Power BI 実装計画: BI 戦略
Note
この記事は、Power BI 実装計画 シリーズの記事の一部です。 このシリーズでは、主に Microsoft Fabric 内での Power BI のエクスペリエンスに焦点を当てます。 シリーズの概要については、「Power BI 実装計画」を参照してください。
この記事では、ビジネス インテリジェンス (BI) 戦略シリーズの記事を紹介します。 BI 戦略シリーズは、次の複数のユーザーを対象としています。
- エグゼクティブ リーダーシップ: Microsoft Fabric、Power BI エグゼクティブ スポンサー、最高経営責任者 (CEO)、最高情報責任者 (CIO)、最高データ責任者 (CDO) など、組織の目標と戦略の策定を担当する個人。
- BI および分析のディレクターまたはマネージャー: BI プログラムと BI の戦略的計画の監督を担当する意思決定者。
- センター オブ エクセレンス (COE)、IT、BI チーム: BI の主要な成果に向けた戦略的な計画、測定、監視の進行状況を担当するチーム。 これらのチームは、主要なイニシアティブとソリューションも計画します。
- 領域の専門家 (SME) およびコンテンツの所有者と作成者: チームまたは部門内の分析のエキスパートで、BI ソリューション計画を実施するチームと個人。 これらのチームと個人は、ビジネス領域の戦略とデータのニーズをサポートする責任があります。
BI 戦略を定義することは、データと分析からビジネス価値を最大限に活用するために不可欠です。 明確に定めた BI 戦略を持つことは、取り組みを組織の優先事項と一致させるうえで重要です。 状況によっては、これは特に重要です。
組織が次に該当する場合は、これらの記事を特に注意深く読むことをお勧めします。
- 初めて Fabric または Power BI に移行する、あるいはこれらを実装する: 明確な BI 戦略を持つことは、新しいプラットフォームまたはツールの実装を成功させるために不可欠です。
- Fabric または Power BI の使用が大幅に増加している: BI 戦略は有機的な導入に明確さと構造をもたらし、リスクを軽減しながらユーザーを有効化するのに役立ちます。
- データドリブンな組織になる、またはデジタル変革を実現することを目指している: BI 戦略は、組織を最新化し、競争上の優位性を得るために不可欠です。
- ビジネスまたは技術上の大きな変化が起こっている: BI 戦略を計画することで、組織が変化を障害としてではなく、推進力として使用できるようになります。
- ビジネス戦略を再評価している: ビジネス戦略は BI 戦略に影響を与えるものでなければなりません。同じように、BI 戦略がビジネス戦略の変更につながる可能性があります。 組織の目標を達成するには、すべての戦略の足並みを揃える必要があります。
このシリーズの記事では、BI 戦略の策定に着目します。 BI 戦略とは何か、BI 戦略が重要である理由、BI 戦略の計画方法について説明します。 このシリーズの記事は、「Microsoft Fabric 導入ロードマップ」を補完するものです。
BI 戦略によってデータドリブンな組織になる
分析ソリューションの導入と実装の成功は、組織がビジネスの目標を達成する一助となります。 導入と実装を成功させるには、"BI 戦略" が必要です。 BI 戦略は、"分析戦略" または "データドリブンになること" といわれることがあります。.
