biシステム・とは?初心者が知っておくべき基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説!

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biシステム・とは?初心者が知っておくべき基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説!
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高岡智則

年齢:33歳 性別:男性 職業:Webディレクター(兼ライティング・SNS運用担当) 居住地:東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地:神奈川県川崎市 身長:176cm 体系:細身〜普通(最近ちょっとお腹が気になる) 血液型:A型 誕生日:1992年11月20日 最終学歴:明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤:京王井の頭線で渋谷まで(通勤20分) 家族構成:一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情:独身。彼女は2年いない(本人は「忙しいだけ」と言い張る)


biシステム・とは?初心者が理解する基本と使い方

近年、企業や学校、自治体などさまざまな場所で耳にする言葉「biシステム」。ここでのBIは「ビジネス・インテリジェンス」の略で、データを活用して意思決定を支える仕組みのことです。この記事では中学生にも分かる言葉で、biシステムの意味、仕組み、導入のポイント、実例、注意点を順に解説します。

biシステムの基本的な意味と目的

biシステムは、組織の膨大なデータを集めて整理し、意味のある情報に変える道具箱です。データは取引、販売、アクセス、在庫など様々な場所から生まれますが、そのままでは判断材料として使えません。BIはデータを「見える化」し、誰もが直感的に理解できる形にします。結果として、経営者は戦略を練りやすくなり、現場は迅速に行動できます。

BIの基本的な仕組み

BIシステムは、以下の流れで動きます。まずデータを外部の情報源や内部システムから取り込みます。次にデータを統合・整理して、分析用の基盤を作ります。そして、分析の結果をダッシュボードやレポートとして可視化し、共有します。

段階内容
データ取り込み複数のデータ源を一か所に集約
データ統合・整形形式の違いをそろえ、意味のあるテーブルに整理
分析傾向・相関・予測などを算出
可視化・共有グラフやダッシュボードで伝え、関係者と共有

BIを活用する場面の例

学校や企業では、売上の変動を把握して施策を修正したり、在庫の過不足を防いだりします。たとえば、小売店では「季節ごとの売れ筋商品」を分析して、仕入れ量を最適化します。医療機関では患者の動向を分析して、リソース配分を改善します。BIは幅広い分野で使われ、複雑な判断を味方にしてくれます。

導入時のポイントと注意点

BIは道具ですから、使い方次第で結果は大きく変わります。まずは「何を知りたいのか」をはっきり決めます。次に、データの品質を整え、データの更新頻度を設定します。データが不正確だと分析結果も信頼できなくなるため、データの出所を確認することが大切です。最後に、現場の人が使いやすいダッシュボードを作ることが成功の鍵です。

BI導入の4つのポイント

1. 目的の明確化(例:売上把握、在庫最適化、顧客動向の理解)
2. データの所在と品質の確認(データの正確性と更新頻度をチェック)
3. 業務フローに合わせた可視化(使う人が見やすいダッシュボードを設計)
4. 段階的な導入と改善(小さな成果を積み上げる)

このようにbiシステムは、データを力に変える「現代の道具」です。初めは基本機能だけを使い、徐々に機能を追加していくのが無理なく続けられるコツです。


biシステムの同意語

BIシステム
ビジネスインテリジェンスシステム。企業データを統合・整理・分析して、経営判断を支援するための情報基盤です。
ビジネスインテリジェンスシステム
同義語で、企業データを統合・可視化・分析して意思決定を支える情報基盤を指します。
BIツール
ビジネスインテリジェンスを実現するツール群。データの取り込み・清掃・分析・可視化・レポーティングを行うソフトウェアの総称です。
データ分析プラットフォー
データの収集・統合・分析・可視化・共有を1つのプラットフォームで提供するソフトウェア群。
経営情報システム
経営判断を支援するための情報を提供するシステム。BIを含むことが多く、経営層向けの意思決定をサポートします。
分析基盤
データ分析を中心に機能を提供する基盤。ETL、データウェアハウス、分析ツール、ダッシュボードなどを統合した土台です。
データ可視化プラットフォーム
データを視覚的に表現して共有するための基盤。ダッシュボードやグラフ、レポート作成機能を備えています。
企業データ活用基盤
企業内データを収集・整備・統合して、分析・活用を促進する基盤。意思決定の質を高めます。
アナリティクスプラットフォーム
高度な分析を行うための統合プラットフォーム。予測分析やデータ探索、レポーティングを提供します。
ダッシュボード型BI
ダッシュボードを中心に、データを即座に視覚化・共有して意思決定を支援するBIの形態です。
レポーティングBI
定型レポートの作成・配信を重視したBIの形態。経営指標を分かりやすく伝えます。

