BIツールとExcelの違いとは？機能やできること・できないことを簡単に解説

BIツールとExcelの違いとは？

まずは、BIツールとExcelの違いを正しく理解しましょう。それぞれの違いを説明します。

BIツールとは？

BIとは「Business Intelligence」の頭文字であり、BIツールは企業が持つ大量のデータ(いわゆるビッグデータ)を分析・可視化し、経営や業務に役立てるためのツールです。

Excelでデータ分析をしている企業も多いと思いますが、BIツールを活用すれば、精密なデータ分析をより迅速に行うことが可能となるでしょう。

BIツールには多様な機能が搭載されています。なかでも主要な機能を紹介します。

データの分析機能

BIツールの機能の一つに、既存の基幹システムに蓄積されたデータを分析する機能があります。

分析機能を使いこなせれば、業務の効率化だけでなく戦略の最適化にもつながるでしょう。これまで着目していなかったデータを分析することで、新たな課題や改善策を発見できるかもしれません。

データの可視化機能

BIツールは、分析結果を表やグラフなどを用いて、分かりやすく可視化してくれます。

例えば、売上の推移を折れ線グラフで表示したり、地域別の販売量を円グラフで示したりする機能が備わっています。複雑なデータをすぐに理解できるようになれば、意思決定をより迅速かつ的確に行うことができるでしょう。

レポーティング機能

レポーティング機能は、分析したデータを報告書などの形に整えて、出力してくれる機能です。

複雑なデータも視覚的に分かりやすく提示できるのに加え、書類作成のための時間や手間を削減することができます。

OLAP(オンライン分析処理)機能

OLAP(Online Analytics Processing:オンライン分析処理)機能とは、大量のデータを多角的にに分析し、結果をリアルタイムで表示する機能です。

さまざまな側面からデータを深く分析し、解決策を見出すために役立ちます。

データマイニング機能

データマイニング機能は、大量のデータに対して統計学やAIを駆使した分析を行い、新たな法則を発見するための機能です。

過去のデータから相関関係や傾向を見出してくれるため、戦略立案や問題解決に役立てることができます。人間のデータサイエンティストとは違って24時間活動させることも可能です。さらには、日常的な言語でも専門的な処理を命令できるため、専門知識がない従業員でも高度なデータ分析を行うことが可能です。

シミュレーション・プランニング機能

シミュレーション・プランニング機能は、過去の実績データをもとに予算や経営の将来像を示してくれる機能です。

経営層が長期的な経営戦略を考えたり、予算を決定したりする際などに重宝するでしょう。

データの共有機能

データの共有機能は、データの分析結果を関係者とスムーズに共有できる機能です。

例えば、売上レポートやマーケティング分析の結果をチーム全員が閲覧できるようにすれば、スピーディに共通の理解を深めることができます。また、部門間の情報共有がスムーズになれば、意思決定の一貫性がより高まります。リアルタイムで最新データを共有できるため、迅速な対応が求められるビジネス環境において非常に役立ちます。

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Excelとは？｜データ分析で使える機能

Excelとは、Microsoft社が提供している表計算ソフトであり、誰でも手軽に手軽にデータを管理・分析するためのツールとして、インターネット普及当初から広く使われています。いまや、多くのビジネスパーソンにとって、データの整理や分析、グラフ作成などの日常業務に欠かせないツールです。

Excelは直感的な操作が可能で、関数やピボットテーブルを使って複雑なデータ分析も簡単に行うことができます。

以下に、Excelにおけるデータ分析で役立つ機能を紹介していきます。

ピボットテーブル機能

ピボットテーブル機能は、2つの項目のデータを集計・分析するクロス集計が行えます。

例えば、売上データを地域別や商品カテゴリ別にまとめて表示することで、どの地域やカテゴリが好調かを簡単に把握できるでしょう。

関数機能

Excelの関数機能は、入力されたデータに任意の計算式を適応できる機能です。

例えば、SUM関数を使って売上の合計を求めたり、IF関数を使って特定の条件が満たされた場合に異なる値を返す処理を行うことができます。手作業による計算ミスを防ぎ、正確かつ迅速にデータを処理できるため、業務の効率化には必須といえる機能です。

表・グラフ作成機能

Excelの表・グラフ作成機能は、入力された数値やテキストをもとに、視覚的にわかりやすい表やグラフを簡単に作成できます。

例えば、売上データを入力して棒グラフにしたり、顧客データを円グラフで表すことで、データの傾向やパターンを一目で把握することが可能です。この機能を活用することで、複雑な情報を直感的に理解できるようになり、プレゼンテーションや報告書の説得力が格段に向上するでしょう。