BI 戦略は、ユーザーがビジネスの目標を達成しやすくなるように、データと分析を実装、使用、管理するための計画です。 "効果的" な BI 戦略を策定すると、ビジネス戦略がデータと分析によってサポートされるようになります。
BI 戦略とビジネス戦略の関係
ビジネス戦略は、BI 戦略に直接影響するものでなければなりません。 ビジネス目標の進化に伴い、特に新しいデータ ニーズが発生した場合に、BI のプロセスとツールも進化が必要になることがあります。 また、BI ソリューションから入手した新しい機会と分析情報は、ビジネス戦略の変更につながる可能性があります。 ビジネス戦略と BI 戦略の関係を理解してサポートすることは、有益な BI ソリューションを作成し、ユーザーがそれを効果的に使用できるようにするうえで不可欠です。
次の図は、ビジネス ユーザーを有効化することで BI 戦略がビジネス戦略をサポートするしくみを示しています。
この図は、次の概念を示しています。
| Item | 説明 |
|---|---|
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ビジネス戦略は、組織がビジネスの目標を達成する方法について説明したものです。 |
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ビジネス戦略は BI 戦略に直接影響します。 BI 戦略の主な目的は、ビジネス戦略をサポートすることです (ビジネス戦略に影響を及ぼす可能性もあります)。 |
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BI 戦略は、データと分析を実装、使用、管理するための計画です。 |
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BI 目標は、BI がビジネスの目標をどのようにサポートするかを定義します。 BI の目標は、BI 環境の将来の望ましい状態を表します。 |
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BI の目標に向かって前進するために、特定の期間に達成したい BI の主要な成果を特定して説明します。 これらの主要な成果は、望ましい将来の状態への道筋を表します。 |
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BI の主要な成果を達成するために、BI のソリューションとイニシアティブを計画して実装します。 ソリューションは、中央の IT チームまたは BI チームによって、またはセルフサービス ソリューションとして実践コミュニティのメンバーによって開発される場合があります。 |
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BI のソリューションとイニシアティブの目的は、ビジネス ユーザーが主要な成果を達成できるようにすることです。 |
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ビジネス ユーザーは BI のソリューションとイニシアチブを使用して、効果的なアクションにつながる情報に基づいた意思決定を行います。 |
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ビジネス ユーザーは、結果を達成しながらビジネス戦略を最後まで遂行します。 こうした結果は、適切なタイミングで適切なアクションを実行することで達成します。これは、効果的な BI 戦略を持つことで部分的に可能になります。 |
Note
目標と主要な成果 (OKR) フレームワークにおいて、"目標" は、達成したいことの明確で概観的な記述です。 これに対し、"主要な成果" は、目標の 1 つに向けた進捗状況を測定するための具体的で達成可能な成果です。
さらに、"イニシアティブ" または "ソリューション" は、1 つ以上の主要な成果を達成するために構築されたプロセスまたはツールです。 ソリューションは、ユーザーの具体的なデータ ニーズに対応します。 ソリューションが取り得る形式は、データ パイプライン、データ レイクハウス、Power BI セマンティック モデルやレポートなどさまざまです。
OKR の詳細については、「OKR (Microsoft Viva Goals) を理解する」を参照してください。
架空の組織を使った次の大まかな例について考えてみましょう。
| 領域 | 例 |
|---|---|
| ビジネス戦略 | 組織の目標は、顧客満足度を高めて顧客離反を削減することです。 この目標の達成に向けたビジネス戦略の 1 つは、顧客への配送遅延の件数を減らすことです。 |
| BI 戦略 | • BI の目標: ビジネス戦略をサポートするため、注文と配送に関するレポートの有効性を改善するという BI の目標を設定します。 • BI の主要な成果: BI 目標を達成するために、組織は四半期の特定の BI 主要な成果を定義します。 このような主要な成果の 1 つは、オンタイム配信に関するレポートを作成する時間を 80% 短縮して、週単位ではなく毎日レポートを利用できるようにすることです。 もう 1 つの主要な結果は、最大の配送センターの在庫と注文データを組み合わせて提供することです。 需要プランナーは、在庫データを使用して配送計画を改善できます。 • BI ソリューションとイニシアティブ: これらの BI の主要な結果を達成するために、組織は、自動化されたデータ パイプラインの実装などの BI ソリューションとイニシアティブ、およびレポートと分析をサポートするためにビジネス対応の注文とインベントリ データを格納する統合データ レイクハウスを計画します。 ユーザーが新しく利用可能なデータを最大限に活用できるようにするためのトレーニング プログラムを制定します。 |
