BIの第2波がやって来る？：特集：データ経営でビジネスを制す（1/3 ページ）

景気が回復基調になるとBI製品が売れるんだとか。だれがその相関係数を示したのかは知らないが、企業の景気短観も徐々に回復し、データ活用を巡る熱い季節に入っいてく。

[梅田正隆，ITmedia]

梅田 正隆

　通称、e-文書法（民間事業者などが行う書面の保存等における情報通信の技術の利用に関する法律）が2005年4月に施行されたこともあり、組織は保存義務のある書面を電子化することが認められるようになった。確かなデータ、正確な情報管理が、コンプライアンスの観点からも不可欠となっている。

　サイバー空間解析「Webウェアハウス」の研究で知られる東京大学生産技術研究所の喜連川優教授が数年前から指摘しているように、情報津波時代は「データが主役」だ。格納したデータをいかに戦略的に活用できるか。そこに組織のフォーカスが移っていく。今再びBIが、組織のデータ活用において注目を集め始めている。

　近年、コンペチターの買収によりBIベンダーの業界地図は幾分整理されてきたのだが、一方で、エンタープライズ・アプリケーションベンダーやミドルウェアベンダーらがBI製品あるいはBI機能を強化し始め、ユーザーの選択肢も広がっており、市場を巡る戦いは厳しさを増している。

　今さらBIを説明し直すこともないのだが、ここで頭の中を整理してみよう。

一般的なBIの仕組み

　BIは、組織内に散在しているデータを集め、統合し、分析して、ビジネス課題の解決や意思決定につながる情報を得るための手段と仕組みのことだ。以下に、BIを3つのプロセスに分けて整理してみよう。

BIの命はデータ品質

　BIの足腰として重要となのが、ETL（データ抽出、変換、書き出し）プロセス。ETLプロセスでは、まず、基幹系システムや業務系システムなどの複数のデータソースから、対象とするデータを抽出（Extract）する。

　次に、不ぞろいなデータ形式やコード体系を共通化するために変換（Transform）する。そして、ターゲットとするデータウェアハウスやデータマートに変換したデータを書き出す（Load）。とりわけ、バラバラのデータソースからデータを引っ張り出し、データの意味を揃えて加工し直すプロセスが重要となる。

　最近では、重要なデータの物理的、論理的な素性をメタデータとして管理するサーバが提供されるようになった。面倒なデータの管理をグラフィカルな管理画面で行えるようになり、データ管理業務の効率化も進んでいる。また、バッチ処理のデータだけではなく、リアルタイムなトランザクションデータも利用できるようになり、分析対象となるデータは増えている。

　とにかくデータの正確性、一貫性がBIの命。BIを成功させるための最大のポイントとがデータの品質であり、いかにデータを統合できるかによってBIシステムの基礎体力が決まってくる。