ユーザーの人気と主な機能に応じて最高のビジネスインテリジェンスソフトウェアを調査しました。下のグラフで最高のBIソフトウェアを比較し、ビジネスインテリジェンスソフトウェアの詳細を読んでください。会社に最適なBIソフトウェアの推奨事項のカスタムセットについては、ページの上部にある製品選択ツールをお試しください。

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  • SAP BusinessObjectsは、単独で、またはより大きなSAPテクノロジースタックの一部として機能するビジネスインテリジェンスツールです。
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  • Geckoboardは、企業が既存のソフトウェアに接続し、ダッシュボードに主要な指標を表示できるようにするダッシュボードソフトウェアです。
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  • Sisenseは、SaaS製品からのデータとデータベースを直接組み合わせて、すべてのユーザーの分析を行うビジネス分析ソフトウェアです。
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  • Oracle Business Intelligenceは、Oracleビジネススタック上で実行されるミドルウェアであり、企業に広範囲の分析オプションを提供します。
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  • Tableauは、データアナリストや企業向けの主要なビジネスインテリジェンスソフトウェアです。
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  • Domoは、アプリへのネイティブ接続とデータ処理ソフトウェアを組み合わせたビジネスインテリジェンスソフトウェアです。

1. ビジネスとはインテリジェンスソフトウェア？
2. トップビジネスインテリジェンスソフトウェアベンダーのレビュー
3. ビジネスインテリジェンスソフトウェアの比較
4. 主要なビジネスインテリジェンスソフトウェアの機能と推奨ベンダー
5. 適切なビジネスインテリジェンスソフトウェアの選択

ビジネスインテリジェンスソフトウェアとは

ビジネスインテリジェンスソフトウェアは、企業がデータを取得、分析、変換するために使用する一連のツールです。有用なビジネス洞察。ビジネスインテリジェンスツールの例には、データの視覚化、データウェアハウジング、ダッシュボード、およびレポートが含まれます。競合他社のインテリジェンスとは対照的に、ビジネスインテリジェンスソフトウェアは、外部ソースからではなく、ビジネスが生成する内部データから取得します。

ビッグデータが目立つようになるにつれて、BIソフトウェアの人気も高まります。企業は、これまでにない規模でビジネスデータを生成、追跡、およびコンパイルします。しかし、このデータを理解し、それを使用してビジネスの成果を向上させることができなければ、このデータはすべて意味がありません。

情報に基づいた選択を行うには、企業は証拠に基づいて意思決定を行う必要があります。企業とその顧客が作成する膨大なデータには、購入パターンと市場動向の証拠が含まれています。そのデータを集約、標準化、分析することで、企業は顧客をよりよく理解し、収益の伸びをより正確に予測し、ビジネスの落とし穴から身を守ることができます。

ビジネスインテリジェンスは、従来、四半期または年次のレポートの形式をとっていました。しかし、今日のソフトウェアを利用したビジネスインテリジェンスツールは、継続的かつ軽量で機能します。これらの洞察は、企業が数分で行動方針を選択するのに役立ちます。

BIソフトウェアは、定量化可能な顧客およびビジネスアクションの海を解釈し、データのパターンに基づいてクエリを返します。 BIにはさまざまな形式があり、さまざまな種類のテクノロジーにまたがっています。このガイドでは、トップのビジネスインテリジェンスソフトウェアベンダーを比較し、ビジネスインテリジェンスを提供するためにデータが通過する必要のある3つの主要な段階を分析し、さまざまな規模のビジネス向けにビジネスインテリジェンスソフトウェアを購入する際の考慮事項を示します。

トップビジネスインテリジェンスソフトウェアベンダーのレビュー

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• Tableau vs. Spotfire：非ITの第一人者のためのビジネスインテリジェンス
• TableauとLooker：ビジネスインテリジェンスソフトウェアの比較
• Power BIとTableau：データ分析のデュエル
• 16データを視覚化および分析するためのTableauの代替案
• Domo vs. Tableau：適切なビジネスインテリジェンスソリューションの選択
• 組み込み分析が顧客にデータサイエンスをもたらす5つの方法
• IT部門はこれら6つの顧客インテリジェンスBIソフトウェアの選択肢を気に入るはずです
• 中小企業、エンタープライズビジネス向けの最高の組み込み分析ソフトウェアオプション
• TechnologyAdvice2019ベストビジネスインテリジェンスソフトウェアアワード
• トップ10予測分析ツール、Byカテゴリ
• データでカナリアを見つける：非アナリスト向けのデータマイニング手法