| ビジネス ユーザー | これらの BI ソリューションとイニシアティブを実現することで、ビジネス ユーザーは、潜在的な遅延配信をより効果的に特定して軽減することができます。 これらのソリューションによって配送遅延の削減と顧客満足度の向上が実現し、組織はビジネス目標に向けて前進できるようになります。 |
BI 戦略とビジネス戦略の関係
BI 戦略は、Fabric の導入の成功と、Power BI の実装が組織にビジネス価値をもたらすしくみについて説明したものです。 ただし、BI 戦略の対象はツールとテクノロジだけではありません。 最初は小規模な BI 戦略を用意し、成功するにつれて、分析データ、ツール、プロセスをすべて網羅するように規模を拡大できます。 さらに、BI 戦略の概念はより広範な "データ戦略" でも重要です。 BI 戦略は分析目的でのデータとツールの使用に関するもので、データ戦略は組織内のデータのより広範な管理と使用に関係するものです。 このように両者は多くの関連概念を共有するため、BI 戦略はデータ戦略のサブセットになります。
次の図は、BI 戦略がデータ戦略のサブセットになっていて、両者がデータ カルチャとテクノロジに関連する概念を共有するしくみを示しています。
この図は、次の概念を示しています。
| Item | 説明 |
|---|---|
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データ戦略は、組織内のデータのより広範な使用と管理に関する重点分野と目標を説明します。 データ戦略で取り上げるのは BI だけではありません。 |
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BI 戦略は、データ戦略のサブセットです。 |
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データ カルチャ は、BI 戦略とデータ戦略の両方で重要です。 データ カルチャの各種領域は、ユーザーがデータを効果的に操作できるようにするための行動、価値、プロセスのビジョンを表します。 データ カルチャの領域には、データ リテラシーなどがあります。 |
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テクノロジは、BI 戦略とデータ戦略の両方で重要です。 テクノロジの各種領域で、ビジネス上のデータ ニーズとユース ケースをサポートします。 テクノロジの領域には、データの視覚化などがあります。 |
BI 戦略には、データ カルチャとテクノロジの多くの領域を含めることができます。 ただし、BI 戦略を計画するときは、最初の段階でこれらの領域が多くなりすぎないように注意する必要があります。 BI 戦略を成功させるには、小規模から始める必要があります。 まず少数の重点分野に着目し、時間の経過と共に範囲を広げ、一貫した進行状況を維持します。 その後、BI 戦略で持続可能な成功を達成したら、段階的に進化させて他の領域を含めることができます。
重要
この BI 戦略シリーズの記事では、Fabric の Power BI ワークロードに焦点を当てています。 ただし、BI 戦略の計画はテクノロジに依存しない作業です。 そのため、記事で説明されている概念は、選択した BI ツールとテクノロジに関係なく適用される場合があります。
BI 戦略の策定
BI 戦略を策定する方法は多数あります。 通常、BI 戦略を定義するときは、まず、BI の目標を説明する重点分野を特定します。 これらの目標に基づいて、主要な成果で、期限付きの優先順位付けされたアクションを定義します。 これらの主要な結果を達成するために、ソリューションを構築し、具体的な主なイニシアティブを実行します。 その後、BI 戦略を段階的にスケーリングして、成功を収めるにつれて、より多くの重点分野と追加の目標を含めます。
次の図は、3 つの異なる計画レベルで BI 戦略を定義する方法を示したものです。
この図は、次の 3 つの計画レベルを示しています。
| Item | 説明 |
|---|---|
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戦略的計画: まず、戦略的な BI の重点領域と目標を定め、それらがどのようにビジネス戦略をサポートするのか明確にします。 これらの BI の目標は、達成したい内容とその理由を大まかに説明したものです。 |
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戦術的計画: 次に、特定の BI の主要な結果を特定します。 これらの主要な結果は、長期的で戦略的な BI の目標に向けてどのように前進するかを説明した、具体的で測定可能な短期的アクションです。 |
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ソリューション計画: BI のソリューションとイニシアチブは、戦術的計画の直接的な結果として作成する必要があります。 これらのソリューションにより、BI の主要な結果を達成し、BI の目標に向けて前進できるようになります。 |
重要
BI 戦略を策定するには、優先順位付け、計画、組織内の多くのチームや個人の積極的な関与が必要です。
BI 戦略の例
次に示す大まかな架空の例で、ビジネスの目標から BI の目標に切り替える方法について説明します。 次に、BI の目標から主要な成果に、次に BI ソリューションとイニシアティブに切り替える方法について説明します。
ビジネスの目的と戦略