予測分析機能

Excelの予測分析機能は、過去の数値の推移をもとに、将来の変化を予測する機能です。

例えば、売上データの過去トレンドを分析し、今後の売上を予測することができます。未来の予測を定量的に示すことができるため、データに基づいた意思決定を支援し、リスクを低減させるのに役立つでしょう。

BIツールとExcelに共通する分析手法

ここでは、BIツールとExcelに共通する分析手法を紹介していきます。

予実分析

予実分析は、過去の売上や目標達成の実績をもとに、現在の状況や将来の見通しを分析する手法です。

例えば、計画した売上目標に対して実際の売上がどれだけ達成されたかを確認し、その差異を分析することで、計画の達成度や改善の余地を明確化することができます。

ABC分析

ABC分析は、売れ筋商品や人気のない商品を売上高に基づいて3段階に評価し、どの商品を優先的に扱うかを分析する手法です。

この手法を使うことで、どの商品に注力すべきかが明確になり、効率的な在庫管理や販売戦略の立案が可能となるでしょう。

RFM分析

RFM分析は、R(最新購買日)、F(平均購買頻度)、M(累計購買金額)の3つの指標をもとに顧客を分析する手法です。

例えば、最近高額な買い物をしている顧客を特定し、より的を絞ったマーケティング活動や、新商品の企画考案を行うことができます。

相関分析

相関分析は、2つの数値の相関関係を分析する手法です。

例えば「気温」と「セーターの売り上げ」の関係を調べていけば、「気温が下がるとセーターの売り上げが増える」といった具合に、2つのデータ間の関連性が判明するかもしれません。相関分析は、売上や需要の動向の予測に応用できるでしょう。

BIツールのメリット・できること

BIツールのメリットやできることについて紹介します。

既存の基幹システムからデータを収集・分析できる

BIツールは、基幹システムにある膨大なデータを効率的に収集・分析することができます。

売上データや顧客情報、在庫状況など、企業に蓄積されたビッグデータを一元管理することで、適切な経営判断を下しやすくなるでしょう。

ビッグデータをスピーディーに分析・処理できる

BIツールは、企業内に存在する大量のビッグデータを迅速に分析・処理する能力を持っています。データが増えたとしても、分析速度が遅くなる心配がなく、スムーズに作業を進められます。

データの処理速度が高まることで、業務の効率化や意志決定スピードの向上につながるでしょう。

複数のデータを多角的に組み合わせて分析できる

BIツールは、さまざまなデータソースに存在する複数のデータを多角的に組み合わせて、精密に分析する能力を持っています。

例えば、顧客の購買履歴と在庫データを組み合わせて需要予測を行えば、適切な在庫管理や販売戦略を立てることが可能となります。さらに、販売データ、顧客情報、在庫状況など、異なるデータソースを統合して分析することで、ビジネスの意思決定をより効果的にサポートできるようになるでしょう。

データの可視化が簡単にできる

BIツールは、ドラッグ&ドロップなどの簡単な操作でデータを可視化することができます。

例えば、売上データを折れ線グラフにしたり、顧客の購買パターンをチャートで表すなど、直感的な操作でデータを理解しやすい形式に変換できます。専門知識がなくても簡単にデータを可視化できるため、チーム全体での情報共有や分析がスムーズに行えるようになるでしょう。

▷BIツール活用に向けたデータベース設計の基本｜設計方法や活用例を解説

データをリアルタイムに共有・編集できる

BIツールは、リアルタイムでデータを共有・編集することができます。

例えば、出張中でも最新の売上データを確認し、チームメンバーと同時に編集することが可能です。これにより、リモートワークをしている従業員や海外拠点との連携がスムーズに行え、迅速な意思決定が可能になります。

強固なセキュリティ環境のもとデータを保管できる

BIツールは、強固なセキュリティ環境のもとにデータを保管することができます。

例えば、特定のユーザーのみが重要なデータにアクセスできるように設定することで、不正アクセスや情報漏洩を防ぐことに役立つでしょう。また、データは暗号化されて保管されるため、外部からの攻撃にも強い耐性があります。

