「BI(ビジネスインテリジェンス:Business Intelligence)とBA(ビジネスアナリティクス:Business Analytics)の違い

BI?BA?

BIとBAの違い

今回は、「BI(ビジネスインテリジェンス:Business Intelligence)とBA(ビジネスアナリティクス:Business Analytics)の違い」について考えてみたいと思います。

BIとは

まずBIとはどんなものでしょうか。

BIの目的は「データの可視化」にあります。データの可視化とは、現状の把握や過去の振り返りのために、これまで蓄積したデータを人間が感覚的に理解しやすい形式(グラフ化など)で表すことです。
その際、複数の要素を一度に可視化することは難しく、要素を一つずつ丁寧に確認していく必要があります(ex.売上×来客人数、売上×購買点数など)。

またBIにおいては、現状の把握や過去の振り返りを行うことはできますが、その情報をもとに将来の行動(アクション)を検討する際には、人間が各要因のどの要因に着目すべきかや、その要因の影響の強さなどを検討・判断する必要があります。その判断には、判断する個々人の業務の熟練度や志向などに影響されることになり、将来どんなアクションを取るべきかの意思決定に不整合が起きたり、最適ではない可能性が出てきてしまいます。このようにBIにおいては、「過去の事実」を見て「意思決定の参考を得ること」が可能となります。

BAとは

一方、BAとはどんなものでしょうか。

BIの目的は「データの可視化」でしたが、BAの目的は「意思決定」そのものにあります。BIの場合、データを人間が感覚的に理解しやすい形式で可視化(単変量解析に近いイメージ)しましたが、BAの場合は、多くの要素を鑑みて結果を導出する(多変量解析に近いイメージ)ことから、人間が感覚的に詳細まで理解することは少し難しくなってしまいます。

BAの場合、これまで蓄積したデータをもとに、多変量解析や機械学習などの技術を使用し未来の予測モデルを作成します。その予測モデルをもとに将来起こる事象を予測し、その予測結果をもとに最適な意思決定を行うことが可能となります。その際に、予測結果をもとに最適な意思決定を行うことから、BIとは違い個々人の業務の熟練度や志向などによらず共通の判断基準から運用において業務の平準化が可能となります。このようにBAにおいては、「将来」を見て「意思決定を行う」ことが可能になります。

BI BA
特徴
  • 過去のデータをグラフ化
  • ⇒現状把握・過去の振り返り(次のアクションは人が決める)
  • 過去データから、目的にあった未来の予測モデルを作る
  • ⇒未来に起こりうる事柄を予測(次のアクションが決まる)
わかりやすさ
  • 一つづつ因子を確認
  • 人間が感覚で理解しやすいが定性的
  • 複数の因子の影響(多変量)から結果を説明する
  • 定量的だが、やや理解しづらい
実現できること
  • 今後の意思決定の参考になる
  • 影響因子の選定や、個人によって判断に差が出る
  • 予測結果を用いて、最適な意思決定が出来る
  • 共通の判断基準が出来る。誰でも同じく運用可能

もう少し具体的に両者の違いを見てみましょう。

例としてダイレクトメールの送付先最適化を考えます。下記のように過去の実績データ(左表)とこれから送付したい予測データ(右表)の2つが与えられたとします。それをもとに予測データの3人から送付対象となる2人を抽出することにします。

▼過去データ
ID 性別 年代 住所 ・・・ 購買有無
Aさん 男性 20代 東京 ・・・ 1
Bさん 女性 30代 大阪 ・・・ 0
Cさん 男性 20代 神奈川 ・・・ 1
Dさん 女性 40代 京都 ・・・ 0
Eさん 男性 30代 埼玉 ・・・ 1
Fさん 女性 30代 千葉 ・・・ 1
▼予測データ
ID 性別 年代 住所 ・・・ 購買有無
Gさん 男性 40代 神奈川 ・・・ ?
Hさん 男性 30代 京都 ・・・ ?
Iさん 女性 20代 東京 ・・・ ?

BIにできること

BIにおいては、過去データから「男性顧客は購買する確率が高い」、「20~30代顧客は購買する確率が高い」、「関東在住顧客は購買する確率が高い」ことが分かります。その過去データの傾向をもとに、予測データのGさん、Hさん、Iさんの3人のうち2人に送付する場合、どの2人に送付するか、判断する人によっては、「年代」を重要視する場合もあるでしょうし、「住所」を重要視する場合もあるでしょう。この部分がBIにおいては、「過去」を見て「意思決定の参考を得ること」を表す部分になります。それによりどの顧客が送付対象となるかは、判断する人によって異なる可能性があります。

BAにできること

一方BAにおいては、過去データから予測モデルを作成することで、定量的に変数(性別や年代など)の影響力の強さを可視化し、そのモデルに予測データを当てはめることで、Gさん、Hさん、Iさんそれぞれに購買確率を定量的に付与することが可能となります。これにより、購買確率が高い2人を送付対象とするという「将来」を見て「意思決定を行う」ことが可能となり、共通の判断基準から送付対象となる2人を抽出することが可能となります。

それぞれに強みがある

BIとBAの違いを比較すると、将来の予測ができて意思決定が図れるBAが素晴らしく見えてきますが、それぞれに「強み」があり、その強みを適切に理解して業務を行う必要があります。

もし業務改善を目的として、現状の把握を行いたい場合は、多変量解析的に複数要素の組合せにおいて可視化を行うよりも、BIを使用して単変量的にそれぞれの事象について詳細な可視化を行った方が、問題点の洗い出しなど適切に現状を把握できます。しかし将来の予測を行いアクションを検討したい場合には、BAを使用して多変量的に予測モデルを作成、解析結果を用いてアクションを行った方が、スピーディーな意思決定も可能となり適切に目的を達成できます。

このように、それぞれをきちんと理解し目的や状況において使い分けることで、よりデータ分析が進むものと考えます。

この記事は株式会社アイズファクトリーが提供しています。

株式会社アイズファクトリー

株式会社アイズファクトリーは、理学博士が中心となり設立されました。
「全ての人に成功確率UPを届ける」をキャッチフレーズに、科学を活用してより良い社会に貢献すること、その後のシステム開発を通じて、お客様企業の業務効率向上に貢献すること、を目指しております。

 近年、ビッグデータ活用の必要性が高まっており、データマイニングがより注目されています、過去300超のプロジェクトで培った解析力と実ビジネスへの応用力は、グルメ情報提供サイト、ECサイト、広告関連企業、教育関連企業、自動車メーカー、公官庁、といった幅広い業界の大手企業・団体様から高い評価を得ております。

データサイエンスの概要を無料配信中!無料セミナーの動画と講義レジュメを配信!

通勤講座は今すぐ無料で受講できます。
まずはお試しください!

登録すると無料で試せます

  • 無料セミナー
    「データサイエンスの入口」
  • 講義レジュメ(PDF)
    無料セミナーのスライドがダウンロードできます!

※無料講座の内容は予告なく変更される場合があります。
あらかじめご了承ください。