［3］知見は試行の積み重ねで得る、高速に試行を繰り返せるツールを選ぶ
事業部門の担当者が、事業の構造を知るために生データを分析する。膨大なデータから何らかの傾向を見い出すためには、何度も切り口を変えて集計を繰り返す必要がある。前回は、Excelの延長で利用できる「Power BI」と、試行錯誤の繰り返しに適したツールとして「Tableau（タブロー）」を紹介した。今回は、Tableauの特徴やそのほかのツールとの連携について解説する。 Tableauには、パソコンにインストールして使う「Tableau Desktop」、サーバーで使う「Tableau Server」、クラウドの「Tableau Online」などがある。Tableau Desktopの1ユーザー構成で25万円から。Excelのアドオンで使える「Power BI」は別にして、データ分析専用のツールとしては比較的安価だ。事業部が導入するにしても、ハードルは低いといえるだろう。 付けた属性のチュー
“雲の上”のデータ分析もAWSが先行
大手ベンダーが相次いで、データ分析向けのクラウドサービスを投入した。米IBMは2014年10月27日（米国時間）に、インメモリーのカラム型データウエアハウス（DWH）の「dashDB」を発表（関連記事1）。それに先立つ10月14日には、米セールスフォース・ドットコムがデータ分析プラットフォーム「WAVE」「Analytics Cloud」を発表している（関連記事2）。 こうしたサービスのポイントは、DWHやBIツールを組み合わせ、PaaSとしてデータ分析基盤を提供すること。ユーザーはデータを「集め」「蓄積し」「分析する」という一連の処理基盤を、一から構築する手間が省ける。また、処理量に応じて性能を引き上げたり、成果が出そうになかったら中止したりと、クラウドならではのメリットを享受できる。 データ分析PaaSで先行したのは、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）である。DWHの「Amazon
米IBMがデータ分析クラウド「Watson Analytics」をデモ、近日中にベータ版公開
写真1●米IBM Information and Analytics Group, Senior Vice Presidentのボブ・ ピッチャーノ氏（右）と、同 Predictive and Business Intelligence, Business Unit Executiveのマーカス・ハーン氏（左） 米IBMは2014年10月27日（米国時間）、米国ラスベガスで開催中のイベント「IBM Insight 2014」のジェネラル・セッションで、講演の目玉の一つとしてデータ分析のクラウドサービス「Watson Analytics」のデモを披露した（写真1～4）。既にサイトを公開済みで、近日中にベータ版サービスを始める（Watson Analyticsのサイト）。SQL文を使わず自然言語で解析を指示できるなど、ITや統計解析の専門知識がない一般従業員にも使えるという。 IBMは、データ
AIとBI、ビッグデータの危険な香り
AIとBI。アルファベットで一文字違いの古いキーワードが、新たなITトレンドにより華麗なる復活を遂げた。そのITトレンドは言うまでもなく「ビッグデータ」だ。だがAI的な話とBI的な話がごちゃ混ぜに語られることで、AIブームやBIブームの時と同様、“危険な香り”が漂い始めてきている。 AIはアーティフィシャルインテリジェンス（Artificial Intelligence）の略称で、言うまでもなく人工知能のことだ。1980年代半ばに一大ブームとなった。当時、専門家と同様の判断を可能にしたエキスパートシステムなどが一定の成功を収めたが、それ以上に広がらず、ITの先端分野の表舞台から姿を消していた。ところが最近、膨大なデータの中からコンピュータが知識を自動的に獲得できるようにする機械学習の進歩で、AIはビッグデータ分析の中核技術となり、再び脚光を浴びるようになった。 一方、BIはビジネスインテリ
人間BI脱出の切り札、超「Excel」：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 「社内の至るところでExcelを駆使して、業務に必要なデータを計算している。まさに『人間BI（ビジネスインテリジェンス）』の状態でした」。先日、取材をした企業で、業務改革の担当者の方にこんな話を聞いた。この企業は経理、生産管理、営業といった社内の各部門がそれぞれ、基幹系システムから必要なデータをダウンロードし、日本マイクロソフトの表計算ソフトExcelで加工して必要なデータを作り、それを電子メールやファイルサーバーで共有し、業務に活用しているという。 「当社も同じ状況だ」。こう思われる読者の方も多いのではないだろうか。日本企業の至るところで、「Excel」を駆使してデータの収集・加工を推進する「人間BI」が存在している。Excelはピボットテ
アシスト、BIソフト「QlikView」と機械学習分析「Bazil」を連携させるテンプレートを提供
写真1●ビジネスデータ分析画面（「年収が500万円以上」と推定される人が持つ、その根拠となるデータのうち、影響度の強い要因を可視化した例） アシストは2013年11月12日、個人向けに無償で提供しているBIソフト「QlikView Personal Edition」の分析テンプレートを拡充し、クラウド型の機械学習分析サービス「Bazil」を使って顧客データなどを分析できるようにした「QlikView Connector for Bazil」を開発したと発表した。 データ分析の用途として、（1）ビジネスデータ分析（写真1）と、（2）Twitter分析（写真2）の、二つの機能を提供する。 （1）ビジネスデータ分析では、顧客の離反分析や製品の品質改善など、複数の属性情報データを自動的に解析する。例えば、離反した顧客と取り引きを継続している顧客の属性情報をBazilで自動的にスコアリングする。これ
ビッグデータは99％失敗する
最近、「ビッグデータの話とBI（ビジネスインテリジェンス）とは何が違うのですか」との質問をよく受ける。そんなときには、「同じです」と私は答える。もう少し厳密に言えば、「ビジネスにおけるビッグデータ活用とBIの取り組みは本質的に同じ」ということだ。 このことから、ビッグデータ活用の将来を簡単に予言できる。つまり、日本企業の取り組みは99％失敗する。かつてBIの取り組みの多くが失敗した。そして今、なぜBIで失敗したかを総括することもなく、「これからはビッグデータ」だと浮かれている。と言うか、ビッグデータ活用がBIと本質的に同じであることにも気づいていない。これでは上手くいくはずがない。 ビッグデータ活用とBIの違いでよく言われることは、扱うデータの量と質。BIの場合、従来の基幹系システムで管理しているデータの分析が中心だった。一方、ビッグデータ活用では顧客の行動履歴、そして“つぶやき”のような
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