ビジネスインテリジェンスソフトウェアの比較

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最高のBIソフトウェア（カテゴリ別）

セルフサービス	データ視覚化	データウェアハウジング	BIプラットフォーム
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	セグメント	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

主要なビジネスインテリジェンスソフトウェアの機能と推奨ベンダー

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ビジネスインテリジェンスのためのデータストレージ

データは、組織全体のさまざまなシステムに存在します。最も正確な分析を行うには、企業はこれらの各システムのデータ型全体で標準化されたフォーマットを確保する必要があります。たとえば、大企業は、顧客関係管理（CRM）アプリケーションに顧客に関する情報を持ち、エンタープライズリソースプランニング（ERP）アプリケーションに財務データを持っている可能性があります。これらの個別のプログラムは、データのラベル付けと分類が異なる場合があり、分析前にデータを標準化する必要があります。

一部のビジネスインテリジェンスソフトウェアプログラムは、ネイティブAPI接続またはWebhookを介してソースアプリケーションから直接分析用のデータを取得します。他のビジネスインテリジェンスシステムでは、データストレージシステムを使用して、さまざまなデータセットを共通の場所に集約する必要があります。中小企業、単一部門、または個々のユーザーは、ネイティブ接続が適切に機能することに気付くかもしれませんが、大企業、企業、および大規模なデータセットを生成する企業は、より包括的なビジネスインテリジェンスの設定が必要になります。

一元化されたストレージソリューションを選択すると、企業はデータウェアハウスまたはデータマートを使用してビジネス情報を保存し、抽出、変換、および読み込み（ETL）ソフトウェアを購入してデータストレージを容易にすることができます。または、Hadoopなどのデータストレージフレームワークを使用してデータを管理することもできます。

データウェアハウス

ビジネスインテリジェンスは、データウェアハウスを構築することにより、異なるデータソースを1つのデータベースに結合します。データウェアハウスは、他のBIアプリケーションによってクエリおよび分析されるデータの中央リポジトリとして機能します。データウェアハウスは、抽出、変換、読み込みの方法を使用して、組織全体のデータを集約し、他のアプリケーションがデータにすばやくアクセスできるようにします。

分析ツールとレポートツールは、データウェアハウスがなくても機能しますが、実行中です。 CRMソフトウェア、または販売時点（POS）ソフトウェアを介したレポートは、インテリジェンスの焦点を制限するだけでなく、それらのアプリケーションのパフォーマンスにも悪影響を及ぼします。また、これらのシステムのデータはさまざまな形式で存在するため、データを共通の形式に再構築して共通の領域に格納しない限り、結論を導き出し、パターンを特定することは非常に困難です。

データに保存されたデータウェアハウスは、データを生成するシステムから取得されるディメンションまたはファクトの形式を取ります。ファクトは、ウィジェットの販売など、特定のアクションの数値を表します。ディメンションは、日付と場所を追加することでファクトにコンテキストを提供し、メタデータとも呼ばれます。たとえば、ディメンションによってウィジェットの売上が数か月または数年ごとに分割され、クエリの実行が容易になる場合があります。

詳細と推奨されるデータウェアハウスベンダーについては、データウェアハウスの概要ページをご覧ください。

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データマート

データウェアハウスの本質的に単純で狭いバージョンであるデータマートは、会社全体からのデータを保存するのではなく、データの特定のサブセットに焦点を合わせます。より頻繁に使用されるデータ、または1つの部門のみが使用するデータを保存する場合があります。企業は、データウェアハウスよりもデータマートを実装する方が安価であり、データベースの複雑さを制限することで、IT以外のスタッフにより良いユーザーエクスペリエンスを提供できます。

抽出、変換、読み込み（ETL）ソフトウェア

データがデータウェアハウスに転送されるプロセスにちなんで名付けられたETLアプリケーションは、中央の場所でデータを正規化します。企業は、データウェアハウスソフトウェアと一緒に、またはアドオンアプリケーションとしてETLソフトウェアを購入できます。 ETLプロセスの各部分を調べてみましょう。

• 抽出：データ抽出は、元のシステムからデータを取得するプロセスです。多くの場合、プロセスの最も難しい側面である、ソースシステム（ERPやCRMシステムなど）からデータを抽出する成功の度合いは、残りのプロセスの成功に影響を与えます。非構造化データは、行や列に収まるように適切にフォーマットされていないため、データウェアハウスに保存した後の分析がより困難になります。非構造化データに、作成者、コンテンツの種類、その他の識別要素に関する情報などのメタデータをタグ付けすると、データウェアハウスに保存され、最終的にBIソフトウェアに読み込まれるときに、チームが適切なデータを見つけるのに役立ちます。
• 変換：オリジンのアプリケーションからデータを取得した後、そのデータは、将来使用するためにデータウェアハウスに保存する前に正規化する必要があります。ビジネスインテリジェンスシステム内の分析が正しく機能するためには、発信元の異なるアプリケーションからのデータが同じ形式で存在する必要があります。そうでない場合、クエリは正確ではありません。
• ロード：データがソースシステムと変換フェーズで正規化されると、中央データベース、最も一般的にはデータウェアハウスにロードする準備が整います。負荷の頻度は組織によって異なります。新しいデータを毎週入力する企業もあれば、毎日入力する企業もあります。

