![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2021-11-09T02:45:37+00:00","default:admin","admin") #author("2021-11-18T11:00:49+00:00","default:admin","admin") -[[ビジネス・インテリジェンス - @IT情報マネジメント用語:http://www.atmarkit.co.jp/aig/04biz/bi.html]] -[[データウェアハウスの情報源:http://homepage2.nifty.com/mnakamura/dw/dwmenu.html]] -[[BI（DWH・OLAP・データマイニング・ETL）を導入実績から探す:http://kk-f.jp/results/index/BI%EF%BC%88DWH%E3%83%BBOLAP%E3%83%BB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%BBETL%EF%BC%89]] * 概要 [#c73b86d0] Business Intelligenceツールの略。DWH（データウエアハウス）などに格納された，大量の数値データを分析するのに使う。 BIツールを利用することで，情報システム部門に帳票データ作成を依頼しなくても，エンドユーザー自身が，独自の視点でデータを分析し，業務上の意思決定を迅速にこなせる。 -[[BIツールとは:http://techon.nikkeibp.co.jp/article/WORD/20060227/113736/]] -[[BIツールの分類と選択方法:http://www.thinkit.co.jp/free/compare/10/1/]] -[[BIの限界と未来:http://www.atmarkit.co.jp/news/analysis/200906/15/bi.html]] -BIツールの構成要素 --データウェアハウス(DWH) ... 時系列に蓄積された大量の業務データの中から、各項目間の関連性を分析するシステム --意思決定支援システム(DSS) ... --オンライン分析処理(OLAP) --クエリツール --レポーティングツール --データマイニング ** ポイント [#j0bfc6b6] -「知りたいこと」「知る必要があること」から考え始め、それに必要なデータは何かを特定するという手順を踏むことが、役に立つ分析を行う上で大事なコツ -分析結果を実務に活用するためには、データ分析の専門的知識よりもデータが持つ意味をその業務に沿って理解する能力が求められる -具体的なアクションに結びつけるという発想が必要不可欠 -集計分析型BIのポイント --データの定義を明確にする --基準値と比較する --類似に着目して分析軸を定義する * 集計分析 [#y14f85b0] * 発見 [#da2cb61d] * 見える化 [#bbf920e1] -現状の業務評価指標やプロセス毎の達成度を見えるようにする -見える化であぶり出された課題を解決する * パフォーマンス管理 [#r41d1293] -対象（顧客、店舗、商品・サービスなど）や業務プロセスに関する状態を見える化することによって測定・監視を行う -KPIを設定してパフォーマンスの善し悪しを評価 -プロセスの異常やパフォーマンスの悪さなどの問題点の早期発見、迅速に対策を実施 -業務レベルでは、現場の測定・監視・分析を通じて業務改善を促進 -経営レベルでは、経営状態の測定・監視・分析を通じて企業の経営戦略にフィードバック -KPIによるパフォーマンス管理から、分析、仮説作り、施策実施後の検証までを1つのシステムで実行できるようにする ** ツール [#y2a7a734] -BAM (Buisiness Activity Monitoring) -BPM (Business Process Management) -CPM (Corporate Performance Management) ... 企業全体の経営状態を測定・監視・評価 -KPIに関して --KPIの計算に資するデータを集計 --KPIの改善活動の効果を分析 --全社レベルのKPIや戦略目標に対して、各部門のKPIの改善の貢献度を分析 --何をKPIとして測定するのか、監視に即時性が求められるかどうかは、現場の業務レベルと全社の経営レベルで異なる * 設計 [#t1f01ca5] BIツールの設計 -[[第1回：BIの世界を体験する−イントロダクション オープンソースBIツールOpenOLAP:http://thinkit.co.jp/free/tech/1/1/1.html]] * 機能 [#paab19dc] ** ETL (extract / transform / load) [#c438b2e5] -[[Extract/Transform/Load - Wikipedia:http://ja.wikipedia.org/wiki/Extract/Transform/Load]] 下記の処理、またはそれを行うソフトウェア -基幹業務システムなどに蓄積されたデータを抽出(extract) -データウェアハウスなどで利用しやすい形に加工(transform) -対象となるデータベースに書き出す(load) ** ETLツール [#h4d88b92] -[[データ統合の頼れる味方！