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BIツールの比較

【永久保存版】BIツール入門!6製品を徹底比較!導入に失敗しない3つのポイントとは?

1.2000億円を超えるBA市場を牽引する「セルフ型BIツール」

「BA」とはビジネスアナリティクスの略で、「BI(ビジネス・インテリジェンス)」などでの分析結果から、将来を「予測」し、どのような戦略をとるべきかという意思決定をおこなうためのシステムやソリューションのことをいいます。IDCジャパンの発表によると日本国内のBA市場は2015年は前年比10.2%増の1921億円となっており、2020年には2617億円を超えると予測されています。

BI/分析ツール、パフォーマンス管理/アナリティクスアプリケーション市場の3中分類市場と中分類市場に含まれる12の機能別市場に分けたこの調査の中でBI、それも「セルフ型BIツール」がBA市場の成長を牽引していると、述べられていました。

これは、最近耳にすることも多くなった「データ・ドリブン・経営」あるいは「データ・ドリブン・マーケティング」といったデータ分析を中心とした事業運営手法、それも「情報システム部門主導」だけでなく「現場主導」による「「データ・ドリブン・ディシジョン・メイキング」がビジネスの主流となりつつある、という現在のトレンドを反映しているといえます。

この記事を読まれている皆さんも、ニュースやメディアで「ビッグデータ」や「データドリブン」といったコトバを目にし、あるいは耳にし、それがきっかけで具体的に「「BIツール」の導入を検討し始めたというケースも多いのではないでしょうか。

とはいえ、これから「BIツール」の導入を検討されるシステム担当の方やあるいは現場責任者の方にとっては、各サービスのWebサイトを見ても聞き慣れない用語ばかりで「自社にはどの「BIツール」が合うのだろうか」という判断がしにくいために、導入にあたり二の足を踏んでいるという話も非常によく聞きます。

そこで今回は、注目をあつめる「「セルフサービス型BIツール」を中心にさまざまな「BIツール」の特徴を徹底比較し、「「失敗しないBIツールの選び方」について、わかりやすくご紹介します。まずは、そもそも「BIツール」って何なの?というところを簡単におさらいしていきましょう。

2.まずは「BIツール」をおおざっぱに理解しよう

そもそも「BI(ビジネス・インテリジェンス)」とは、企業内に存在するさまざまな「データ」を収集・蓄積・分析することで、経営上の「意思決定」に役立てることを指します。その中で、「BIツール」が担う部分は大きくわけて以下の3つです。

  • データの収集・蓄積・統合
  • データの分析・集計
  • データの可視化・ビジュアライズ

これらを元に、「ヒト」が意思決定をよりスピーディーに、的確に行っていくためのツールです。その中で、機能的な分類でわけると以下の4つに分けられます。

レポーティング

必要なデータを必要なタイミングで取り出し、経営者やマネージャーが見やすいように「ダッシュボード」やなどにまとめて共有することができます。KPIなどのパフォーマンスチェックや、「異常の感知」をすばやくすることで、意思決定を効率よく行えます。

OLAP分析

OLAPとは「Online Analytical Processing(オンライン分析処理)」の略で、蓄積したデータを「スライシング」「ドリルダウン」などの処理を行うことで、要因を深掘り・特定するための分析手法です。近年のBIツールは「インメモリ」という高速処理技術により、これらの処理を画面上でスピーディーに行うことが可能です。

データマイニング

データマイニングとは蓄積したデータに対して、統計的な処理を行うことで、経営やマーケティングを行ううえで有効なパターンや傾向をつかむための分析手法です。データマイニングツールはクロス分析や相関分析、回帰分析といった複雑な統計分析を行うことができるツールです。

プランニング

主に経営者が「予算編成」などに使うためのもので、過去のデータをもとに「シミュレーション」を行い、その計画の根拠を得るためのツールです。「What-if分析」などを使い、条件の変化によって売上や利益がどのように変化するのかをシミュレーションすることができます。

では、このような「BIツール」を使って、具体的にどのようにビジネスをグロースさせることができるのでしょうか。具体的な活用事例を紹介します。

経営指標の効率的な把握によるスピーディーな意思決定

経常利益や損益分岐点などの自社に必要な「経営指標」をBIツールでは簡単にグラフ化したり、レポーティングすることが可能です。自社の経営指標を効率よく把握することで、意思決定のサイクルを最適化することが可能です。

日々変動する環境に合わせた売上予測のシミュレーション

企業が目標を達成するためには、変化する内的、外的環境に対して即座に対応していかなければなりません。BIツールを活用することで環境要因による変化を予測することが出来、より緻密な戦略を立てることが可能になります。

効果的でより確実なマーケティング施策の立案

売れ筋商品や、時期的なトレンド、地理的な条件など、複数のデータをクロス分析することなどで、「データ・ドリブン」なマーケティング施策を行うことができます。

行動履歴や売上構成比から導き出されるより的確な販売戦略

売上状況を「ドリルダウン」してその構成比などを分析することで、課題を抽出し、営業マンの商談状況などの「行動履歴」と照らし合わせることでより的確で効果的な販売戦略を提案することが可能です。

