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現在のBIは4タイプに分類できるという。WHAT-IF型、発見型、プロアクティブ型、集計分析型、その中でもプロアクティブ型は「能動的」という言葉の意味の通り、「一歩先回りして、リアルタイムもしくは適切なタイミングで気の利いた知的サービスや機能を提供する」というのが新しいBIであると提言されていた。
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仕事でBIについての知識が必要になったので購入。きちんとまとまってて、さらっと読み通せた。あとでマインドマップ化。
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仕事でBIに携わることになったため、情報収集用として活用。BIツールの構成や分析手法の種類等、BIに関する基礎的な情報がまとめられており、非常に参考になった。
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BIについて、分類し具体例を用いながら解説してくれている。データマイニングでよく聞くワードが結構出てくるが、その都度解説もしてくれているのでそれほど前提知識は要求されなそう。
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2010/2/22読了。BI(ビジネス・インテリジェンス)とは何か、BIの原初的な活用法、パフォーマンス管理への活用法などを解説。パフォーマンス管理への活用法に関しては、BSC(バランスト・スコアカード)などを用いた手法の下でBPMとCPM/EPMを連動させる実例が紹介されており、BIを集計分析型、発見型、WHAT-IF型、プロアクティブ型に分類して、それぞれの類型に応じてどのような業務改善や業務改革ができるか、さらにはどのような革新的なサービスが提供できるかなどを詳述。最近では一歩進んでBusiness Analysisとして扱われ、我が国でもどんどん盛り上がっていくであろう分野ですので、業務プロセスのイノベーションに関心のある管理会計系やIT系の方には一読をオススメします。
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読み終えた感想をブログに書きました。....φ(・ω・` )
http://blog.uni-toro-nyan.net/article/238616090.html
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いかにもコンサルがドヤ顔しながら書きました、という本。
かなり隙が無くて憎たらしい。
詳しい相談はNTTデータまで。
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図書館で借りて読んだ。とりあえず読んでみたけど、内容としては、「BIの分類」についての記述が少し面白かったくらい。それほどディープな話でもなく、「革命」と銘打つほど革命に関する内容が書いてあるわけではなかった。。。
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これまで、BIというものを携わったことがなく、職場の人に薦められて購入した。
業務改善、業務改革の道具としての活用方法が具体例を交えながら紹介されており、BIに関わったことがなくても読みやすく、理解できる内容でまとめられている良書。
BIを、システム視点ではなく、業務面で学びたい人にオススメ!
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BIを取り巻く技術、BIの類型、BIを活用した分析事例などを広く紹介してくれている。技術の細かい話はそれほど詳しくなく、どちらかというと企業内でBIをどう捉え、どう活用していったらよいのかということを考えるときに参考になる本。
個人的には、前々からなんとなくデータマイニングとかORとかと線引きが曖昧だなぁと感じていたのだが、やっぱり曖昧なんだなというのを改めて実感した。WHAT-IF型BIやプロアクティブ型BIなんて、正直そこだけの機能のシステムだったらそれをBIと捉える人はあんまりいないんじゃないかとさえ思う。国内ではBIというとまだまだ「見える化」や自由分析のシステムといった感の方が強いのではなかろうか。
でも、昨今またビッグデータなんて言葉が流行り出しているので、BIの再ブームがやってくることも考えられるので、一度こういった広義のBIという形で周辺要素が整理できたのは有意義だった。
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BIの類型や分析手法の分類などをさらっと掴むにはちょうどいいのかなとも思うが、実務レベルではもうふたひねりくらいしないと通用しないだろうなという内容。「BI革命」というタイトルに期待し過ぎたかも。というか、この手の業種固有の課題に対してのソリューションを安易に本に求めたのが甘かったと反省。
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仕事柄必要そうだったので購入。
Business Intelligenceについて種類や事例など、きれいにまとまっているという印象。BIについて概要を知りたいというのであれば手頃で良いと思う。欲を言えば、クラウドを初めとした周辺のIT技術との関連についての記述も欲しかった。
なお、この1冊だけではBIを実際に導入するなどのオペレーションは不可能なので、別に類書が必要。
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ビジネスインテリジェンス(アマゾンのレコメンド機能とか)の解説本
全体が体系的に書かれていることとコラムが充実していることが良かったのである
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サーベイ引き続き。良本。短いながらも分野を俯瞰しつつ、具体的な手順やノウハウも書いてある。外れ率とても高そうなタイトルなのが残念。どこぞの某社のだけど、いい仕事してるな。
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「集計分析型BI」「発見型BI」「What-If型BI」「プロアクティブ型BI」の分類や、5段階のBI成熟度モデルは参考になる。「業務」「システム」「人・組織」の切り口でこれらの適用方法も述べられている。
見える化の箇所はアジャイルやリーン、トヨタ生産システムに通じるものがある。
冒頭の物語が随所に顔を出してきて、それが結構面白かった。
-引用-
BIには3つのメリットがある。
1.事実データを見る事により、思い込みを排除できる。
2.大量なデータの中に埋もれた知識を発見できることがある。
3.得られた知識を使って仮説検証を行い、その結果をもとに業務をカイゼンし、新たに手に入れたデータをまた分析するというサイクルを繰り返す事によって、”事実”の背後にある”真実”に迫れるようになる事である。
経営者が重視する数字としては、売上げ、利益、あるいは売上げ伸び率、利益成長率などが一般的であろう。それに対して、「絶対に必要なデータ」とは、こうした通り相場の数字ではなく、経営判断に不可欠なデータのことである。これを決定するのはトップにとって当然の責務であり、これができないということは、どういう判断をすることがトップの責任なのかを自覚していないことを意味する。したがって、そんなトップであれば必要ない。
「見える化」が変革の第一歩となる1つめの理由は、業務プロセスを詳細に整理することによって、非効率な業務プロセスが排除されるからである。また、「見える化」は単に現状の業績評価指標やプロセス毎の達成度を見えるようにする事で終わるわけではなく、それによってあぶり出された課題を解決してこそ初めて意味を持つ事になる。
パフォーマンス管理
1.現状を把握してカイゼン目標を設定する。
2.それを達成する施策を立案・実施する
3.その効果を測定・評価する
4.目標と施策の見直しを測る
BI成熟度の理想的な起業像
製品やサービス、顧客といった企業活動の対象について、「見える化」やパフォーマンス管理ができている。また、業務プロセスが標準化されており、それぞれKPIが定義されている。さらに、そのKPIを使って目標管理が行われており、企業全体が進むべき方向とパフォーマンス管理の目標とが連携し合っている。
文化の要素
BIツールの利用が定着しており、事実データを見る文化が根付いているか
BIツールを利用して、事実データから合理的に意思決定する文化が根付いているか
文化が醸成されるように該当部門のトップが率先して事実データを要求し、可能な限り、それに基づいて判断しているか
BIの活用によって得られた成果が部門内あるいは社内で共有されているか、必要に応じて社外の利害関係者にまで共有されているか