BIは「Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）」の略、AIは「Artificial Intelligence（人工知能）」の略ですが、略称を並べると字面がよく似ており、混乱してしまいそうです。
企業内に蓄積してきた生産データや顧客データ、売上データといったさまざまなデータを一元管理して示唆を得ようという動きが活発になってきています。こうしたデータから得た示唆を経営に役立てることをビジネスインテリジェンス（BI）といいます。
ビッグデータがバズワードだった頃を過ぎ、データを業務に活用する「データドリブン〇〇」といった手法も徐々に浸透してきました。経営や業務における判断材料としてデータを活用することは、今や当たり前になりつつあります。
2020年現在、有料・無料を合わせて数十種類もあるBIツール。導入しようにも、一体どれを選べば良いのかと悩まれている担当者様も多いのではないでしょうか。
データを経営の意思決定やマーケティング、営業活動などに活用しようという潮流が生まれ、「データドリブン」という言葉が身近になってきました。特に経営においては、実現手段としてBIツールを導入する企業が増えてきました。
ビッグデータやデータドリブンといった言葉が身近になり、企業が経営にデータを活用することが当たり前の時代になりました。
BIツールが市場に現れたのは、1990年代後半だといわれています。 それから20年余りが経過し、日本でも徐々に普及が進んでいます。
「ビッグデータ」という言葉の浸透に遅れて「BIツール」も耳目にする機会が増えてきました。 BIとは、Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）の略で、企業内に蓄積されたデータを集約して示唆を得、経営上の意思決定に活用することを指しますが、BIツールを使うと具体的に何ができるのか疑問を抱えている方も多いかもしれません。
OLAP分析とはオンライン分析処理のことで、BIツールの機能の一つです。ある問題点についてその結果に至った要因がどこにあるかを調査するなど、複雑な分析を素早く行うことができます。
「経験」や「勘」に基づく属人的な意思決定方法から、データという客観性のある根拠へ基づく意思決定へとビジネスにおけるトレンドが変化しており、企業活動のさまざまな場面で「データドリブン」が一般的になってきています。
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