Hadoop

人気のあるデータストレージフレームワークであるHadoopは、大量のデータセットを処理します。 Hadoopはデータを保存しますが、従来のデータウェアハウスとは異なります。 Hadoopは、ユーザーが複数のサーバーにファイルを保存できるようにするクラスターシステム（Hadoop分散ファイルシステムまたはHDFS）を使用します。

Hadoopのインフラストラクチャは、大量のデータを管理および生成する企業に優れたフレームワークを提供します。大きなデータファイル。そのクラスターフレームワークにより、Hadoopはバックアップメカニズムとしても機能します。1つのサーバーがダウンしても、企業はすべてのデータにアクセスできなくなることはありません。 Hadoopは、通常のデータウェアハウスのようなアドホッククエリには適していないため、JavaScriptに慣れていないユーザーにとっては非常に複雑になる可能性があります。

ビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用したビッグデータの分析

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企業がデータをデータウェアハウスに保存するか、ソースシステムでクエリを実行するかに関わらず、データ分析とその結果の洞察により、この分野はビジネスユーザーにとって魅力的なものになります。分析テクノロジーは複雑さの点で異なりますが、大量の正規化されたデータを組み合わせてパターンを識別する一般的な方法は、プラットフォーム間で一貫しています。

データマイニング

「データ検出」とも呼ばれます。 」データマイニングには、パターンと不整合を明らかにするためのデータセットの自動および半自動分析が含まれます。データマイニングから引き出される一般的な相関関係には、特定のデータセットのグループ化、データ内の異常の検出、異種データセットからの接続または依存関係の描画が含まれます。 p>

データマイニングは、予測モデリングなどのより複雑な分析で使用されるパターンを明らかにすることが多く、BIプロセスの重要な部分になります。

データマイニングによって実行される標準プロセスのうち、関連付けルール学習は最大のメリットをもたらします。データを調べて依存関係を描き、相関関係を構築することで、アソシエーションルールは、顧客がWebサイトを操作する方法や、購入行動に影響を与える要因をよりよく理解するのに役立ちます。

アソシエーションルールの学習は、もともと接続を明らかにするために導入されました。スーパーマーケットのPOSシステムに記録された購入データ間。たとえば、顧客がケチャップとチーズを購入した場合、相関ルールにより、顧客がハンバーガーの肉も購入したことが明らかになる可能性があります。これは単純な例ですが、あらゆる種類の業界の非常に複雑な一連のイベントを接続するタイプの分析を説明するために機能し、ユーザーが他の方法では隠されていたであろう相関関係を見つけるのに役立ちます。

データ分析ビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用

おそらくBIの最もエキサイティングな側面の1つである予測分析アプリケーションは、データマイニングの高度なサブセットとして機能します。名前が示すように、予測分析は現在および過去のデータに基づいて将来のイベントを予測します。これらのソフトウェアアプリケーションは、データセット間の接続を描画することで、将来のイベントの可能性を予測します。これは、企業にとって大きな競争上の優位性につながる可能性があります。

予測分析には、詳細なモデリングが含まれ、機械学習の領域に踏み込むこともあります。 、ソフトウェアが実際に過去のイベントから学習して、将来の結果を予測します。ここでは、予測分析の3つの主要な形式に焦点を当てましょう。

予測モデリング

予測分析の最もよく知られているセグメントであるこのタイプのソフトウェアは、その名前が示すとおりに機能します。 ：特に単一の要素を参照して予測します。予測モデルは、特定の測定単位とその単位に関連する少なくとも1つ以上の機能との間の相関関係を検索します。目標は、異なるデータセット間で同じ相関関係を見つけることです。

記述的モデリング

予測モデリングでは、可能性を予測するために、ユニットとその特徴の間の単一の相関関係を検索します。たとえば、顧客の乗り換え保険プロバイダーの場合、記述的モデリングは、データを管理可能なサイズとグループに縮小しようとします。記述的分析は、固有のページビューやソーシャルメディアの言及などの情報を要約するのに適しています。

