクティブな探索

優れた分析ツールは、データを可能な限り魅力的な視覚表現レベルで提供する必要があります。これにより、データをより深く、より広く探索する余地が生まれ、ユーザーは可能な限りシンプルで、より深いレベルの理解を得ることができます。

 

2,集団的なデータ管理

理想的なETLツールは、協調的なセキュリティとデータガバナンスを可能にします。これは、企業内および企業のIT部門の高まる要求に応えるために導入されたものです。組織のデータへの協調的なアクセスを保証し、必要なときに利用できるようにし、見知らぬ人への許可を制限します。

 

3,予測能力

あらゆるデータ分析プラットフォーム上の視覚的表現を介したアクションは、予測的な洞察をレンダリングし、(技術に精通しているかどうかに関わらず)アナリストに編集や評価を勧めるべきです。優れたアプリケーションは、これを実現してくれます。



・セルフサービスBI導入が失敗する理由

セルフサービスBIはまだ始まったばかりなので、エンドユーザーの一員となる前にしっかりとした技術的なバックグラウンドを持っている必要はありませんが、多くの人にとってはまだ困難なものとなっています。

 

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セルフサービス・アナリティクスが失敗する理由をいくつか説明します。

 

1,運用の透明性を確保できない。

多くの企業では、ビジネスデータをサイロ化して保存しているため、従業員が全体像を把握することが難しくなっています。単一の情報源がないため、業務の透明性が損なわれ、ビジネスユーザーの意思決定プロセスに必ず悪影響を及ぼします。これはデータの民主化を進める上で見えにくい部分ではありますが、非常に根深く後から影響が出てきますので導入時に考えうる状況を整理しておく必要があります。

 

2,セルフサービスBI自体の機能が限られている。

プラットフォームの機能の中には、その効率と能力を制限するものがあります。例えば、ユーザーがフィルターやビューを変更できないことは、真のレポートやダッシュボードの作成に影響を与えます。実際に使って見ないと分かりにくい部分ではありますが今検討されている方々はできる限り営業担当に細かくこの部分を聞くようにしてください。

 

3,日常的なユーザーのワークフローと、BIツールの分析には違いがあります。

これは、データ分析のプロセスに関わる行動のラインを表しています。ビジネスユーザーにとっては、業務の非集中化が課題となります。ある場所で分析を行い、別の場所でアプリケーションを作成しなければならない場合、生産性が低下します。オンプレミスでBIツールの構築を行う場合は実際の業務プロセスを理解し無理のない範囲で取捨選択が必要です。

 

4,ユーザーが苦戦するのは、組織のデータが完全であるかどうかにかかっています。

不完全なデータセット、重複したデータセット、破損したデータセットの問題は、ユーザーがレポートツールを利用する意欲を失わせます。企業のデータを他のデータベースに移してしまうような分析プラットフォームには、大きな懸念がつきまといます。セルフサービスBIを活用する多くのユーザーは、データの正確性やデータの品質を信頼することができなくなり徐々に活用されない状態を作ります。

 

5,分析プロセスにはITの知識が必要です。

セルフサービスBIは、多くの場合において「誰でも使える」とWEBサイト上で表現していますが、実際には多くのケースでデータに関するあらゆることをITチームに頼ってしまうため、データの分析などを行う為に多くの時間を使ってしまいます。もし本当にWEBサイト上に書かれている通り誰でも簡単に使えるのであれば、ここまで多くの企業でセルフサービスBIが活用できない状況にはなっていないはずです。営業をしながら、データを探索してレポートを作成したり、分析を実行したりすることが容易ではないことはイメージがつくと思います。

 

6,アナリティクスツールの使用が難しい。

ユーザーインターフェースはシンプルで、ITチームへの依存度が低いものでなければなりません。多くの場合、分析ツールは操作が難しく、そのためユーザーの採用率が低下します。技術的な知識を持たないユーザーでも、セルフサービスBIを使い続け、適切に活用できるようにする必要があります。

 



・セルフサービスBI導入を成功させるためのステップ

セルフサービスBIを正しく理解すれば、利用可能なセルフサービスBIツールを活用して大きな成功を収めることができます。専門知識の無い中で失敗しないためにも以下を必ず基準に入れて導入と活用を進めてください。

 

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1,運用上最低限必要な機能を選択してください

採用するセルフサービスBIツールを考える際には、重要な要素を考慮する必要があります。レポート作成のスピード、データ統合機能、データ・セキュリティ、データ・ビジュアライゼーション機能、高度な分析機能など、さまざまな要素を考慮する必要があります。また、これらの選択肢を検討する際には、短期的な目標と長期的な目標の両方を満たすソフトウェアを選択するために、専門家に相談する必要があるかもしれません。

 

2,ユーザーが使いこなせるか?

