BIとは？データ可視化のBIツールをまとめてみた
どうもKoheiです。
寒くなってきましたね。
前回までデータを効率的に管理するためのデータベースについて書いてきました。
さて、今日はいよいよデータの可視化の核となるBI（ビジネスインテリジェンス）について書きたいと思います。
BIとは？
「データの可視化」まではよく聞いたことありますが、BIって皆さん聞いたことあるでしょうか？（僕は仕事で触れるまで知りませんでした・・・）
BIとはBusiness Intelligenceの名の通り「データからビジネスに役立つ知見を見つけ、経営判断などに利用する手段」のことを言います。
つまり、単にデータを可視化するだけでは足りなくて、そこから何か知見を発見し、ビジネスに活かすことまでを目指しています。
こうしたBIを推進するのがBIツールです。
もはや今の時代にBIツールを使っていない大手企業はほとんどいないんじゃないかと言われています。
BIツールが実現すること
BIツールが提供する機能として以下のものがあげられます。
レポーティング機能
いわゆるシンプルなデータの可視化機能。
複数のデータを結合して、折れ線グラフや縦棒・横棒グラフなど多様な形で表現することで、数値から読み取りにくい量の比較や増加傾向などを一目で読み取ります。
ダッシュボード機能
レポーティング機能で作ったグラフを組み合わせてひとつの画面にすることで、一目で多用な尺度からの情報判断を可能にします。
OLAP（多次元分析）
OLAPとはOnLine Analytical Processingの略であり、オンラインにデータを多次元的な視点で分析・可視化する処理のことを言います。
難しい感じですが、例えば先月の売り上げダッシュボードがあったら、「商品Aはどんな売り上げだったのか？」 「1週目は何が売れていたのか？」といった軸で条件を変え、その場でグラフを変化させて、要因分析をするイメージです。OLAPによって様々な条件結果を瞬時に提示することができます。BIツールが活きる部分です。
シミュレーション機能
将来○○だったら数値はどうなるのか？という仮説検証を実現します。
BIツールの製品例
2018年のGartnerレポートによれば、次の3社がBI platformのリーダに格付けされています。
Tableau
ビジネスインテリジェンスとデータ分析 | Tableau Software
BIツールとしては世界で圧倒的なシェアを誇る。
直観的操作でデータを簡単に可視化できるところに強みを持つ。凝らなくてもグラフもキレイ。様々なライセンス形態があるが、企業向けならユーザ課金で年間50000円/人から
Microsoft Power BI
Microsoftの出しているBIツール。
Excelベースのインタフェースで簡単に大容量データの可視化ができる。Excelユーザにとって使いやすい。ユーザ数課金と容量課金方式がある。データ量が少ないうちは年間13080円/人なので、tableauよりコスパよい。
Qlik Sense
Qlikは1993年にスウェーデンで誕生したBIをメインとする企業。
見た目はtableauの方がキレイと言われるが、データ連想技術と言われる独自の圧縮技術で勝手にデータの関係性を把握してくれる。インメモリDBを内包して、データを一元管理する役割も持つ。
新しいBIツールたち
その他、スタートアップ企業の製品やオープンソース製品も多数登場しています。
looker
個人的にも気になっているBIツール。まだ2013年にアメリカで登場したばかりだが、yahooやgithub、最近ではメルカリも導入を決め勢いのあるスタートアップ企業。lokker自体がデータを保持するのではなく、外部のdwhなどのデータソースを使う前提。レポートをコードとしてgithub連携できたりとユニークな機能を持つ。
re:dash
オープンソースのBIツールでは一番有名どころではないだろうか。比較的シンプルなグラフとダッシュボードを持ち、SQLでクエリを書く前提だったり、pythonが実行できたり、といろいろできる分、少しエンジニア向け。trialなら無料で、機能豊富な有料版はデータソースやダッシュボード数に応じた課金体系だが、tableauなどに比べたら圧倒的に安い
Superset
Apache Superset (incubating) — Apache Superset documentation
こちらもオープンソースのBIツール。re:dashに比べてグラフ表現が強く、SQLを書かなくてもキレイなグラフがかける。データベースの接続設定がやや煩雑。
metabase
こちらもオープンソースのBIツール。re:dashと比べて、操作性に優れ、GUIの操作も可能なので非エンジニアも利用しやすい。サーバリソースはre:dashに比べてやや高い。
まとめ
ここまでBIツールについて、その機能と製品例をまとめました。
他にもAWS, Azure, GCPでもダッシュボードツールがあったり・・・と非常に選択肢の種類の多い分野になっています。
BIツールを入れたからといってデータが活用できるとは限らずBIが実践できないケースも数多くあるそうです。環境にあった適切なBIツールを選定することが大切だと思います。
ではでは