意思決定分析

意思決定分析では、個別の意思決定に関連するすべての要素が考慮されます。意思決定分析は、その意思決定に関与するすべての変数にわたってアクションが持つカスケード効果を予測します。言い換えれば、意思決定分析は、結果を予測して行動を起こすために必要な具体的な情報を企業に提供します。

自然言語処理

データには、構造化、半構造化、非構造化の3つの主要な形式があります。 。非構造化データが最も一般的であり、コンピューターが簡単に読み取れない形式で存在するテキストドキュメントやその他の種類のファイルが含まれます。

非構造化データは行や列に保存できないため、従来のデータマイニングソフトウェアでは分析できません。ただし、このデータは多くの場合、ビジネスの成果を理解するために重要です。非構造化形式のデータが非常に多いため、テキスト分析は、最高のビジネスインテリジェンスソフトウェアを見つける際の重要な考慮事項です。

テキスト分析ソフトウェアとも呼ばれる自然言語処理（NLP）ソフトウェアは、大規模なセットを組み合わせます。非構造化データを使用して、隠れたパターンを見つけます。 NLPは、ソーシャルメディアを扱う企業にとって特に興味深いものです。適切なソフトウェアを使用すると、企業はキーワードやフレーズ（たとえば、企業名）を追跡するルールを設定して、顧客がその言語を使用する方法のパターンを見つけることができます。自然言語処理ツールは、顧客の感情を測定し、生涯の顧客価値に関する洞察を提供し、将来の製品ラインに情報を提供できる顧客の傾向を学習します。

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企業レポート用のビジネスインテリジェンスソフトウェア

前の2つのアプリケーションビジネスインテリジェンスソフトウェアは、ビジネスインテリジェンスシステムの仕組み、つまりビジネスデータの保存方法と、ソフトウェアがこのデータを意味のあるインテリジェンスに洗練する方法を扱いました。ビジネスインテリジェンスレポートは、これらの調査結果の提示に重点を置いています。

オンライン分析処理（OLAP）

オンライン分析処理（OLAP）は、多次元データベースを使用して、ユーザーがデータウェアハウスにクエリを実行し、レポートを作成できるようにします。複数の視点からデータを表示します。 OLAPにより、ビジネスインテリジェンスソフトウェアは、データを結合し、単一のメトリックにドリルダウンし、従来のスプレッドシート設定では取得できない単一のメトリックの組み合わせのデータを表示することができます。

たとえば、サプライチェーンのデータ指標には、場所、SKU、購入日、営業担当者、有効期限などがあります。OLAPツールは、アナリストにこれらのメトリックの任意の組み合わせの明確な全体像を提供できます。これにより、アナリストは、2次元または3次元のスプレッドシート内に隠されていた洞察を明らかにすることができます。

データの視覚化

BIで最も人気のあるトレンドの1つであるデータの視覚化により、企業はデータマイニングやその他の分析の結果をグラフィカルに表示できます。グラフ、チャート、またはマップなどの視覚的な形式で調査結果を提示すると、最も重要なメトリック、つまりスプレッドシートのコンテキスト内では表示されない洞察を即座に把握できます。 BIの使いやすさの向上に向けた幅広いシフトの一環として、データ視覚化UXは、ソフトウェア購入の決定において大きな要因になる可能性があります。

ダッシュボード

すべてのビジネスユーザーがダッシュボードで利用可能なすべてのものに完全にアクセスできる必要があるわけではありません。ほとんどの従業員は、最も重要なメトリックのダッシュボードにアクセスするだけで済みます。事前定義されたさまざまな視覚化に一目でアクセスできます。各企業はカスタムビジネスニーズに基づいて独自のダッシュボードを定義できますが、考えられるダッシュボードの設定には、

• セールスファネルの各段階でのリードと見込み客の総数、KPIメトリックを含むセールスダッシュボードがあります。営業担当者ごとにスケジュールされた会議の総数、総収益リーダーボード、月間目標に向けた総収益を示すガスゲージツール
• 1日あたりのマーケティング適格リードの総数を示す線図を示すマーケティングダッシュボード、 1か月あたりのパフォーマンスの高いブログ投稿、最新のソーシャル投稿。
• オープンチケットの総数、1日あたりのクローズされたチケットの数、平均クローズ時間、チケットの合計リーダーボードを視覚化したカスタマーサクセスダッシュボード
• スプリントの進捗状況、未解決のバグチケットの総数、現在のオンコール開発者、機能リクエストのリーダーボードに関する主要な指標を含むITサポートダッシュボード

