BIの本質とは……？ - (page 2)

星野泰啓

2006-07-12 16:56

　これにより最も販売数が多いのが、商品Cであることや、東京店であることが分かる。加えて商品別かつ店舗別の2つの切り口で集計した表（クロス集計表）にしてみるとどうなるだろうか？

■表4：商品別／店舗別の販売数集計（クロス集計表）
	東京店	大阪店	名古屋店	合計
商品Ａ	1	0	15	16
商品Ｂ	4	7	7	18
商品Ｃ	60	6	0	66
総計	65	13	22	100

　すると、全体で最も売れている商品Cのほとんどが東京店で販売されていることや、名古屋店では全体で最も販売数量が少ない商品Aがたくさん売れていること、各店でまんべんなく売れているものが商品Bであることなどが分かる。この情報は仕入れ数量を決める際や、販売キャンペーン実施の際の指針として活用することができ、価値ある情報が引き出されたといえる。

　さらにこのクロス集計表の内容を理解しやすいように、グラフにすることを考えてみよう。

図1：販売実績グラフ

　グラフに表示することで、表から読み取れた傾向が直感的に把握することが可能となる。さらには、性別や年代を切り口とした場合の特性はどうだろうか？　前月や前年と比較した場合の伸び率はどうだろうか？　別の地域のデータと比べたらどうだろうか？　といった疑問が次々と沸いて来てくるはずだ。

　データに基づきこれらを分析し、抽出された有用な情報を共有し、事業の意思決定や組織活動に積極的に活用することが「考え方としてのBI」となる。

　ここではわずか12件のデータなので、表1を眺めただけでも分析は可能かもしれない。しかし、データ件数が何万件、何億件と増えた場合や、分析の切り口がたくさんある場合は、明細リストを見ての分析は困難となる。また、ひとりの人が価値ある情報を持っているのではなく、組織内で情報共有／蓄積する仕組みを考える必要がある。そこで重要となるのが、「情報システムとしてのBI」だ。

　以前であれば、データの分析／活用を行う際、自分の欲しいデータの格納場所やデータ名称、そして問合せの際データベース言語（SQL）などの専門知識が求められた。したがって、一般ユーザーや経営層がデータを活用する場合、専門の部門にデータの抽出や加工を依頼していたため、必要な情報を入手する際に時間を要することが多かった。しかし、情報システムとしてのBIの進化により、専門家に頼ることなくエンドユーザー自らがデータの分析を行い、迅速に意思決定する環境が実現できる。