クリックテック・ジャパン 安部氏に訊く同社新製品「Qlik Sense」のポテンシャル

 ビッグデータ分析の重要性が国内企業にも浸透するにつれ、それまでレポーティングツール的な扱いを受けることが多かったBIにもスポットライトが当たり始めている。特徴的なのはIT部門ばかりではなく、表計算ソフトなどを駆使して集計作業やグラフ作成などを日常的に行っているビジネス部門からの引き合いが強い点だ。だが、社内外のあちこちに散在するデータが統合されていない環境では、表計算ソフトを使うと、BIの本来の良さを引き出すことは難しい。

 BIの"本来の良さ"を活用し、ビジネスのトリガーとなる分析を得るために、企業には何が求められるのか。そこで今回、国内企業のBI活用状況について、クリックテック・ジャパン マーケティング本部 本部長 安部知雄氏に意見を聞いた。同社は独自の「連想技術」を用いたBI製品をグローバルに提供しており、株価コードにもなっている「Qlik」のブランドで、海外ではおなじみだ。

せっかくのBIツールも、これでは定型帳票と大差ない結果に...

安部知雄氏
クリックテック・ジャパン
マーケティング本部
本部長
安部知雄氏

 「データをすぐに可視化できる製品が登場する中で、BI(Business Intelligence)はたしかにここ数年で再び脚光を浴び、急激に国内企業でも普及が始まりました。しかし、せっかくのBIを単なる可視化ツールとしてしか活用していない企業は少なくありません。いわゆる定型帳票(レポート)として、数字の羅列を見ながら一喜一憂する分析と大差ないことになってしまう。」

 安部氏はまず、国内企業のBI活用状況について、このように懸念を示した。そのうえで、現在の一種の"データ可視化ブーム"とも言うべき状況について、そのバックグラウンドを次のように語る。

 「少し前までは、BI製品の使い勝手が悪いために、自分で表計算ソフトを使用して分析を行っている企業は少なくありませんでした。いまも多く残っていると思います。表計算ソフトを分析に使おうとしても、直面する最大の壁は、データソースが散在していることです。データというものは1カ所に固まって存在しているわけではなく、社内外のさまざまな場所に分散しています。量が少なければそれでも問題ありませんが、たいていは大量のデータにどの企業も悩まされているはず。そんな中、"どのデータが最新なのか"などと手探りとカンでデータを切り取り、集計してグラフにする。それは、うわべだけ見ればデータ分析のように見えるかもしれませんが、実際にはプールの水をコップですくって、そのコップの中にあるデータだけを見ているような状態。統合的な分析とは程遠いのです」

 つまり、散在するデータを横串で見られてこそ価値のある分析ができるわけだが、統合が実現できていない環境で表計算ソフトなどを使って分析の"真似事"をしても、それはビジネス全体を俯瞰するようなものでは決してない。そして現在、BIの採用事例が増えているのも、本来なら散在するデータを統合し、多角的なビジュアライゼーションとデータ同士の関連性が呼び起こす新たな洞察が、コップの中の水だけでは決して得られないパワーだと多くの企業や現場のユーザーが気づいたからに違いない。

 だが、BIの評価はデータの可視化(ビジュアライゼーション)に傾きがちだと安部氏は指摘する。「最近のBI製品は、ITの専門知識がさほど多くないビジネス部門の現場でも使いやすいようにできています。ですが、その"使いやすさ" - ドラッグ&ドロップやドリルダウンといった操作性の向上がBIの能力のすべてのように見えてしまう。これでは表計算ソフトで分析していた時代とあまり変わりはありません」(安部氏)

 「もっともビジネス部門のエンドユーザが自ら表計算ソフトによる分析に走ったのにも理由があります」と安部氏。データ統合分析環境の重要性を認識していた企業はもちろん少なくないが、その際のボトルネックとなっていたのが、要件定義書にかかる手間と、分析に必要なデータ環境を整えるための時間だった。エンドユーザはいますぐデータがほしいのに、要件定義書を書き終えるころには「その要件自体が変わっている」(安部氏)ことすらある。ほしいデータをIT部門から得られないなら、自分自身で手元の環境=自分の使い慣れたソフトウェアからさかのぼってデータを分析するしかなかったというケースが非常に多いのだ。

 だがそうした場当たり的な分析の問題点は「思考の継続性が失われてしまうこと」だと安部氏は強調する。どんな作業にも当てはまることだが、人間は途中で作業を分断されてしまうと、同じペースに戻ることは容易ではない。分析の最中に「データが足りない」という理由で思考をさえぎられてしまえば、本来得られるはずの洞察も得られなくなるのは当然の成り行きだと言える。

人間が考えるスピードでデータに対する試行錯誤を繰り返せるテクノロジ

提供:クリックテック・ジャパン株式会社
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