アラートと通知

ダッシュボードとレポートは大幅に拡張されますがIT以外のユーザー向けのビジネスインテリジェンスソフトウェアのユーザビリティ、アラート、および通知は、すべてのビジネスユーザーにさらに実用的なアプリケーションを提供できます。アラートは、ツールにほとんど時間を費やしていないユーザーに、早急な対応が必要なデータの変更を通知します。

企業がパフォーマンスの高低のしきい値についてアラートを設定すると、緊急事態になる前に、対応を動員したり問題を調査したりする必要がある時期を追跡できます。さらに良いことに、目標メトリックのアラートを設定する企業は、チームの取り組みを早期かつ頻繁に祝い、認識することができます。

ビジネスインテリジェンス市場の状況

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• 2018年のドレスナーアドバイザリーレポートによると、ビジネスインテリジェンスユーザーの50％近くが「 「より良い意思決定」がプロジェクトの重要な目標であり、BIユーザーの35％が、コスト削減と収益の成長をBIの対象となる重要なビジネス目標として評価しています。
• Raconteurは、大規模なグローバル企業の90％が2019年までにチーフデータオフィサー（CDO）を配置し、収益の増加、コスト削減、意思決定を推進します。
• BI-Survey.comは、データ品質管理、データ視覚化、セルフサービスBIがビジネスインテリジェンスの3つの最も重要な傾向。同じ調査では、2016年から2019年の間にビジネスユーザーのデータ準備に対する関心が最も高まっていることがわかりました。

これらの統計は、外部でのビジネスインテリジェンスの使用の増加を示していますビジネスユーザーがd内のデータ分析の価値を理解するにつれて部門を超えて、ビジネスインテリジェンスの需要が高まっています。部門は、データの視覚化が、直感や推測によって長い間答えられてきた質問に即座に答えることができる方法を理解しており、これらのツールを利用してより良い意思決定を行い、収益を上げる方法を知りたいと考えています。

トレンド

インメモリデータベース

インメモリデータベースの処理では、情報を読み取るためにディスクやハードドライブの処理ではなくRAMを使用します。この方法で情報にアクセスすると、アプリケーションのパフォーマンスが飛躍的に向上します。より機敏なシステムへの需要と相まって、コンピューティング環境でのRAMの能力の向上は、このソフトウェアがBIの将来に大きな利害関係を持っていることを意味します。メモリ価格の劇的な低下により、多次元データベースやキューブを介して分析を実行するためのより一般的なオプションになっています。

ビジネス部門全体でのビジネスインテリジェンスソフトウェアの使用

ますます多くのBIユーザーがいますITスタッフではありません。彼らは、BIの力を利用して競争上の優位性を獲得したいと考えている、標準的な技術知識を持つ従業員です。

その結果、レポートメカニズムの設計と分析機能の使いやすさは、アクセスの障壁を低くする方向に向かっています。優れた分析機能やデータウェアハウジング機能を備えているだけではもはや十分ではありません。 ITエキスパートと分析経験のないビジネスユーザーの両方が使用できる必要があります。

SAP、IBM、Microsoft、SASなどの主要なBIベンダーの多くは、すべて新しい小規模企業の蜂起に対応していました。インターフェースを完全に再設計することで、使いやすいビジュアル機能を提供しました。 2018年のDresnerAdvisory Servicesレポートによると、BI採用の主な動機は、経営幹部、運用部門、および営業部門にあります。 TableauやTIBCOSpotfireなど、いくつかのベンダーが「セルフサービス」BIスペースを専門としています。これらは、TableauとSpotfireの投稿で比較しています。

組み込み分析

ビジネスインテリジェンスソフトウェアの約束組み込み分析ツールの需要を促進している、技術に詳しくない従業員のビジネス分析を明確にするため。これらのツールを使用すると、企業はBIソフトウェア内でデータの視覚化を構築し、それらの視覚化を企業アプリ内の内部および外部の顧客に動的に提供できます。

組み込みの分析により、企業は、レポートと分析のダッシュボードとツールを最初から構築するために使用する数千時間と数十万ドルを節約できます。これらのツールにより、ビジネスユーザーはカスタムのプラグアンドプレイの視覚化にアクセスできるようになり、市場投入までの時間が大幅に短縮されます。

適切なビジネスインテリジェンスソフトウェアの選択

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これらのツールが提供するすべての機能を並べて比較することは困難な作業になる可能性がありますが、私たちは支援できますソフトウェア検索を何時間も短縮できます。今すぐお問い合わせいただくか、ページ上部のフォームに記入してプロセスを開始してください。機能要件とデータニーズに合った一連の推奨事項をお送りします。

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