実際に触ってみるのは大切かもしれない
ここから、BIツール体験が本格化する。「データを全体的に見てもあまり意味がないので、表示するデータを絞り込む必要があります」（拝野氏）ということで、ここから満足度の平均値が低いコースは何か、低い満足度を回答した受講者がどのようなコメントを残しているのか、といった観点でデータを見られるようにダッシュボードを作っていくのだ。
まず、分析用のサンプルデータをQlikViewにロードする（読み込む）。このコースではCSVファイルでサンプルデータが用意されているが、ツールとしてはExcelファイルやデータベースから直接読み込むことも可能である。また、カレンダーのように個別にならないデータは、スクリプトで生成させることもできる（QlikViewの機能）。
こうして分析用のデータをロードした後、それらを視覚化するダッシュボードのレイアウトに入る。今回は時間の関係で、ロードした講習受講者のアンケート結果データから、ある質問項目の回答（アンケート回答1。0番～4番の選択肢から選ぶ形式）を棒グラフにして配置するだけになった。市古編集長はグラフの種類を選択し、データソースを指定するなどして、まっさらなダッシュボードに棒グラフを配置してみる。ライター泣かせだが、あっさり作成できた。
実は、この「あっさり作成できた」ところにBIツールの強みが現れている。拝野氏によれば、BIツール活用のメリットの1つは「データ可視化のスピード感」だという。これにより「データを元にした意思決定とそれによる次の打ち手をスピーディーに実行できる」（拝野氏）からだ。
触れてみる前には不安げだった市古編集長だが、棒グラフを配置できて表情はすっかり自慢げである。やはり、実際に触ってみるのは大切かもしれない。が、「本来は、これから部品をきれいに並べていく作業が待っています」と拝野氏。BIツールの重要ポイントである「効果的な視覚化」のためには、画面レイアウトも重要なファクター。グラフも置いただけではダメなのである。
拝野氏によると、ダッシュボードをレイアウトするときのポイントは「重要な指標は目立つ場所に配置すること」だという。ツールの使い方を知るだけでなく、ツールを使った効果を最大化するためのアドバイスを得られるのは、教室での研修ならではのメリットだ。
やや脱線するが、現実的にはデータを準備する行程がデータ分析で最も時間と手間がかかるといわれている。多様なデータを分析しようとすると、あちこちからデータを収集する必要がある。業務データなら基幹システムへのアクセス権も関係してくるので、いろいろと調整が必要になる。データソースが別ならデータの形式が異なるため、データを整形したり、加工する必要が出てくる。例えばデータを関数を用いてテキスト型から日付型へ変換するなどだ。
拝野氏はそうした工程を「データの“クレンジング”ともいいます」と言うと、市古編集長は「野菜を洗っているみたいですね」と返す。クレンジングで洗うといえば、ふつう顔じゃないか？
残念ながら、今回はタイムアップでレイアウトを行うまで至らなかったが、BIツールの特性やメリットを理解できた市古編集長であった。
業務部門の人こそBIを学ぶべき、だからまずツールに触れてほしい
9月開講の「体験！ ビジネスインテリジェンス ～さわってナットク！BIツール～」コースは体験がメインなので、BIの概要をつかみ、「これ、いいじゃないか。現場でもやってみよう」とBI実践へ第一歩を踏み出すことを目標としている。BIに関した研修というと、比較的高度な技術者向けが多く、こうした初心者コースはこれまでなかなかなかったという。
BIやデータ分析の必要性はよく語られつつも、IT部門以外の人にとっては遠い存在かもしれない。本稿で紹介した体験コースはBIツールに実際に触れ、身近に感じて「自分にもできる」と自信をつけることも目標の1つになっている。
なお、体験コースの後、より高度なBIのコースへとステップアップすることもできる。今回の受講想定者からは外れるものの、開発者向けコース、管理者コースもあるという。BIスキルを身に付ければ、その先はまだ広がっているということだ。
研修の後にBIについて学び、情報収集するにはどうしたらいいだろうか。拝野氏は「1つは各製品のコミュニティに参加することです。いろいろな情報が提供されていますし、素朴な疑問などであればQ&Aを検索すれば見つかります」とアドバイスしてくれた。
最近では「アナリティクス 3.0」という言葉も出てきていると拝野氏は言う。当初企業が持つ顧客データや売上データなどを分析していたのが1.0、SNSなど社外にあるデータも組み合わせて分析して意思決定に役立てるようになったのが2.0、そして新しい3.0では分析や予測にとどまらず意思決定を自動化するところまで進んでいる。あらゆる産業・企業でデータ分析の普及が広がっているのも3.0時代の特徴だ。
拝野氏は「BIは可視化のツールであり、経験の裏付けとなります。ビジネスの次のアクションにつなげるためにも使えるので、現場主導で使ってもらいたいです」と話す。データサイエンティストは統計学の知識などを駆使してデータを深く分析するが、BIはビジネス現場の判断に役立てるための分析に向いている。それゆえ現場をよく知る現場の人間ならどのデータが分析の鍵になるかも見いだしやすい。現場の人間こそBIを学ぶべきなのだ。