biシステムの対義語・反対語

手作業のシステム
データの収集・処理を人の手で行い、自動化・統合がほとんどない状態。BIシステムの自動化・迅速な意思決定の対極。
アナログ作業
デジタル化されず紙やメモで完結する作業。データの蓄積・共有・分析が難しい。
Excel中心の分析
Excelなどのスプレッドシートだけで分析を完結させ、データ統合・ガバナンス・大規模分析が不足。
静的なレポート中心のシステム
インタラクティブなダッシュボードや探索機能がなく、固定的なレポートのみの提供。
経験則・勘頼みの判断
データに基づかない意思決定で、再現性・透明性が低い。
データサイロ
部門間でデータが共有・統合されず、横断的な分析が難しい状態。
部門横断のデータ管理の不統合
部署ごとにデータ定義・管理方法が異なり、統一されたデータ基盤がない。
単体・孤立した情報システム
他のシステムと連携せず、情報が分断・分散している状態。
構造化データ中心の分析
非構造化データばかりを扱い、構造化データを活用した高速・正確な分析が難しい。
リアルタイム性の欠如/更新頻度が低い
データがほぼ古く、最新洞察が得にくい。
自動化されていないデータ前処理
ETL・データ整形が手作業で、再現性・スケーラビリティが低い。
小規模・個人利用の分析ツール中心
企業全体を横断する統合BIではなく、個人用のツール中心で拡張性が低い。
オフライン中心の分析
オンライン接続・クラウド連携が弱く、リアルタイム活用が難しい。

biシステムの共起語

BIツール
BIシステムを構成するツール群。データの取得・統合・分析・可視化・レポートを一元的に行うソフトウェアの総称。
データ分析
データを調査・処理して洞察を得る作業。意思決定を支える中心的な機能。
ダッシュボード
重要な指標を一画面で表示する可視化画面。速報性が高く意思決定を支える。
KPI
Key Performance Indicatorの略。組織の目標達成度を定量的に測る指標。
指標
データで表す測定基準。分析の対象となる数値や割合。
データウェアハウス
組織内の複数データソースを統合して保存・分析するためのデータストア。
データマート
部門別に必要なデータを集約した小規模なデータウェアハウス。
ETL
Extract・Transform・Loadの略。データ抽出・変換・読み込みの処理。
ELT
Extract・Load・Transformの略。データを先に格納してから変換する手法。
データ統合
複数のデータソースを統一した形に結合する作業。
データガバナンス
データの品質・流通・安全性を管理する仕組み。
データ品質
データの正確さ・完全性・一貫性を保つ状態。
データ品質管理
データ品質を維持・改善する活動。
データモデル
データの構造・関係性を設計する枠組み。
データモデリング
データモデルを設計する作業。
OLAP
Online Analytical Processingの略。多次元分析の技術。
OLTP
Online Transaction Processingの略。日常業務データの処理。
SQL
データベースと対話するための標準的な問い合わせ言語。
データソース
BIが接続・分析する元データの集合。
データ接続
外部データベースやファイルなどとBIを連携させる仕組み。
API連携
アプリケーション同士がデータをやり取りするためのAPIを使った連携。
データリネージ
データの出所・変換履歴・流れを追跡する仕組み
メタデータ
データの意味・出典・更新履歴などデータ自体の情報。
データ品質保証
品質を保証するための規則・監視・改善手法。
データセキュリティ
データを不正アクセスから守る安全対策。
アクセス制御
誰が何を見たり編集したりできるかを制御する仕組み。
クラウドBI
クラウド上で提供されるBI機能。スケーラビリティと共有性が特徴。
オンプレミスBI
自社のサーバー内で稼働するBIソリューション
データレイク
構造化・非構造化データを大量に格納するリポジトリ。
データ可視化
データを図表で分かりやすく表現する技術。
レポーティング
定期的に報告書やレポートを作成・配布する機能。
ダッシュボード設計
使いやすさと伝達力を高めるためのダッシュボード設計の考え方。
ストリーミング分析
データのリアルタイム・連続データを分析する手法。
リアルタイム分析
最新データを即時分析する能力。
データ監視
データ品質・データフローの健全性を監視する活動。
データカタログ
データリソースの発見・理解を助けるデータ資源の目録。
データ戦略
BIを活用した組織の長期的なデータ活用方針。
データ統治
データガバナンスと同義で使われることがある語。
ビジネスインテリジェンス
経営意思決定を支えるデータ分析と可視化の総称。
予測分析
過去データから未来を予測する分析手法。
データパイプライン
データの取得・変換・統合・配信までの一連の処理経路。

