データ分析ツール ExcelとBIツールを徹底比較
データ分析は、現状や課題解決方法などの知見を得るためにデータを集計・加工・比較などすることです。素早く正確に現状を把握し、次の打ち手を考えるには、コンピューターでデータ分析ツールを使うことが必要不可欠です。
データ分析の手軽なツールといえば、多くの人にとってExcelが思い浮かぶのではないでしょうか。
Excelは、データの入力や集計、グラフ化などが手軽に行えるため、関数やピボットグラフなどを利用してデータ分析を行ったことのある方も多いでしょう。
一方、ビジネスシーンの最前線では、BIツールがExcelに代わるデータ分析ツールとして利用が広まっているのをご存知でしょうか。
そこで今回は、データ分析に最適なツールを選ぶ際のポイントや、ExcelとBIツールの違いについて解説します。
データ分析ツール ExcelとBIの違い
Excelでは誰もが手軽にデータ入力を行うことができます。さらに関数やマクロ、ピボットテーブル(グラフ)などを使用すれば、入力結果の集計やレポート作成も容易に行うことができます。
一方で、データ分析・解析に特化した「BIツール」も世間一般では広く認知され、たくさんの企業で利用されています。つまり、Excelでもデータ分析はできるにも関わらず、わざわざBIツールを購入し利用している企業が多数存在するということです。
ExcelとBIツールの違い、BIツールを導入するメリットとは一体何でしょうか。
BIツールの得意なこと
BIツールでできるけれどExcelでは難しいことは多数あります。代表的なものは以下のとおりです。
1さまざまなデータを組み合わせてデータ集計や分析を行う
全く同じ形式のデータであれば、関数などを使ってExcelで集計を行うのも難しくはありません。しかし形式が異なるデータの場合、どうしても統合するための手作業が発生してしまいます。データ量や種類が多い場合、その作業だけでもかなりの時間がかかってしまい、なかなかグラフ化や分析までたどり着けなくなってしまいます。
その点BIツールの中には、異なる形式のデータであっても共通する値や項目(商品番号や都道府県など)をキーとしてデータを統合してくれるものも存在します。それにより、集計作業にかかる工数を大幅に削減できる、さまざまな角度からの分析が可能になるというメリットがあります。
2大量データ集計
普段からExcelを使い慣れている方なら一度は、「ファイルが重すぎてなかなか開かない」という現象にあたったことがあるのではないでしょうか。単に入力されたデータだけではなく、関数やピボットテーブルなどを含んだファイルはより一層重くなる傾向にあります。「マクロを含んだファイルで集計作業を行っているが、メンテナンスを繰り返したため動作が不安定で、いつデータが消えるかわからない」なども良く聞かれる話です。Excelを使ったデータ分析は手軽で便利ですが、「安全・快適に業務を行う」ことを考えた場合、データ量に限界があると考えた方が良いでしょう。
3最新データの即時共有
Excelで集計・分析を行う場合、データを加工する作業が多少なりとも発生してしまいます。作業工程が多いと頻繁に更新ができなくなり、タイムリーな情報共有が困難となってしまいます。一方BIツールでは、データ集計のフローを最初に設定しておけば、指定日時にデータを自動集計してくれるものも多数あります。さらにWebでレポート共有ができるものも多いので、時間や場所を選ばず誰でも最新データの確認が可能となります。
上記が主な違いとなります。こちらを元に、Excelが適しているシーン、BIが適しているシーンについて具体的に考えていきましょう。
Excelは「少量データを手軽に」可視化できる
例えば「期間限定商品の売上分析」や「●月●日のイベントの効果測定」など、短期間や少量データの分析であればExcelで十分でしょう。Excelを使うメリットとしては、「使い慣れたインターフェイスであること」「操作方法がインターネット上で手軽に調べられること」「追加コストが発生しないこと」「思い立ったらすぐ開始できること」が挙げられます。少量かつ形式が多岐にわたらないデータであれば、Excelを使うことにより、必要な時にその場ですぐにデータを可視化することができます。
BIツールは「大量データを分析して知見を得る」ために使う
反対にExcelに不向きなケースとしては、「長期間・大量データの分析」です。例えば売上分析を行う場合、「3店舗・3種類の製品・3ヶ月間の売上推移」程度のデータ量ならExcelでも対応可能ですが、「30店舗・50種類の製品・5年間の売上推移」のような大量データをExcelで集計・分析しようとすると、ファイルを開くだけでも時間がかかってしまったり、動作が不安定になったりする可能性があります。回避策として、1年ごとなどの単位でデータを区切って別ファイル保存するという方法も挙げられますが、ファイル数がどんどん増えていき管理が煩雑になってしまいます。さらにトータルでの集計結果を見たり特定の期間だけピックアップして比較したりといった柔軟な分析が困難となってしまうこともデメリットとして挙げられるでしょう。
さらに既出のとおり、「他システムからのデータを連携して相関関係にある要素を探る」といったような一歩踏み込んだ分析をしたり、「売上データを日次集計し最新情報を各店舗に共有する」といったような即時性が求められる対応をExcelで実現するのは大変な労力がかかります。
つまり、「少量データの可視化」はExcelが得意とする分野ですが、「大量データを分析し、知見を得るための基盤」を構築するツールには向いていないと言えます。
自社に求められる「分析」の形を明確にする
このように、「手軽に可視化を行いたい」のか、「しっかりとした分析基盤を作りたい」のかによって、ExcelとBIツールのどちらを選ぶべきかが変わってきます。
迷う場合は、まず分析そのものに慣れてみる目的も兼ねて、Excelで簡単な分析業務を開始し、データが溜まってきたらBIツールに乗せ換えるというのも一つの方法です。「このデータから何を知りたいのか、どのようにデータを活用したいのか」に着目し、自社で求められるデータ分析に適したツールを選びましょう。
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「ビッグデータ」や「IoT」などの言葉の普及とともに、
「データをビジネスに有効活用し、企業の成長を加速させよう」というメッセージが
多く出回っています。
企業の持つさまざまなデータを有効活用するためには、BIツールは大変役立つツールです。
しかし、BIツールを使いこなし、データを事業成長に活かすことができている企業は
決して多くないというのも、一方では事実です。
実は、BIツールを有効活用するための出発点は、導入時にあります。
「BIツールで何を実現しようとするのか不明確だった」
「ツール選定時に、機能チェックの見落としがあった」
「導入に気を取られ、運用についてまで確認しきれなかった」
導入時に行うべき検討を十分に行わなず、導入後に「こんなはずじゃなかった・・・」と
後悔しても、後の祭りです。
本資料では、BIツールを導入する際に検討しておくべき13のチェックポイントをご紹介します。
ぜひ、貴社のBIツール選定にご活用ください。
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