【特別対談】BI / Analyticsか浸透し始めた今、 IT部門が構築すべき「データ活用」の基盤とは

IT部門はデータ活用のお膳立てを

――セルフサービスBIの導入で、IT部門が考慮すべきポイントを教えてください。

眞鍋氏まずは正しいデータ分析ができる環境を整えておくことです。企業でのデジタルトランスフォーメーションが進む時に重要になるのは、データです。データは利益をもたらす「価値ある資産」です。こうしたデータをIT部門がガバナンスを効かせて管理し、ビジネス部門がIT部門に頼ることなく活用できる環境を整える必要があります。具体的には、企業が保有するデータを「重要度」や「ビジネスの優先順位」で仕分けをすることです。

北川氏これまで各ビジネス部門が分散型BIを導入していた背景には、「IT部門に欲しいデータの抽出をお願いすると、時間もかかるし、大ごとになる。正直、面倒くさい」といったネガティブな動機があったと思います。しかし、これでは、組織内でのコラボレーションが弱体化してしまうのです。

眞鍋氏IT部門が管理しているデータは、ガバナンスが効いています。その反面、IT部門は、各事業部門の業務内容を把握してはいません。事業部門は「こんなデータを活用すれば、売上げ向上が期待できる」と考えていても、IT部門が即座に対応しなければ、商機を逃してしまいます。こうした「IT部門とビジネス部門のギャップ」を解消する必要があるでしょう。

　例えば、製造業でのフィールドサービス分析を想定した場合、これまで各部門がエクセルベースで作業していることが大半だと思います。しかし、データガバナンスの効いた"大きな"データを扱えるようなセルフサービス型のBIを使うようになれば、アップセル施策を、現場のフィールドマンが講じられるのです。こうした環境を整えるのも、IT部門の仕事です。

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――ユーザー側が求めるセルフサービス型のBIとは何でしょうか。

北川氏われわれは「SAS Visual Analytics」の位置づけを“Approachable Analytics”（親しみやすい分析）としています。お客様が求めているのは、集計を超えたデータ分析の高度化とコスト削減を実現し、さらに言えば、試行錯誤できるツールです。

――試行錯誤ですか?

北川氏分析の目的は、過去のデータを洗い出して可視化し、これまで気がつかなかった知見やインサイト（洞察）を得ることです。さまざまなデータを掛け合わせ、より多くの"気づき"を引き出すためには、試行錯誤しながらデータ分析をすることが不可欠です。

　SAS Visual Analyticsは、ディシジョンツリーを用いたデータマイニングや、相関分析に長けた機能が多数搭載されています。それらを駆使しながら、“ベストゲス”つまり、「意志決定の精度」を上げていくのです。

眞鍋氏大事なのは、過去のデータを可視化して気づきを得て、そこから次のアクションを導き出すことです。単に（過去のデータを可視化した）ダッシュボードを眺めていても解決策は出てきません（笑）。