 まず、自己紹介からはじめようと思います。私はネクスタイドというマイクロソフト製品を扱う会社で働いています。従って、データベースはSQL
Serverが当たり前という状況です。ちょっと前にビジネスインテリジェンスの担当になったのでSQL ServerやAnalysisServicesについては理解していたので、今回のセミナーへの参加は他のコンサルタントの方がどのようにビジネスインテリジェンスを進めているか事例を聞くのが大きな目的でした。
今回は仕事の都合で少し遅れた上に道をさらに間違えてさらに遅れたのですが、会議室に入ると中は人が多く、講師の星野さんがデモを行っているところでした。こんなに多くの人が参加しているということは、皆さんビジネスインテリジェンスに興味を持っているということなので今後のセミナーにも期待が持てます。
セミナーの講義はテキスト通りに進んでいたので、内容もテキスト通りと言った感じなのですが、ほぼ一つ一つにデモが実施されていましたので、単に内容を読み上げるよりポイントポイントで理解しやすく、私もプレゼンの際に参考にさせていただこうと思いました。また、コグノスなどのOLAPのクライアントについてもいろいろとご教授いただきました。
デモの方はABC・Z分析などをキューブから作ったり実際に使われるような内容で、星野さんの現場でやられている作業をそのままやっていただいたような感じでした。
ただ、司会の木戸さん（BI分科会ボードリーダー）も言っておられたのですが、講師の方が沢山の内容を話そうとしたためか、かなり早いショートカット操作と喋りだったので実際に参加していてもちょっと余所見をしているともう何がどうなっているのか解らなくなってしまうこともありました。かなり集中力が必要なセミナーだったことは間違いありませんが、経営コンサルタントの方が行っている分析シナリオなどをお聞きできたので有意義なセミナーだったと思います。
今回、出た質問は４つで、
・DWHからOLAPを作るのにDBを（OLAP用に）作る必要があるのか。
・業務データに時間のデータが含まれているが、どのように扱うのか。
・ビジネスインテリジェンスの提案をする時は何から着手すればよいか。
・「時間、商品で見るべきだ」とか、「こういうものを分析すべきだ」というような分析内容について書かれた書籍はあるか？
でした。
まず、OLAPを作るのにDBが必要かという質問にはDWHがあれば、そこからキューブを作れます、という回答でした。
実はPASSJのセミナーなので、かなりSQL Serverに詳しい方が参加されていて初歩的な質問をしたら怒られるのかとびくびくしていたのですが、そんなことはなく気軽な感じで参加できました。
業務データに時間が含まれている場合はどのように扱うかという質問では、Analysis Serviceの方で時間軸をある程度自動生成することができるのでそれを使うか、データに入っている方を使うかの２通りのデザインがあるのですが、ケースバイケースでどちらが良いという事ではないそうです。
ビジネスインテリジェンスの提案をする時にどこから着手すれば良いかと言う質問では、販促データや在庫データなどの実際のお客様のデータを使ってちょっとした分析をするのが良いとの事でした。ノートパソコンにキューブを作成して、在庫が月ごとに増加していく様子などを分析すると経営者の方ならまず食いついてくるとの事です。まさに今回のケーススタディにあたる部分だと思います。
最後の分析内容について書かれた書籍はあるかという質問ですが、やはりIT系の書籍ではなく経営分析について書かれた書籍の方が参考になると言うことです。
最後の2つの質問は私の同僚が、せっかく中小企業診断士兼ITコーディネータの星野さんに来ていただいているので、ビジネスインテリジェンス関係の営業の仕方について我々ベンダーとどのような違いがあるのか、また分析内容はどのような書籍を参考にされているのかを是非お聞きしようと言う意図でされた質問です。しかし、お客様の生データを使用してお客様に理解できる形でプロトタイプを作らないとなかなか興味を引いていただけないと言う点では共通の認識であると理解できました。
また、お話の中で一つこれはいいなと感じたのは、データベースの内容をもらってきた後、通常はお客様にどのような分析をするのか考えていってもらうところをこちらからお客様がどのような分析をしたいか想像して提案すると言う部分です。業務毎の分析内容はお客様でないと解らない部分だという思い込みもあったので、弊社でもシナリオやテンプレートを準備していく必要があると考えさせられました。
と言う感じで、後半部分が中心のレポートになってしまいましたがいかがでしょうか。私はあまりレポートを書いたことがないので、まだまだ至らない点はあるかとは思いますがご容赦ください。ここまで読み進んでいただきましてありがとうございました。
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