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BIとBAの違いとは?BAの重要性やBIとの関係もわかりやすく解説!

データ分析の結果を経営に活かす流れが強まってきている昨今、ビジネスの意思決定にデータを活かすBI(ビジネスインテリジェンス)と共に、将来予測から最善の意思決定を提案するBA(ビジネスアナリティクス)にも注目が集まってきています。
そこで今回は、BIとBAの違いから、BAの重要性、活用シーンをご紹介します。

BIとBAの違いとは?

「Business Intelligence(ビジネスインテリジェンス)」を指すBIと、「Business Analytics(ビジネスアナリティクス)」を指すBAは、近年、合わせて使われるようになってきているワードです。それぞれどのような違いがあるのか、ご紹介します。

BIとBAはどちらも、データに基づく経営などの意思決定に関する概念であり、取り組みを指します。BIの結果をもとにBAを行うのが一般的な流れです。

BIは経営などの意思決定を迅速化するためにデータ収集して分析・加工した後、可視化し、BAはその分析結果を用いて、さらに分析を加え将来を予測し、人間の意思決定を支援するための提案を行います。

大きな違いは、BIはデータを分析して可視化し、意思決定の迅速化を目的とする一方で、BAは将来の予測から意思決定を行う事を目的としている点にあります。

BIとBAの基本的な流れの違い

BIとBAの基本的な流れから、その違いを確認していきましょう。

BIの基本的な流れ

1.データのインプット(収集・加工・蓄積)
2.分析(加工・集計)
3.アウトプット(ビジュアル化)
4.意思決定

BIは、まず社内に散在する数あるデータを収集し、分析した後でアウトプットを行います。わかりやすくビジュアル化して誰もが一目で判断できるようにして初めて、意思決定の稟議に進むことが可能になります。

BAの基本的な流れ

1.データのインプット(収集・加工・蓄積)
2.分析(加工・集計)
3.アウトプット(ビジュアル・配信)
4.未来予測のための分析・シミュレーション(統計解析や予測分析、データマイニング、数理計画法、シミュレーション、機械学習など)
5.提案(サジェスト)

BAでは、データのインプットから分析、アウトプットまではBIと同じ流れですが、その後が異なります。アウトプットした後に、さらに未来予測のための分析・シミュレーションを行う工程があります。統計解析や予測分析、データマイニング、数理計画法、シミュレーション、機械学習などの手法を駆使して行い、意思決定のための提案をします。

BAの重要性

BAは、その重要性が近年、注目されています。BAの重要性をご紹介します。

●次なるアクションプランを考えやすい
BAでは、データの分析結果をもとに、BAツールが提案してくれることで、従来よりも社内で次なるアクションプランを考えやすいという利点があります。従来のBIツールの分析結果を見て、次の施策まで考案ができないことはよくあることです。BAは、そのハードルを低くしてくれることがあります。そうなれば、当然、市場競争に勝つ力が向上します。

●意思決定の質とスピードが向上する
BAでは、データを根拠とした意思決定の質とスピードを向上させてくれます。特に未来予測を実施することで、より根拠が固まりやすくなるということです。これにより、めまぐるしく変わる市場や顧客の行動などの環境に迅速に対応できるようになることから、競争力の向上が期待できます。

BAの活用シーン

BAは、現場でどのように活用できるのでしょうか。主な活用シーンをご紹介します。

・需要予測からの売上向上
商品やサービスの売り上げ向上を目的とする場合に、データを活用して需要予測を行うことで、売り上げ向上の施策が自ずと見えてきます。需要予測に基づく施策は、効果が出やすいと考えられます。

・クレーム予測から商品・サービスの質向上
過去の顧客からのクレームデータを用いて将来のクレームを予測することで、商品やサービスの改善ポイントが見えてきます。前もって改善することで商品やサービスの質向上を図ることができます。

・広告効果の予測から広告施策の最適化
広告配信後の効果のデータを活用して、広告効果の予測を行い、そこから今後の広告コストや出稿先、コンテンツを再検討することで、施策の最適化を行うことができます。

BAを有効活用する方法

BAの活用方法をご紹介してきましたが、そのためには、社内で次のような体制を整える必要があります。

●社内データの整備
データを活用するためには、まず社内でデータの整備を行う必要があります。データを統合し、データベースを整えることが求められます。そのためには、事業部ごとにデータのフォーマットが異なっていたり、データごとに整理ルールが異なっていたりするものをすべて整理する必要があります。

●BIツール導入などの体制構築
先述のように、BAを有効活用するには、BIの工程が必要です。BIを効率化するためのBIツールを導入して集めたデータをもとに分析することが求められます。

●データ活用の専門知識の導入
BAを実現するには、現状、データサイエンティストやデータアナリストなどが持つ専門知識を導入する必要があります。未来予測のための分析は、統計解析や予測分析などあらゆる手法の選定や活用が必要であるためです。

このような社内体制を整えることで、BIとBAを共に活用できる一連の流れを作り出すことができるでしょう。

まとめ

BIとBAの違いとBAの重要性、活用方法、体制づくりなどをご紹介してきました。
BAを実現するためには、BIが実施できるBIツールの導入が一般的です。BIツールの中でもおすすめなのが、「LaKeel BI(ラキールビーアイ)」です。

LaKeel BIは、分析に関する知識がなくても、膨大なデータと豊富なテンプレートから様々な課題に対する解決策を、複数のスタッフが目的に応じて探索できるセルフサービスBIです。

また、強力なデータ自動収集機能を搭載しており、あらゆるデータや形式の異なるデータを収集・加工・統合して、一つのデータベースを構築することもできます。

BAという次なるステップへと発展させるためのデータ活用時代に最適なBIツールです。BIとBAの体制作りの際にはぜひご検討ください。

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BIツール導入に失敗しないためにチェックしておくべきポイントとは

「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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