このように一言で「BIツール」といっても、その活用方法や種類はさまざまですので、自社の課題や目的に合わせたツールを選ばないと、いざ導入してみたものの、「現場で活用できない」あるいは「オーバースペックだった」などといった手痛い「失敗」を招くことになります。次に、具体的に「よくあるBIツール選びの失敗例」を3つほどご紹介します。

3.BIツール選びでよくある3大失敗例とは

ここでは「BIツール選び」にありがちな失敗例を3つご紹介します。

情報システム部門の業務負荷が急激に増大し・・・

A社では「情報システム部門」が中心となって、管理会計を効率的に運用するために大規模な「BIツール導入プロジェクト」をスタートさせました。入念な比較検討を行い要件定義を行ったうえで、無事システムを導入することに成功しました。ところが、いざ「現場」で使ってみるとデータの加工や分析には高度な専門的知識が必要で、それが担当者ではうまくできない。結局、データの加工を都度「情報システム部門」に依頼することとなり、部門の業務負荷が増大。結局せっかく導入したBIツールも半年後には使われなくなってしまったとか・・・。

営業効率化のためにBIツールを導入したけど結局・・・

B社では社長が中心となって「データ・ドリブン」な企業経営をかかげ、高度なデータマイニング機能がある「BIツール」を導入しました。経営層だけでなく、現場の営業担当にも「BIツール」の活用を促したのですが、「回帰分析」や「相関分析」などの統計知識がある営業担当はほとんどおらず、「宝の持ち腐れ」に。結局従来までの「Excel」でのデータ集計や分析から移行しきれず、従業員の大半をしめる営業担当の分まで購入した高額のライセンスもほとんど無駄になってしまいました・・・。

BIツール導入後に組織変更が。その結果・・・

C社ではマーケティング部門のマネージャーと情報システム部門が中心となって、効率的なマーケティング施策実施のために「BIツール」を導入。運営も軌道にのったと思いきや、グループ会社も含めた大きな組織変更があったために、それまで「BIツール」の運用を推進していたマネージャーが別の関連会社に異動することになりました。後任のマネージャーには残念ながら「BIツール」の知識がほとんどなく、ほどなくしてせっかく導入した「BIツール」は使われないシステムになっていきました・・・。

以上、よく聞く「BIツール」選びの失敗例をご紹介しました。このようなことになると、導入前の選定にかけた時間や導入にかかったコスト、関わった人々の苦労が水の泡ですね。

上記の例はいずれも「BIツールを使う目的」や「使うヒト」を十分考慮しきれなかったことが要因です。誰が、何のために使うのか、そしてそれが実現可能なのか、それをちゃんと押さえなければ「BIツール」の導入は失敗に終わる可能性が高くなります。次の章では、ポイントをしぼって、代表的な6製品の特徴を紹介していきますので、ぜひ参考にしてください。

4.代表的なBIツール6製品を徹底比較

さて、「よくある失敗例」からもわかるとおり、「BIツール選び」のポイントは大きく3つです。

  • 何のために導入するのか
  • 想定される利用者は誰なのか
  • 想定される利用者の知識はどれくらいか

そして「BIツール」の多くが「ライセンス」による課金体系を採用していることから、利用者の数によっておよそのコストが決まってきます。そして利用者とツールの相性によって「継続的に利用できるかどうか」に大きな影響を与えます。

当然、「継続的に」利用できた方が「ツールにかかるコスト<ツールによる効果」となる可能性が高くなります。それでは6製品の比較をしていきましょう。

名称 概要 形式 対象規模
Tableau
(タブロー)
ドラッグアンドドロップで操作可能、オンプレミスとクラウドデータ両方に対応、ダッシュボードを自由にカスタマイズ可能、ドリルダウンやグラフのハイライトを簡単に、インストール後30分で利用可能というスピード ソフトウェア 企業規模問わず
ドラッグ&ドロップによる直感的操作 ノンプログラミングでのデータ取り込み SQLクエリによるデータ取り込み ガイド、テンプレート機能あり データマイニング機能あり アクセス権などの管理コンソール機能あり モバイルでの閲覧が可能
   