「ETLツール」:http://www.keyman.or.jp/3w/prd/63/30002663/]] 下記の機能を持つツール -GUIを使ってデータの流れをビジュアルに構築する -データ形式の変換機能 -不正なデータを排除したり一定の形式にデータを修正するデータクレンジング機能 -メタデータ管理機能 --メタデータとはデータについての情報を記したデータのこと --テーブル/カラムの名前や意味などのデータそのものに関するもの（テクニカルメタデータ） --テーブル間及びプログラム同士の依存関係や処理内容などのデータの流れに関するもの（ビジネスメタデータ） --メタデータには、そのデータが「いつどこで誰によって」収集され、どのような形式で保存されているのかが記録されている -パラレル処理 --パイプライン処理 --パーティショニング処理 主要ツール -[[インフォマティカ「PowerCenter」:http://www.informatica.jp/products_services/powercenter/]] -[[日本IBM「DataStage」:http://www-06.ibm.com/software/jp/data/infosphere/datastage/]] オープンソフトツール -Pentaho Data Integration -Talend Open Studio --[[アダプタの多さと低価格でETLツールを訴求:http://it.impressbm.co.jp/e/2009/08/20/1111]] ** データウェアハウス／データマート [#yeb218dd] -データウェアハウス ... 企業全体のデータベースを1つに結合したもの -データマート ... データウェアハウスから特定の部署や用途に応じたデータだけを取り出して個別にまとめたもの ** OLAP [#xa82297d] -MOLAP（Multi‐Dimensional OLAP） --「キューブ」と呼ばれる専用の多次元分析用DBを参照 --ERPのRDBやデータウエアハウスのデータを集約して，定期的にあらかじめキューブを作成する。分析処理のレスポンスが早いが，キューブ作成に時間がかかるため，リアルタイム性に制約がある。 -ROLAP（Relational OLAP） --ユーザーからの分析処理要求に応じて動的にSQLを発行して結果を返す。汎用のRDBを対象とするので検索範囲が広く，柔軟な分析が可能だが，処理速度がやや遅い。 ** 統計分析 [#g80f4f23] 事前にモデル式という形で関係式を定義した後に係数を求める ** データマイニング [#p2b1b485] -事前に関係式のような構造を定義せずに莫大なデータの中から隠れた知識を発見する -探索指向的データマイニング ... 事前の仮説設定や項目、分類の定義を行わず、データから探索的にパターンや類似性を見出そうとするもの --アソシエーション・ルール分析 ... ある事象が起こったときに比較的高い割合で別の事象も起こるというパターンを探索的に発見する際に用いられている -目的指向的データマイニング ... 事前にターゲット項目や分類を定義し、それに影響を及ぼす要因を明らかにしようとするもの --決定分析木 ... ターゲット項目との関連の強いセグメントを発見する ** テキストマイニング [#l946f21e] ** シミュレーション [#p1d23865] ** レポーティング・ツール [#jd95a2eb] 決まった分析軸の集計表を自動配布 ** ダッシュボード [#v188bef1] 複数の表やグラフを1つの画面に統合して表示 * 分析 [#m5531284] -スライス＆ダイス --[[より強力になった Excel 2002 と Excel 2000 のデータ分析機能:http://www.microsoft.com/japan/office/previous/xp/suminaka/excel/excel2000/excel_con2_1.htm]] * ソフト [#y76f9ead] -[[DWH・BIの比較:http://it-trend.jp/list/id/27?v=ad&gclid=COqI7pfViqECFQ8Zewodl1QkOw]] -[[[ThinkIT] 第3回：オープンソースBIの潮流:http://www.thinkit.co.jp/free/trend/22/3/]] **[[Tableau:https://www.tableau.com/ja-jp]] [#v606e79e] ***SFTP連携 [#e4dbf4ac] -[[SFTP データにTableau から連携してビジュアライズ:https://www.cdata.com/jp/kb/tech/sftp-odbc-tableau.rst]] **QuickSight [#j24b13a9] **Power BI [#l673eda2] -[[Power BI:https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/]] -[[Power BIってなんだろう？