Originally published on January 8th, 2018.

ビジネスインテリジェンス(BI)のために強力なExtract-Transfer-Load(ETL)プロセスを構築することは、非常に強力なサポートになります(もし、それを正しく行うことができれば)。正しく行うための鍵は、過去データの分析と将来を見据えた予測分析を組み合わせた完全な戦略を持つことです。

ここでは、BI戦略のためにどうETLを開発すれば良いか、ビジネスを強化するためのETLの使用方法を具体的に解説します。

Table of Contents

What is BI?ビジネスにどう貢献するか?

大まかに言えば、BI(ビジネスインテリジェンス)とは、基本的には包括的な分析ソリューションであり、自社と成長中の市場の状況をよりよく理解するために使用することができます。ここで重要なのは、「包括的」という言葉です。BIソリューションのETLを本当に機能させるためには、ゼロから始めて、重要なコンポーネントを省略しないようにする必要があります。

ビジネスインテリジェンス戦略のためにどのようにETLを構築すべきか?

BI戦略のための新しいETLの作成と実装に関しては、考慮しなければならないことがたくさんあります。ここでは、対応しなければならない4つの主要なコンポーネントを紹介します。

1) ビジネスインテリジェンス・ロードマップ

BIの核心はアナリティクスとデータがすべてであり、全体を通して強力な戦略を望むのであれば、その両方を持っておく必要があるということです。具体的には、次のことを理解し、整理する必要があります。

  • レポーティングとアナリティクス:記録しておきたい主なアナリティクスは何ですか?戦略を改善するために最も重要なメトリクスは何か?その情報はどこから来ているのか?主なニーズを見極め、そこから戦略の構築を始めましょう。
  • 業界のKPI:あなたの会社のことだけを考えてはいけません。売上高、ROI、利益率などの業界KPIを調査し、これらのベンチマークをしっかりと理解することで、ビジネスが全体の中でどのような位置付けにあるかを正確に知ることができます。
  • カスタムKPIs:あなたが追跡しなければならない会社固有のメトリクスがあるかと思います。何を追跡すべきか、どうなっているかを知るために、早い段階でこれらを設定します。
  • 過去データ:時系列の変化を監視しない限り、ビジネスの進捗状況を完全に理解することはできません。過去のデータを記録しておくことで、自社の状況を俯瞰的に把握することができます。これにより、自社の取り組みが苦戦している場所や戦略の転換が必要な場所を正確に把握することができます。
  • BIクライアント:誰がBIソリューションを利用するのかを考慮し、そのニーズに応えましょう。

これらの要因のそれぞれがどのように企業に適用できるかを知ることで、特定のBIニーズに合わせてETLを構成することができます。

2) データソース

データソースは情報を抽出する場所です(ETLプロセスのE)。これが最初のステージで、その後、適切なソースにデータを準備するための "Transform "ステージ(Xplentyの場合は、当社のプラットフォーム上の変換ツールで、顧客がデータを変換、正規化、クレンジングできるようになっています)と、最終的な "Loading "ステージがあります。

ここでは、第一段階である「抽出」に焦点を当ててみましょう。最近のほとんどのビジネスでは、さまざまなソースから入ってくるデータがあり、これらすべての情報を総合的に分析する必要があります。つまり、データを収集して整理する必要があるということです。

    • コアとなるデータ:モバイルアプリ、ウェブサイト、オンラインショップなどを介してビジネスで生成されたデータ
    • 周辺データ:CRMや分析システムなど、購入した製品やサービスから生成されるデータ。
    • 外部データ:センチメント分析のようなもので収集されたデータ。

    まず最初のステップは、どのようなデータソースがあるのか?、各ソースごとにどういった情報を取得するのが最も適切なのか?、そしてそれらを包括的に見る方法について理解することです。

