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| BIツール統合化の背景 | ||||||||||||||||
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現在までのBIツールは、「OLAP分析」「C/S型検索・レポーティング」「Web検索・レポーティング」「ダッシュボード・ポータル」「スコアカード」とその機能範囲を次々と広げてきました。 その結果、1つの企業内で複数のBIツールが使用される、あるいは同一ベンダー製品であってもアーキテクチャが異なるなどの理由により、ITガバナンスやTCOの面で問題がでてきました。 しかしここにきて、ベンダー各社はこの問題への回答といえる統合化されたBI製品を相次いで市場に投入してきています。 この連載では、主要なBIベンダーによって各社の統合BIツール製品の特徴が解説されますが、連載第1回の今回は基礎知識として、まずはこのBIツール統合化に至る背景について説明します。 |
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| BIツールの起源（パワーユーザのためのBI） | ||||||||||||||||
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「エンドユーザがIT部門の助けをかりずに、自らデータを分析し、ビジネスに活用する」というBI（ビジネス・インテリジェンス）の概念は、1990年代初頭に登場しました。当時はクライアント・サーバ（C/S）のシステム・アーキテクチャが全盛で、サーバにデータを統合し、クライアントに高度な分析機能を持つBIツールを導入し、エンドユーザが自らデータを分析するという初期のBIツールのアーキテクチャはこの時流にそったものでした。 したがって初期のBIツールは、ユーザインターフェースも大変凝ったもので、使いこなせるユーザであれば、非常に高度な分析ができるようにデザインされていました。 この頃のBIツールの分析機能の中核はOLAP分析と呼ばれるもので、論理的または物理的に多次元に構造化されたデータベースを、ドリルダウン／スライシング／ダイシングという3つの分析操作で検索し、データ分析を行うというものでした。  図1：3つのOLAP分析操作 ユーザインターフェースもダブルクリック・ドラグアンドドロップといった、当時ではまだ目新しかった高度なマウスによるユーザ操作をフルに活用したものとなっていました。 このような背景で登場したBIツールは必然的に、エンドユーザの中でもパワーユーザと呼ばれる日常業務の中で、データ分析を定常的に行うユーザが主なユーザとなりました。また分析対象データも、ヒストリカル（時系列的）に蓄積されたデータが中心で、このようなデータの蓄積のために必要となる大規模データベースが、データウェアハウスとして積極的に導入されたのもこの時代でした。 この当時の代表的なBIツールは、販売分析と呼ばれるもので、販売実績の個数や金額を長期間に渡って蓄積し、マーケティングや営業企画担当者が、製品の売れ方の背景にある問題点や、売れ筋の特徴などを見つけ出し、次の販売計画に活用するという内容でした。 また、データマイニング技術を併用し、顧客属性データやPOSデータを利用し、顧客の購買行動を分析するというBIアプリケーションも、小売流通業を中心に盛んに導入されました。 |
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