コスト 提供企業 本社所在地 トライアル
Personal 12万円/ユーザ
Professional 24万円/
2年目から保守費用
pro/4.8万
personal/2.4万
Tableau Japan アメリカ 14日間の無料トライアル
名称 概要 形式 対象規模
Oracle BI
(オラクル ビーアイ)
WEBやモバイルから閲覧可能。セルフラーニングのためのコンテンツが充実。オンプレミスとクラウドデータ両方に対応、ドラッグ&ドロップで操作可能、アクセス権限の設定が可能、推奨グラフなどのガイド機能、ドリルダウン クラウド 大企業・中堅企業 向け
ドラッグ&ドロップによる直感的操作 ノンプログラミングでのデータ取り込み SQLクエリによるデータ取り込み ガイド、テンプレート機能あり データマイニング機能あり アクセス権などの管理コンソール機能あり モバイルでの閲覧が可能
コスト 提供企業 本社所在地 トライアル
最小5ユーザー
1ユーザ/12,000円/月
別途保守/2,640円/月額
日本オラクル アメリカ 30日間の無料トライアル
名称 概要 形式 対象規模
Qlik Sense
(クリックセンス)
ドラッグ&ドロップによるビジュアライゼーション、スマート検索、ダッシュボードの共有、独自の「連想技術」とインメモリ技術で高速表示、キューブの構築は必要なし、定型分析よりアドホック分析向き ソフトウェア 企業規模問わず
ドラッグ&ドロップによる直感的操作 ノンプログラミングでのデータ取り込み SQLクエリによるデータ取り込み ガイド、テンプレート機能あり データマイニング機能あり アクセス権などの管理コンソール機能あり モバイルでの閲覧が可能
   
コスト 提供企業 本社所在地 トライアル
1サーバー/125万〜
別途保守費20%
Qlik アメリカ Qlik Senseを無料提供
名称 概要 形式 対象規模
MotionBoard
(モーションボード)
階層設計やキューブ設計が不要、オンプレミスとクラウドデータ両方に対応、現在のExcelをそのままBIで分析可能 ソフトウェア 企業規模問わず
ドラッグ&ドロップによる直感的操作 ノンプログラミングでのデータ取り込み SQLクエリによるデータ取り込み ガイド、テンプレート機能あり データマイニング機能あり アクセス権などの管理コンソール機能あり モバイルでの閲覧が可能
   
コスト 提供企業 本社所在地 トライアル
5ユーザ/100万
100ユーザ/800万
ウイングアーク1st 日本 なし
名称 概要 形式 対象規模
Yellowfin
(イエローフィン)
モバイルでも閲覧可能、対話式のダッシュボードでデータを簡単に可視化。地図情報や人口調査との連携が可能、アクセス権限などの管理コンソール機能あり、スプレッドシートやウェブアプリケーションなどさまざまなデータに接続可能 ソフトウェア 企業規模問わず
ドラッグ&ドロップによる直感的操作 ノンプログラミングでのデータ取り込み SQLクエリによるデータ取り込み ガイド、テンプレート機能あり データマイニング機能あり アクセス権などの管理コンソール機能あり モバイルでの閲覧が可能
   
コスト 提供企業 本社所在地 トライアル
指名ユーザーライセンス(5ユーザー):30万円/年
追加ユーザー 1ユーザーあたり:6万円/年など
※いずれも税別
Yellowfin Japan オーストラリア 無料評価版あり
名称 概要 形式 対象規模
Actionista!
(アクショニスタ)
ドラッグ&ドロップで簡単操作、分析シナリオで最適なチャートを自動表示、ノンプログラミングでデータ取り込みが可能、分析テンプレートで簡単に目的にあったダッシュボード作成が可能、1ライセンスで企業内すべてのユーザーが利用可能 ソフトウェア 企業規模問わず
ドラッグ&ドロップによる直感的操作 ノンプログラミングでのデータ取り込み SQLクエリによるデータ取り込み ガイド、テンプレート機能あり データマイニング機能あり アクセス権などの管理コンソール機能あり モバイルでの閲覧が可能
     
コスト 提供企業 本社所在地 トライアル
問い合わせ(フォーム誘導)
ジャストシステム 日本 なし

参照

5.「BIツール」選びで失敗しないために重要な3つのこと

さて、いかがでしたでしょうか。そろそろこれまでの内容をまとめたいと思います。「BIツール」はスピーディーで効率的な意思決定を支援する強力なツールで、さまざまなタイプのサービスがあることを紹介しました。ただし、「選び方」を間違えると「使われないシステム」になってしまい、せっかく導入にかけたコストが「水の泡」になってしまいす。そうならないためには、以下の「3つ」が特に重要になります。

  • 何のために導入するのか
  • 想定される利用者は誰なのか
  • 想定される利用者の知識はどれくらいか

これらを明確にすることでBIツールを「継続的に」活用することができ、その費用対効果をより高くすることが可能になります。

また導入や活用を「推進する」ためには以下の3つの要素(知識・スキル)が必要になります。

これらすべてを兼ね備えている人というのはいわゆる「データサイエンティスト」と呼ばれている方々ですが、残念ながらそのような人は一握りです。そのことを考えると、上記3つの要素をどこが担当し、どこが補うのか、ということをしっかりと検討し体制を整えた上で、導入と活用の推進を進めていくとよいのではないでしょうか。

この記事では具体的な失敗事例を紹介しましたが、逆にBIツールの導入に成功した事例をいくつかご用意しましたので、ぜひ参考にしていただければと思います。

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