DXを加速するデータ分析：データサイエンスとBIの違いと活用法

データ分析はDX推進における重要なテーマの一つです。

データ分析にはデータサイエンスとビジネスインテリジェンス（BI）がありますが、両者はデータから洞察を引き出し、ビジネス上の意思決定を支援するという点で共通しています。しかし、その目的には明確な違いがあります。

この記事では、データサイエンスとBIの違いを解説し、さらに近年のツールの進化により、専門知識がなくても基本的な分析が行えるようになったBIの活用についても触れていきます。

データサイエンスとビジネスインテリジェンス（BI）の関係と違い

データサイエンスとBIは、データを活用して洞察を得るための異なるアプローチですが、互いに補完し合う関係にあります。

BIはデータサイエンスのためにデータを準備したり、分析方針を提案したりすることが可能です。データサイエンティストは、BIで作成した現在のトレンドに関する分析レポートにもとづいて、将来に向けた意思決定支援のためのデータ分析ができます。

多くの専門家はデータサイエンスをBIの進化形と捉え、BIで現在の問題に対する分析結果を提供するのに対し、データサイエンスは将来に向けた道筋を示すことが可能です。

このようにデータサイエンスは予測分析や処方分析を行い、将来のトレンドを予測することに重点を置いているのに対し、BIは現状分析を行い、過去や現在の状況を把握することに重点を置いています。

それではツールの登場によって、専門知識がなくても基本的な分析が行えるようになったBIツールについて解説します。

BIツールとは企業がデータから傾向を理解し洞察を引き出すことで、戦術的および戦略的なビジネス上の意思決定を支援するツールのことです。

BIツールの一般的な機能には以下のようなものがあります。

BIツールは、マーケティングから人事、財務からサプライチェーンに至るまで、組織全体の意思決定を改善するために使用できます。

ここで紹介するのは、シンプルな操作性を特徴とするおすすめBIツール3選です。

エム・ティー・エス(株)

フリフリ　Free-Free-Transition

作戦会議の時間です。

フリフリには初めて使う人でも簡単に操作できる機能がたくさんあります。いままで分析してこなかったデータ、実は宝の山かもしれません。さあ、フリフリを使って作戦会議、始めましょう。

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フリフリの特徴には以下のものがあります。

フリフリは操作性を重視した売上分析ツールであり、データ分析への第一歩を踏み出したい企業に適しています。

ただし、規模や要件によっては機能面で制約を感じる可能性もあるため、ベンダーへの問い合わせをおすすめします。

Data Knowledgeの主な特徴は以下の通りです。

Data Knowledgeは直感的な操作性とナレッジ共有機能を武器に、全社的なデータ活用を後押しします。一方で機能面での制約を感じる可能性があるため、導入の際は自社の要件とよく照らし合わせての検討が必要でしょう。

Yellowfinの主な特徴は以下の通りです。

自動インサイト機能：誰でも簡単にデータを分析できる自動インサイト機能を搭載しています。
コラボレーション機能：ブログ感覚でデータを共有できるコラボレーション機能により、組織を横断したデータ分析が可能です。
アラート機能：重要な数値の変化を通知するアラート機能を備えています。
直感的な操作性：直感的で簡単な操作が可能なため、専門知識がなくてもデータ分析が可能です。
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YellowfinはAI機能や使いやすさを武器に、組織全体のデータ活用を支援するBIツールです。導入により様々なメリットが期待できる一方、デスクトップ型ツール特有の制限にもご留意ください。