データドリブン経営、データドリブンマーケティングといった言葉に代表されるように、データに基づいて意思決定や業務活動を行うことの重要性は、今やビジネスの共通認識とも言えるでしょう。

そんな中、セルフサービスBIツールの導入が大ブームとなり、ビジネスユーザーが自らデータ分析を行い、仮説検証や施策立案に役立てる成功例が増えてきています。

一方で、一般的にビジネスユーザーはデータ分析のスキルやノウハウを十分に持っているわけではなく、セルフサービスBIの課題・限界として以下のような問題に悩まされる企業が目立ってきています。

いずれも、セルフサービスBIツールは企業のデータベースと直接つながっており、「人によって見ているデータソースが異なる」という問題は解消されている前提で発生し得る問題です。

上述したようなセルフサービスBIの課題・限界を打開するための手法として、「Guided Analysis」という考え方・手法を取り入れる先進企業が出てきています。

「Guided Analysis」とは、文字通り「分析」を「ガイド」する、つまり、業務フローの一部としてのデータ分析プロセスの標準を定義し、ガイドラインとしてビジネスユーザーに利活用してもらうことです。

データ分析が独立した分担として存在し業務へのインプットになるのではなく、日々の実業務の中にデータ分析プロセスが「組み込まれている」イメージです。

「Guided Analysis」が整備・定着された組織では、ビジネスユーザーは概ね以下のようなステップでデータ分析を行います。

これにより、データ分析のスキルやノウハウを十分に持たないビジネスユーザーも、闇雲にデータを突っつくような分析をするのではなく、ガイドされながら組織が期待したアウトプットに近づくことができます。

では、このような高い業務的効果を期待できる「Guided Analysis」を、どのように導入・実現していけばよいのでしょうか。

まず、「Guided Analysis」を構成する要素として、以下があると考えています。

要素1～4については、データ分析・利活用を組織内で集権的に推し進めるBICCやACE^参考2が主導して整備する場合と、「Guided Analysis」に精通したコンサルティングファームの支援を受ける場合があります。

通常、特定組織で3～6ヶ月程度の検討フェーズ・トライアルフェーズを行い、ナレッジを蓄積しながら、他組織への横展開を図ります。

一方、要素5については、セルフサービスBIツールを使用してデータ分析プロセスに沿ったダッシュボード・レポートを構築することが基本となります。

まず主要なKPIが基準値と比較して良いか（悪いか）の概況が一目でわかるダッシュボードが表示され、着目したKPIについての詳細レポートにリンクし、最終的にはアクションを打つべき対象のリストが出力されるイメージです。

この時、留意しなければならないのは表示・絞込のレスポンススピードです。

前述のとおり、実業務の中にデータ分析プロセスが組み込まれていますので、即座（目安：1分以内）に対象のデータが見たい形式で表示され、判断に活用される必要があります。

概況を示すダッシュボードは集計済データセットを参照し、詳細レポートは必ず対象を絞り込んだ状態でアクセスする構成とするなど設計段階から考慮します。

また、ビジネスユーザーが集計結果のデータを瞬時に正しく理解できるよう、適切なビジュアライゼーション手法^参考3を採用することも重要です。

最後に、「Guided Analysis」を定着させ、データに基づいて意思決定や業務活動を行う組織になるためのヒントを紹介します。

セルフサービスBIを導入済の企業も導入を検討している企業も、「Guided Analysis」という考え方・手法を取り入れることで、データ分析の効果を飛躍的に高めることが期待できます。

NTTデータでは、直感的な操作性と卓越した視覚化表現を備えたデータビジュアライゼーションツール「Tableau」とのパートナーシップをはじめとして、セルフサービスBIおよび「Guided Analysis」導入・展開を強力に支援するコンサルティングサービス、システム導入サービスを提供しています。