    これが次のポイント、データの保存につながります。

    3) データウェアハウス

    データソースが何であるか、どのタイプの情報が必要なのかが分かったら、情報をどこに保存するか(またはロードするか)を決めなければなりません。ほとんどの企業にとって、これはデータウェアハウスを選定し、構築することを意味します。それらが正しくオーガナイズされていれば、データウェアハウスは、あなたの取り組みがどれだけうまく機能しているかを理解でき、強力な戦略的意思決定を行うことができるように、会社の過去データに包括的な視野を与えてくれます。もう一度言いますが、時間をかけ、それを正しく行うことが重要です。データウェアハウスでは、これは以下のようなこと決定することを意味します:

    • スキーマの設計
    • クラウド vs. オンプレミス
    • DBサイズ
    • 並列処理
    • スケーリング

    関連ブログ: What to Consider When Selecting a Data Warehouse for Your Business

    4) ビジネスインテリジェンスチーム

    これまでのセクションでお分かりのように、BI計画のための強力なETLを構築するには、多くの労力を必要とします。チームが効果的にタスクを整理して実行できるようにする必要があります。そのためには、以下の主要な5つの役割(ロール)それぞれに誰かをアサインすることが必要になります。ここで意図するのは、以下のタスクを達成するために それぞれ別の5人が必要になるという意味ではなく、チームの誰かがこれらの役割を果たすための能力とスキルを持っているか確認する必要があるということです。

    • BI責任者:ビジネススキルと技術力を備え、インサイトを作り出し、ビジネスを改善するためのBI戦略を構築し、実行する。
    • BI開発者:開発者は、様々なソースからのデータを統合するためのデータパイプラインを設計・構築し、最も重要な情報を適切な方法で抽出、変換、データウェアハウスへのロードを行う。
    • データ/ビジネスアナリスト:アナリストは、データを取得、処理、サマリーします。その後、この情報を使用してレポート、サマリー、ビジュアライゼーションを社内に提供し、分析を理解しやすく、実行可能なインサイトに変換します。
    • データベースアナリスト:この役割は、データベース関連のすべてのことを担当しています。データベースシステムのメンテナンス、新規データベースアプリケーションの作成、既存のデータベースアプリケーションのサポートおよび企業のデータやメタデータの管理を行います。
    • データサイエンティスト:データサイエンティストは、コンピュータプログラミング、統計、分析ツール、機械学習を利用して、ビッグデータから実用的な洞察を引き出す。

    では、なぜチーム内でこれらの役割すべてを埋める必要があるのでしょうか?BIが間違ったやり方をしていたり、不完全なものであれば全く意味がありません。専任のBIチームメンバーがいなければ、既存の従業員はアナリティクスの実施と、自身が本来担当している業務に時間を割かなければなりません。このような場合、必ずBIは二の次になるため、ある部分の仕事が確実に割れ目から抜け落ちてしまいます。

    これは特に、BIの取り組みを無駄にしないようにチームで責任を持ってやれる人間が社内にいない場合に言えることです。そこでBIチームとサポートシステムの一部として、もし経営層の誰かを加えることができれば特に助けになるでしょう。

    Putting It All Together

    これら4つのコンポーネントに焦点を当て、それらを発展させることが、ビジネスにとって包括的で有用なETL BI戦略を作成するための第一歩となります。もちろん、ここに記載されているのは、計画プロセスの概略にすぎません。ビジネス・インテリジェンスに関するより多くのリソースについては、以下の関連記事をチェックしてください。

    ステップバイステップの詳細については、電子書籍「How to Build an End-to-End BI Solution(エンドツーエンドのBIソリューションの構築方法)」をご覧いただくか、弊社のソリューションの専門家にお問い合わせください。

    Xplentyを利用するメリット

    BI戦略のための強力なETLとは、その中核に強力なETLソリューションを持っておかなければなりません。そこでXplentyの出番です。Xplentyの強力なプラットフォームツールにより、顧客はコンプライアンスのベストプラクティスを遵守しながら、効果的にデータを変換して分析することができます。Xplentyを使えば、重要なデータをクラウド上で分析のために統合し、処理し、準備することができます。Xplentyのプラットフォームをご自身で体験したい方は、以下のリンクからデモを予約ください。

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