BIの考え方
「必要な人が必要なデータへアクセスし、そこから価値ある情報/知識を導き出し、適切な意思決定に役立てること」。
ビジネス・インテリジェンス(BI)を大きく捉えると、上ように定義することができる。その考え方(本質)と実現のための情報システムが、ビジネスインテリジェンスの中に含まれている。対象となるデータはさまざまで、業種や業務を問わない。販売データの場合もあれば、顧客データであったり財務/会計データ、物流データ、人事データであったりと、広範囲にわたる。
これでは具体的にイメージできない人もいるかもしれない。では、ある小売店における販売実績に関するデータを例に挙げてみよう。
番号 | 商品 | 店舗名 | 販売数量 | 性別 | …… |
---|---|---|---|---|---|
1 | 商品A | 名古屋店 | 3 | 男 | …… |
2 | 商品B | 東京店 | 4 | 男 | …… |
3 | 商品C | 大阪店 | 5 | 女 | …… |
4 | 商品B | 名古屋店 | 7 | 男 | …… |
5 | 商品B | 大阪店 | 6 | 女 | …… |
6 | 商品A | 名古屋店 | 8 | 女 | …… |
7 | 商品C | 東京店 | 50 | 女 | …… |
8 | 商品A | 名古屋店 | 4 | 男 | …… |
9 | 商品B | 大阪店 | 1 | 男 | …… |
10 | 商品C | 東京店 | 10 | 女 | …… |
11 | 商品C | 大阪店 | 1 | 男 | …… |
12 | 商品A | 東京店 | 1 | 男 | …… |
表1は、ある商品が、どこで、いくつ、どのような人に売れたか、という販売実績データのリストだ。ここから価値ある情報を導き出すとは、一体どのようなことなのだろう。まず商品や店舗を切り口(分析軸)として、販売数量(分析対象の数値)を集計してみることが考えられる。
商品 | 合計 |
---|---|
商品A | 16 |
商品B | 18 |
商品C | 66 |
総計 | 100 |
店舗別 | 合計 |
---|---|
東京店 | 65 |
大阪店 | 13 |
名古屋店 | 22 |
総計 | 100 |