無料のBIツールで分析ができる?4製品の無料BIツールを比較して無料ツールのメリット・デメリットも解説

無料のBIツールで分析ができる?4製品の無料BIツールを比較して無料ツールのメリット・デメリットも解説

  • データの基づいた確かな意思決定をしたい
  • BIツールは検討しているが、予算があまりない
  • まずは無料のBIツールを導入して試してみたい


近年、データ活用やデータドリブンな組織づくりなどが注目されているため、BIツールなどの導入を検討している企業も増え続けています。


しかし、最初からBIツールの導入にお金やリソースをかけるのではなく、まずは無料のBIツールをつかってみたいという意見も多いですよね。


本記事では、BIツールについての説明をはじめ、無料のBIツール4製品比較や、BIツールをどのようにビジネスに活用していくかなどについて、世界50ヶ国以上、約29,000社以上で採用されるBIツールを展開するYellowfinが詳しく解説します。

無料のBIツールでも役に立つの?

現在、ほとんどの企業は、顧客データをはじめ、マーケティングや人事にいたるまで、あらゆる業務に関連するデータを保有しています。

これまでは必要なデータを取り出し分析をしていましたが、近年時代、データ活用を戦略に役立てる重要性が増しています。

その社会的な背景としては、下記のようなことがあげられます。

  • 顧客との関係がデジタルシフト
  • ビッグデータが活用できず企業に散財
  • データに基づいた経営判断が求められている
  • AIの普及により誰もが分析できるようになった

企業として「データ戦略」ができているかどうかが、ビジネスの勝敗を分けるとも言われている中、データをエクセルなどで手作業で分析するには、限界がきていると思われます。

そのため、大きな注目が集まっているのが、それらの様々なデータを一箇所に集めて分析する「BIツール」です。

BIツールには、有料の製品だけでなく、無料のツールもいくつかあります。

では、無料のBIツールにはどのような製品があるのか、また無料のBIツールを活用するメリット、デメリットなども含めてみてみましょう。

無料のBIツールを比較

BIツールには、無料で使えるものもあります。主に下記の4製品です。

  • Pentaho
  • Qlick Sense
  • Microsoft Power BI
  • Google Data Studio

では、ひとつずつご紹介していきましょう。


Pentaho


オープンソースで、最先端技術が取り入れられ基本的な機能が充実


ペンタホは、オープンソースのため、先端技術が迅速に取り入れられ、データ統合、データマイニング、レポーティングなど基本機能は充実しています。


無料版はコミュニティ形式ですが、ベンダーサポートも受けられます。


一方で、基本的にプロフェッショナル向けのため、プログラミングの知識がないと難しかったり、ダッシュボードのカスタマイズが不自由だったりします。

 

Qlick Sense


多機能でデータビジュアライゼーションが得意


クリックセンスは、独自の連想データインデックス作成エンジンを使用していて、取り込んだデータを他のデータに関連づけることができます。


ビジュアル性のあるレポートやダッシュボードを作成することができ、サーバーでデータ定義なども一元管理なので、セキュリティが安心です。


一方で、ストーリーボードでのプレゼンやアウトプットはできなかったり、マクロの利用でできません。


Microsoft Power BI


マイクロソフトが開発したBIでExcelのような操作感でデータ分析


パワーBIは、エクセルのような操作感で簡単にデータを分析できます。


モバイルやWebでの閲覧も可能で、プログラミングせずにダッシュボードやレポートを作成することが可能です。


一方で、無料版は容量が1GB/ユーザーと少なく、他のアカウントとのレポートの共有や共同編集ができなかったり、アクセス制御ができなかったりと、無料版ではできないことが比較的多いと言えます。

 

Google Data Studio


Googleが提供するツールで、様々なデータを1つのダッシュボードで可視化


Googleが、様々なデータを1つのダッシュボードで可視化し、分析できる無料BIツールです。

簡単な操作でビジュアル性の高いレポート作成が作成ができて、Google AnalyticsやAdWordsとの連携も可能です。


ドラッグ&ドロップでレポートやダッシュボードも作成可能で、Googleドライブで共有もできますが、異なるソースからのデータの合算描画や計算機能はなく、アドホックな分析には不向きと言えます。

 

無料のBIツールのメリット・デメリット

BIで多次元データ分析を活用するためには、キューブの設計がポイントになります。

ここではBI初心者向けに、キューブを設計するために知っておくべき基礎知識と、キューブを設計するというのはどういうことなのか、を紹介します。

 

基礎知識としてのディメンションとメジャー

 

キューブを設計する上で、知っておくべきキーワードが「ディメンション」と「メジャー」です。

ディメンションとは、データを分析する切り口のことです。
メジャーとは、分析する対象そのものことです。

立方体を意味する「キューブ」は、情報を見る切り口としての「ディメンション」の組み合わせによって「メジャー」を分析します。

ディメンションによって多次元データ分析を可能にするキューブですが、データ分析を行っていく上で必要になるのが「設計」です。

多次元データ分析は、エクセルなどでの分析に加えて複雑なため、設計を蔑ろにしてしまうと、結果的に必要なレポートが得られないという状況になってしまいます。

 

キューブを設計するというのはどういうことか


多次元データ分析を行うにあたって、キューブの設計を行います。

実際にキューブを設計するのために行うことは、以下です。

・設定するディメンションの決定
・利用するデータの確認と整備
・出力画面のレイアウト決定

それぞれ簡単に説明します。

 

設定するディメンションの決定


多次元データ分析をする際の切り口となるディメンションの種類を階層構造を決めます。

ディメンションの構成によって、分析できる範囲や深さが決まるため、キューブ設計の最も重要な部分だと言えます。

 

利用するデータの確認と整備


もう1つポイントとなるのが、利用するデータの確認と整備です。

分析をするためのデータの整合性を整えておく必要があります。

例えば、新しいプロダクトが販売された場合に、そのデータが欠損していると、全体を俯瞰して理解できるなくなってしまいます。

 

出力画面のレイアウト決定


最終的にどういった分析レポートに仕上げるのか、出力画面のレイアウトを決めます

目的としていた分析結果が、定型のレポート出力で確認しにくい場合は、利用者の視点に立って見やすい表示項目やグラフの活用などが必要になります。

 

まとめ

本記事では、BIのキューブについて解説をしました。

キューブとは、色々な切り口でデータを分析できるようにしたデータベース群のことでした。

多次元データ分析をする上で欠かせないのがキューブであり、しっかり活用するためには設計に配慮することが大切です。

近年は高速なDHWプロダクトがクラウド環境で気軽(安価)に使えるようになったことや、BIツール自体の機能の進化、またキューブの構築自体の手間にも課題があり、キューブを利用したBIの環境は殆ど見られなくなっています。

どのような技術を採用するのかは、運用に入った後のコストも含めて検討する必要があります。

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