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あなたの会社の「宝物」は眠っていませんか?BIツールでデータを成果に!
博報堂ダイレクト通信 2017年7月号

■---2017.7.26---------------------------
博報堂ダイレクト通信 7月号
あなたの会社の「宝物」は眠っていませんか?BIツールでデータを成果に!
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こんにちは、博報堂ダイレクトの秦です。

今回は、ここ数年で格段に進化しているBIツールについて
直近の動向と、導入によって期待できるメリットや、
導入にあたって確認しておきたいことなどについてお話できればと思います。

ぜひ最後までお読みいただければ幸いです。

執行役員
秦 孝秀

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【今月のコラム】あなたの会社の「宝物」は眠っていませんか?BIツールでデータを成果に!
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■■1)今月のコラム――――――――――――――――――――――――――――

世界のビッグデータ市場は毎年二桁成長で拡大していて、
2020年には20兆円に達すると言われています。

2009年、米Googleチーフエコノミストのハル・バリアン氏が
「今後10年で最も魅力的な職業はデータサイエンティストだろう」と語っていたり、
昨年末にヤフーの宮坂社長が「これからはデータ・ドリブン企業と呼ばれたい」と発言していたりと、
データ活用の重要性は言うまでもありません。

広告業界でも、もちろん活用され始めており、

・マーケティングを成功に導く戦略の立案
・市場を生み出す新商品の開発
・テレビを含むメディアプランの最適化
など、既に幾つかの企業は投資効率の高いビッグデータ施策を実現しています。

AMEXやT-Mobileは、ユーザーの行動から解約の予測と防止に成功しています。
ウォルマートも、ユーザーの検索行動の予測からECの売上を数千億円単位で伸ばしています。
UPSは配送ルートの最適化から1500万リットルの燃料を削減。
P&Gはソーシャルメディアや購買データなどから新商品開発のための
市場トレンド予測に成功していると言います。

活かして始めて成果となるビッグデータですが、
企業にある情報の9割が使われていないというのが現状です。
そのビックデータを活きた情報に変えてくれるのがBIツール。
(BIとはBusiness Intelligence=ビジネスインテリジェンス)。

ここ数年でBIツールが格段に進化しています。
大量データの処理速度が驚くほど向上していたり、
情報をグラフィカルに表現する技術「インフォグラフィックス」も格段に進歩しています。
機能的にも予算的にも、どの企業様も検討して良い時代になってきています。

その一方で、それらを有効活用できる人材が不足していると指摘されています。
せっかくセルフサービスBIを採用していても知識が足りないために
無用の長物となってしまっている企業も少なくはありません。
そこで、お役にたてるのが「データを成果に換える会社」博報堂ダイレクトです。

「BIツールってそもそも?」
「どんなメリットがある?」
「導入した成功事例はない?」
「どんな分析ができるのか見てみたい」

など博報堂ダイレクトは様々なBIツールについてのお問い合わせにお答えします。

▼詳しくはこちらから
http://www.hakuhodo-direct.co.jp/

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BIツール入門
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BIツールは、収集した社内外のあらゆるデータを活用した、
より迅速かつ精度の高い意思決定を助ける道具です。
状況を正確に把握できるのはもちろん、その背後にある原因や問題を深堀することもできます。

BIツールを導入する一番のメリットは、経営の意思決定が迅速化し、精度が上がることで、
企業が業績を伸ばし、長きに渡る成長が見込めることにあります。
その大きな目的に向かう道筋においても、BIツールはさまざまなメリットをもたらしてくれます。

そのいくつかのメリットを確認しておきましょう。

◆BIツール導入のメリット
1. 企業が持つ、散在しているデータを集めて分析できる
2. 可視化により各部署の現状把握が容易になる
3. 問題を早期発見できるため、迅速な対応が可能になる
4. レポートを作成する手間と時間が軽減される

このように、BIツールを導入することにより、多数のメリットが得られます。
しかし、BIツールを導入したものの、「どのデータをどう分析していいか分からない」
「誰が使っているのか分からない」「結局使われなくなってしまった」など、
残念ながら失敗に終わってしまう企業も多くあるといわれています。

その原因は、「誰が使うのか」というイメージが具体的にできていないことや、
そもそもBIツールの意味をはきちがえていることが考えられます。

そんな失敗を防ぐためにも、BIツール導入前に以下の確認をお勧めします。

◆BIツール導入前の確認事項
1. BIツール導入の目的が明確になっているか
2. 問題は何で、何のために分析するのか
3. 分析に必要なデータがそろっているか
4. データ同士の連携ができるか

最後までお読みいただき、ありがとうございました。
次回は2017年8月下旬配信予定です。

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