結局どんなに高度な技術を持ったサービスであれ、使うのは人です。現場のユーザーにセルフサービスBIへのアクセスを許可しても、ユーザーが目の前のタスクを実行するために必要なスキルセットを持っているとは限りません。ユーザーがソフトウェアをうまく使いこなせるかどうかは、以下の点にかかっています。

 

- 直感的なインターフェイスを持つシンプルなソフトウェアを選択し、何らかの形で非技術的な操作を可能にすること。

- すぐに要求したり、非現実的な目標を設定するのではなく、ユーザー自身にソフトウェアを使わさせること。

- 現場のユーザーのスキルをセルフサービスBIに合わせるためのトレーニングを実施すること。

 

3,データ管理の手順

セルフサービスBIを導入したからといって、データアナリストのサービスが不要になるわけではありません。一般的には分析可能なデータを成型するデータ・クリーニングに多くの時間がかかる事を認識する必要があります。

 

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・ユーザーが求めるセルフサービス型ビジネス・インテリジェンスの要件

1,ダッシュボードとレポートの修正

セルフサービスBIツールを活用することで、ビジネスユーザーはレポートやダッシュボードに様々な修正を加えることができます。ユーザーは、可能な限り最善の方法で、重要な指標を視覚化するレポートをフィルタリングまたは作成することができます。また、特定の関心分野に対応した分析を独自に作成することができます。このプロセスは、ビジネスに役立つインサイトの発見につながります。このように、セルフサービスBIは、ビジネスユーザーに最高レベルの柔軟性を提供します。

 

2,データモデルの作成と修正

特定の環境では、セルフサービスBIは、ビジネスユーザーが独立してモデルを作成または修正する可能性を提供する必要があります。ビジネスユーザーは、ITに一切依存することなく、モデルを作成し、様々な部門のニーズに適合させることができます。モデリングは、サンドボックス環境、データベース、またはメタデータ・レイヤーで行うことができます。企業がメタデータ管理を定義することは、最適なアプローチを採用する上で重要です。

 

3,ダッシュボードとアドホック・レポートの作成

BIツールに含まれる直感的なユーザーインターフェースと、あらかじめ定義されたレポート・テンプレートにより、エンドユーザーにとって有用なアドホック・レポートを作成することができます。ここまでくるとITへの依存度がかなり低くなります。

 

4,プライベートとローカルのデータ統合

セルフサービスBIでは、ビジネスユーザーとして既存のレポートにデータを統合することができます。データはExcelやCSV、またはその他の外部ソースから取得できます。ローカルデータを利用することで、データウェアハウスが提供する情報を拡張することができ、データ管理の負担を軽減することができます。

 

・まとめ

ビジネスユーザーから企業、個人に至るまで、レポートを作成するためのデータの可視化、データディスカバリー、データアナリティクスなど、さまざまなニーズに応じて適切なデータを活用することはビジネス活動において欠かせません。

 

データは、あなたが抱く疑問に対する正確な答えを提供します。正しいデータソースを持つことで、不要な "要素 "がデータに侵入する疑いを排除することができます。一方、データガバナンスは、データを可視化し、ビジネスにプラスの影響を与えるデータ駆動型の意思決定を行うために、人(従業員、ビジネスパーソン、BI開発者など)に「容易なアクセス」を提供します。

 

セルフサービスBIは、ビジネス部門が世界のどこにいても、適切な状況下でいつでもデータや情報にアクセスできることを保証します。これにより、データの活用や必要なレポートの作成が容易になります。

 

今日、世界を動かしているのはセルフサービスBIであり、企業がビジネスで大きな成功を収めるためには、これを取り入れる必要があります。

 

私たちが提供しているWhatagraphであれば誰でも簡単にあらゆるマーケティングデータをワンクリックで連携しノーコードで集計分析が可能ですので、是非一度無料版を試してみてください。

 

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※本記事は、「The definitive guide to self-service analytics」を翻訳・加筆修正したものです。

 
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