biシステムの関連用語

BIシステム
ビジネスインテリジェンスを活用して、企業のデータを集約・分析・可視化し、意思決定を支援する総合的なシステムです。
データウェアハウス
異なるデータソースを統合し、分析用に最適化したデータの倉庫で、過去データの高速検索が可能です。
データレイク
構造化・半構造化・非構造化データを原則そのまま格納する大容量のデータリポジトリです。
データレイクハウス
データレイクとデータウェアハウスの長所を組み合わせた、柔軟で統合的なデータアーキテクチャです。
ETL
Extract・Transform・Load のプロセスで、データを抽出して整形し、格納する流れです。
ELT
Extract・Load・Transform の順でデータを先に格納してから変換する、ビッグデータ向けの手法です。
データ統合
複数のデータソースを統合して、統一的なデータセットを作る作業です。
データモデリング
分析や報告に適したデータ構造を設計する活動で、概念・論理・物理の段階があります。
データマート
特定部門や用途向けにデータウェアハウスから分離して用意した小規模データセットです。
OLAP
Online Analytical Processing の略。多次元分析を高速に実行する技術です。
OLTP
Online Transaction Processing の略。日常業務の取引処理を担うデータベースのことです。
KPI
重要業績評価指標。目標達成度を測る指標です。
指標/メトリクス
分析で用いる具体的な数値の指標のことです(例:売上、成約率)。
ダッシュボード
主要指標を視覚的に一画面に表示する可視化画面です。
レポーティング
定期的にデータを集計し、報告資料として配布する活動です。
データ可視化
データをグラフやチャートで分かりやすく表現する技術です。
自己サービスBI
エンドユーザーが自分で分析・可視化・レポート作成を行える機能です。
データガバナンス
データの品質・セキュリティ・所在・利用ルールを統制・管理する枠組みです。
データ品質
データの正確さ・完全性・整合性を保つ状態のことです。
セキュリティとプライバシー
データの機密性を守り、個人情報を適切に扱う対策全般を指します。
自然言語クエリ
自然言語で質問を入力すると、BIが回答を返してくれる機能です。
予測分析
過去データの傾向から未来を予測する分析手法です。
機械学習
データから自動的にパターンを学び、予測・分類を行う技術です。
ビッグデータ
大量・多様・高速なデータを扱うデータ量と技術の総称です。
ストリーミングデータ
リアルタイムで連続的に流れてくるデータのことです。
データパイプライン
データの収集・変換・格納・配信をつなぐ一連の処理です。
データソース連携
外部データソースとBIを接続してデータを取り込むことです。
星型スキーマ
データモデリングの代表的な構造で、事実と周辺ディメンションを星型に配置します。
雪花式スキーマ
星型を正規化して階層的に表現するデータモデルです。
クラウドBI
クラウド上のBIサービスを用いて分析・可視化を行う形態です。
オンプレミスBI
自社の自社内サーバーで運用するBIの形態です。
リアルタイムBI
データをほぼ即時に分析・可視化するBIのことです。
RBAC
ロールベースアクセス制御。ユーザーの権限を役割に応じて設定します。
API連携
外部アプリとデータをやり取りするためのAPIを活用した連携です。
データリネージ
データの出自・変換履歴・移動経路を追跡することです。
データカタログ
データ資産のメタデータを整理・検索しやすくする仕組みです。
ROI
投資対効果。 BI導入の費用対効果を評価する指標です。

biシステムのおすすめ参考サイト


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