CDPで統合したデータをどう分析・活用する？おすすめツールは「BI」
CDPはデータを統合・管理するプラットフォームのため、統合されたデータをどのように分析・活用するかが重要なポイントになります。データ分析に役立つツールの1つが「BI」です。ダッシュボードや分析機能を備えたCDPもあるものの、別途BIが必要なケースもあるでしょう。
今回は、BIの概要やCDPとの違い、タイプ別の特徴をわかりやすく解説します。おすすめのBIツールも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
BIとは
はじめに、BIとはどのようなツールなのか整理しておきましょう。CDPとの違いや種類・タイプごとの特徴を押さえておくことが大切です。
BI（ビジネスインテリジェンス）の概要
BIはビジネスインテリジェンスの略です。ビジネスの意思決定に関わる情報の取得を効率化し、意思決定を支援するツールのことを指します。
ビジネスの意思決定を行うには、多種多様な情報を抜け漏れなく参照する必要があります。仮に重要な情報を見落としていた場合、誤った判断を下してしまう可能性があるからです。
とくに近年では、複数のチャネルから日々膨大な量のデータが収集されています。迅速に意思決定を行うには、さまざまなシステムやツールに散在しているデータの中から必要な情報を抽出し、見やすい体裁に整えることが不可欠です。情報の分析・レポーティングをサポートするのがBIの役割と捉えてください。
BIとCDPの違い
BIとCDPは相互に関わりが深いツールですが、本来それぞれ担う役割が異なります。
・CDP：データを統合、分析から施策実行まで対応できるプラットフォーム
・BI：データを加工・分析・活用するためのツール
ただし、近年だとデータストレージやETLが用意されているBIも出てきており、双方の使い方や使い分けも多様化しています。例えばBIのみでデータの収集から、可視化・分析まで実施するケースもあり、当社でもCDPの概念をBI（DOMO）を活用して構築した事例があります。
CDPがBIと大きく異なる点は、蓄積したデータからセグメントやターゲットを抽出し、施策実行ツールへ連携することができる点です。目的に応じて、BI単体での実現やCDP導入など、選択肢は多岐に渡ります。CDP導入パターンでは、分析要件によっては別途BIツールを使用して可視化・分析する方が適している場合もあります。
BIの種類・タイプ
BIは機能や特徴によっていくつかのタイプに分けられます。BIの種類・タイプの分類方法は機関によってさまざまです。ここでは、分類の一例を紹介します。
レポーティングツール
さまざまな活動データからパフォーマンスを計測し、見やすく一覧化するためのツールです。早急に対応する必要のある問題や課題をいち早く発見し、分析結果にもとづき素早く意思決定を行えます。
OLAP分析ツール
OLAPとはOnline Analytical Processingの略で、データを多角的に分析して問題点・課題点を発見するために用いられます。たとえば、順調に売れていた商品の売れ行きが鈍った際に、その原因がどこにあるのか分析するために活用できるツールです。
データマイニングツール
膨大な量のデータをマイニング（採掘）し、未知の傾向やデータ間の関連性などを分析するためのツールです。重回帰分析やクロス分析といった統計式を用いることにより、これまで明らかになっていなかったデータの意味や背景を深掘りしたり、将来の傾向やパターンの予測を立てたりする際に活用されます。
プランニングツール
過去のデータを分析した結果を踏まえ、中長期の予測を織り込んで計画を立てる際に活用されるツールです。分析結果を元にシミュレーションを実施することもできるため、より具体性・確実性の高い計画を立てることができます。
CDPで統合したデータの分析・活用におすすめのBI
CDPと組み合わせて活用する際におすすめのBIを紹介します。ツールごとに強みが異なるため、自社の用途・目的に合ったツールを選ぶことが大切です。
Tableau
複雑なデータを直感的に認識しやすい形に整える、データビジュアライゼーションが強みのBIツールです。アナリストやデータサイエンティストに留まらず、マーケターや営業・販売担当者などのビジネスユーザーがデータを活用しやすいよう支援します。ドラッグ＆ドロップによって直感的にデータを加工・分析できるため、現場でのデータ活用を重視する企業におすすめです。
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PowerBI
Microsoft社が「データの民主化」を掲げて開発・提供しているBIツールです。AzureやSharePoint、ExcelといったMicrosoft製ツールとの緊密な連携が大きな強みとなっており、ビジネスシーンで広く活用されているツールと連携しやすい点が特徴です。また、組み込みAIによるデータ分析にも対応しているため、データサイエンティストでなくても機械学習モデルを構築できます。BIツールのスムーズな導入・運用開始を重視する企業におすすめです。
Qlik
インメモリ技術により大量のデータを事前集計することなく読み込み、今まさに変化しつつあるインサイトを分析できます。アクティブインテリジェンス・ユーザー主導型BIのコンセプトモデルにより、受動型のデータ分析を能動型の分析へと引き上げられるツールです。分析から施策実行までのスピード感を重視する企業や、データドリブンによるマーケティング施策を強化したい企業に適しています。
Domo
ユーザーのスキル・知識を問わず、収集したデータのビジュアライゼーションを実行できるBIです。1,000種類以上のデータコネクタをはじめ、グラフ・表のほか期間別チャートやデータサイエンスチャートなど150種類以上のグラフタイプを備えており、必要とするデータを素早く可視化できます。また、KPIモニターを標準搭載しているほか、ノーコード・ローコードに対応していることもDomo独自の強みです。データドリブン経営の実現を目指したい企業に適したCDPといえます。
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QuickSight
Amazonが開発・提供しているBIツールです。AWSとの連携やAWS機械学習による高度な分析を強みとしています。超高速・並列・インメモリ計算エンジン「SPICE」にデータをインポートすることにより、データセットのパフォーマンス向上を実現しました。ある地点・時間のデータ解析結果を可視化するポイントインタイムビジュアルの作成も可能です。また、自然言語クエリ機能であるQuickSight Qを活用することで、ユーザーの自然言語による質問に対して、適切なデータや分析結果を提示するといったインタラクティブな対応を実現しています。現状、既存システムとしてAWSを活用している企業や、Q&A形式で手軽にBIを活用したい企業に適しています。
CDPとBIを組み合わせてデータの分析・活用を強化しよう
BIとは、ビジネスの意思決定に関わる情報の取得を効率化し、意思決定を支援するツールです。CDPによって収集・統合したデータをBIが加工・分析することで、データをより実用的に活用しやすくなります。
今回紹介したBIの特徴やタイプ別の強みを参考に、CDPとBIを組み合わせてデータの分析・活用を強化してください。BIを導入することによって、幅広い部門・チームの関係者がデータを有効活用しやすくなるでしょう。
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