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BIツールのデメリット・できないこと

BIツールには多くの利点がありますが、デメリットやできないことも存在します。

以下に解説します。

導入・運用ハードルが高い

BIツールの導入・運用にはある程度のハードルがあります。

まず、自社のニーズを満たす製品を選定することが重要ですが、多くの選択肢から最適なツールを見つけるのは容易ではありません。また、運用ルールや運用体制の構築も必要不可欠となるでしょう。これらの準備が整わなければ、せっかく導入したBIツールが十分に活用されず、本来の効果を発揮できないケースもあります。

ツールの初期設定や従業員教育に手間がかかる

BIツールの導入には、データベースの構築や従業員教育など、多くの手間がかかります。

まず、ツールを効果的に使うためには、自社のデータを整理し、適切なデータベースを構築する必要があります。また、BIツールの重要性を理解してもらうための説明会や、実際にツールを使いこなすための研修も欠かせません。これらの準備が整うまでには時間がかかるため、すぐに運用を開始することは難しい場合があります。

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Excelのメリット・できること

Excelのメリットや、できることについて説明していきます。

操作できる人が社内に多く利用に対する抵抗が少ない

Excelは、既に多くの企業で導入されているため、操作に慣れた従業員が社内に多く存在するはずです。

また、Excelは基本的な操作が直感的でわかりやすいため、誰でも簡単に使いこなせます。最も手軽にデータ分析を始める手段としては、Excelが最適と言えるでしょう。

基本的なデータ分析はできる

Excelは表計算ソフトとして、複雑な処理には向いていませんが、データ分析に必要な基本機能は十分に搭載しています。

例えば、関数を使った計算やピボットテーブルによるデータ集計、グラフ作成など、多様なデータ分析が可能です。特別なスキルがなくてもデータを効率よく管理でき、分析結果を視覚的に分かりやすくまとめることもできます。

Excelのデメリット・できないこと

Excelのデメリットやできないことを説明していきます。

複数のデータソースからデータを収集することができない

Excelのデータソースは基本的にスプレッドシートやCSVファイルに限定されるため、それ以外のデータ形式から直接データを収集することはできません。

例えば、複数のシステムからExcelにデータを統合して分析したい場合には、データ形式を変換したうえでExcelに取り込む必要があります。

ビッグデータの分析・高速処理ができない

Excelは少量のデータ分析には適していますが、あくまでも表計算ソフトのためビッグデータの分析や高速処理には向いていません。

大量のデータを扱うと動作が遅くなり、フリーズすることもあるでしょう。ビッグデータを扱う場合には、専門的な分析ツールを使うことが求められます。

データのリアルタイム共有・同時編集ができない

通常の環境では、Excelはリアルタイム編集ができません。

最新情報を常に全員に周知させる用途には向いておらず、例えば、複数のチームメンバーが同時にExcelファイルを更新しようとすると、作業が一時的に止まるリスクがあります。

セキュリティ対策の柔軟性に欠ける

Excelのセキュリティ対策は柔軟性に欠ける側面があります。

「特定のデータを特定のユーザーだけに表示させる」といった高度な管理には適していません。また、細かいセキュリティ設定や柔軟なアクセス制御に限界があるほか、パスワードを共有が求められることで、セキュリティリスクが増大する可能性もあります。

BIツールとExcelの使い分け方

BIツールとExcelの使い分け方について、以下に解説していきます。

BIツールが向いているケース

BIツールが向いているケースは以下の通りです。

• 大量のデータを扱う場合
• リアルタイムのデータ共有が必要な場合
• 複数のデータソースを統合する場合
• 高度なセキュリティ対策が必要な場合

つまりBIツールは、Excelによる管理に限界を感じた際に、次にステップとして導入すべきツールと言えます。

Excelが向いているケース

Excelが向いている用途を、以下に示します。

• 少量のデータを扱う場合
• 簡単なデータを入力・編集する場合
• 基本的なグラフ作成や集計を行う場合

Excelは、手軽さと普及度の高さから、基本的なデータ管理・分析においては非常に有用なツールです。使用感に課題を感じないうちは、無理にBIを導入する必要はないでしょう。

BIツールとExcelはシーンに合わせて使い分けよう

BIツールとExcelは、それぞれ異なる強みを持つツールです。

大量のデータを扱い、高度な分析やリアルタイムのデータ共有が必要な場合にはBIツールが適しています。一方で、少量のデータを迅速に処理し、基本的なグラフ作成や集計を行う際にはExcelのほうが便利でしょう。ビジネスシーンに応じてこれらのツールを使い分けることで、効率的なデータ管理と分析が実現できます。両者の特性を理解し、自社に最適なデータ分析法を見つけることが成功へのポイントです。