試しにGoogle Analyticsのデータ解析に使う方法をちょっと詳しく解説:https://www.imd-net.com/column/25235/]] -[[Power BI で地理的解析（基礎編）:http://qiita.com/Masutani/items/d91361db4d59d6721d09]] **[[Domo:https://www.domo.com/jp]] [#nc9fdd74] -[[BIツールの進化形「Domo」～先進企業が続々と導入する人気BIツールの強みとは～:http://bdm.change-jp.com/?p=3630]] ***機能 [#sb3cd73e] -接続 --必要なデータを取得するために外部のシステムやツールにつなげること -準備 --ETLツールの機能。取得したデータを分析しやすい形に加工・変換すること。 -可視化 --接続、準備したデータを集計し、多彩なグラフやチャートとして表現する機能 -共有 --可視化したデータを使って社内でコミュニケーションするための機能 --データの異常などを知らせるアラートによって組織内でのアクションを促すことができる ***SFTP連携 [#jb07d974] -外部のSFTP サーバーからDomoにCSVファイルをアップロードするには以下のいずれかを使用 --[[CSV-SFTPコネクター:https://domohelp.domo.com/hc/ja/articles/360042931894]] --[[CSV Advancedコネクター:https://domohelp.domo.com/hc/ja/articles/360043436513]] **[[Qlik Sense:https://www.qlik.com/ja-jp/products/qlik-sense]] [#pbba8281] **[[Google Data Portal:https://datastudio.google.com/overview]] [#u63af396] ** Pentaho [#lea4360c] -[[オープンソースのBIツール「Pentaho」:http://www.moongift.jp/2008/08/pentaho/]] -日本正規代理店：[[KSKソリューションズ:http://www.pentaho-partner.jp/]] -[[Pentaho Community Wiki Home:http://wiki.pentaho.com/display/COM/Community+Wiki+Home]] -[[Pentaho体験デモサイト Tutorial:http://www.pentaho-partner.jp/blog/2008/08/pentaho-2.html]] -[[オープンソースBI「Pentaho」徹底解説:http://thinkit.co.jp/book/2010/03/05/632]] -レポーティング、分析、データマイニング、ダッシュボード、ワークフローなどのBIのフルスイートを提供 -Cognos、Hyperion、Oracle、SASなどのBIベンダー出身者が設立 -[[Pentaho Support for Hadoop:http://www.pentaho.com/hadoop/]] -[[Pentahoを試す(1) - Pre-Configuredパッケージ:http://ton.xii.jp/b/2006/10/12/191429-000302.html]] -[[Pentahoを試す(2) - MondrianとJPivotの概要:http://ton.xii.jp/b/2006/10/23/200920-000310.html]] --[[Mondrian:http://ton.xii.jp/mmw/Mondrian]] --[[Mondrian-J and JPivot-J:http://sourceforge.jp/projects/mondjjpivot/]] * 関連記事 [#u21c9204] -[[米国ユーザー企業に学ぶ安くて効果的なBI導入の秘訣 〜コストを抑えながら導入効果を高めるには？〜:http://ct.idg.co.jp/t/13066/892482/19010/0/]] -[[先行事例が示す新世代BI／DWH活用5つの教訓 〜クラウド、仮想化、OSS……新たなテクノロジーをどう生かすか〜:http://ct.idg.co.jp/t/13066/892482/19003/0/]] -[[ERPこそBIアプリケーションの最強タッグ・パートナー 〜蓄積データを有益な情報、さらにインテリジェンスに変換するために〜:http://ct.idg.co.jp/t/13066/892482/19006/0/]] -[[戦略的な情報活用を組み込んで顧客の変革を加速させる NTTデータのBIサービスを体系化して提供開始:http://www.nttdata.co.jp/release/2010/082000.html]]