この例では、組織が販売効果を高めるための目標を設定しました。 この目標を達成するために使用する戦略の 1 つは、上位の顧客に利益率の高い商品をより多く販売することです。
BI の重点分野と目的
ビジネス戦略を達成するために、この組織は営業担当者がデータドリブンな意思決定を採用することを望んでいます。 この目的を達成するために、BI チームは営業チームと協力して、営業担当者のデータ ニーズを把握し、長期的で戦略的な BI の重点分野と目標を定めます。
この例では、BI の重点分野と目標は次のとおりです。
- データリテラシー: 営業担当者がデータとレポートの視覚化に基づいて意思決定を行う能力を高めます。
- コンテンツの所有権: さまざまなユース ケースのデータとレポート アイテムを誰が所有しているのか明確にします。
- メンタリングとユーザーの有効化: スキルとツールを備えた営業担当者が、データを使ってより効果的に質問に回答できるようにします。
- ガバナンス: ガバナンス リスクと営業チームの有効化のバランスをより効果的に保ちます。
- Data Engineering: 分析用の売上データと収益性データの統合ビューを作成します。
Note
この例では、他の多くの要因も重要な可能性があります。 ただし、組織は、ビジネス戦略をサポートするために、これらの特定の重点分野と目標を特定しました。
主要な成果
BI の目標を達成するために、BI チームは戦術的な計画を実施して、短期的な主要な成果の特定と説明を行います。 BI チームは、営業担当者向けの紹介用データ リテラシー プログラムを作成します。 また、BI チームは、セルフサービス分析を実行する営業担当者に向けて、ユーザーの有効化計画とアカウンタビリティ計画を作成します。 営業担当者はこれらの計画に基づき、特定のトレーニング資料を完了してセルフサービス ユーザーの確認に署名した後、データへのアクセスを要求できます。
この例では、第 1 四半期の BI 主要な成果は次のとおりです。
- データリテラシー: 営業担当者の 90% がデータ リテラシー プログラムを完了するようにします。
- コンテンツの所有権: 各営業チームで 1 人のチャンピオンを特定し、チャンピオンをトレーニングして、集中型セマンティック モデルに接続し、独自のレポートを作成します。
- メンタリングとユーザーの有効化: 第 1 四半期の一元化されたポータルを作成してトレーニング リソースやテンプレート ファイルを共有し、毎週、オフィス アワー の Q&A セッションをホストします。
- ガバナンス: 一元化されたレポートから営業担当者による輸出活動を 20% 削減します。
- Data Engineering: 売上と収益性のデータを統合するためのアーキテクチャを選択します。
- データ セキュリティ: 営業担当者が使用する売上および収益性データのデータ セキュリティ規則を定義して実装します。
- 情報保護とデータ損失防止 (DLP): コンテンツ作成者がデータ項目を昇格または認定してコンテンツを承認 する方法を定めます。 組織に秘密度ラベルと DLP ポリシーが必要かどうかを調査します。
主なイニシアティブとソリューション
主要な成果を得るために、組織は次の主要なイニシアティブを制定するか、次の BI ソリューションを設計してデプロイすることを目指しています。
- 中央 BI チームは、売上と収益性のデータを格納するための medallion lakehouse アーキテクチャ の概念実証を設計して開始します。
- 中央 BI チームは、中央レポートと主要なセルフサービス レポートのシナリオに必要なすべてのデータを含む Power BI セマンティック モデルとして、エンタープライズ セマンティック モデルを公開します。
- 中央 BI チームは、Power BI アクティビティ ログのデータに基づいて、ユーザー アクティビティ用のテナント全体の監視ソリューションのプロトタイプを作成します。
- Power BI セマンティック モデルに適用されるセキュリティ規則では、営業担当者のアクセスを担当顧客のデータに制限します。
- 中央 BI チームは、地域と商品グループ全体の売上と収益性の集計を示す中央レポートを作成します。 これらの中央レポートでは、インタラクティブな視覚化を使用したより高度な分析がサポートされます。
Note
この例では、BI 戦略の 3 つの計画レベルを説明するために、シンプルなシナリオを取り上げています。 実際には、戦略的 BI の目標、主要な成果、主要なイニシアティブとソリューションは、より複雑になる可能性があります。
BI 戦略を反復的に計画する
BI 戦略は、規模の拡大と組織で発生する変化に合わせて進化する必要があります。 このような理由から、BI 戦略の計画は継続的で反復的なプロセスになります。
BI 戦略を反復的に計画することは、2 つの理由から有益です。
- 段階的な進行: BI 戦略を策定するために、重点分野に着目してそれらを管理しやすいように細分化します。 細分化した内容は段階的に実装し、複数の継続的な改善サイクルで徐々に完了できます。 サイクルごとに進捗状況と得た教訓を評価すると、戦略を持続的に成長させることができます。 これに対し、オールイン アプローチでは、対応すべき事項が多すぎて、価値を生み出す前に気力を失ってしまう可能性があります。
- 変化の克服: テクノロジとビジネス戦略の変更に対応します。 計画と実装の反復的なフェーズは、ビジネス上のデータ ニーズに関連した戦略の維持に役立ちます。 これに対し、詳細な複数年の戦略的計画はすぐに古くなる可能性があります。
すべての領域を網羅した長期的な計画が 12 か月から 18 か月以上存続すると見込むことは、現実的ではありません。 たとえば、3 年から 5 年の綿密な計画を作成しようとすると、過剰な投資、変化に対応できない、ビジネス戦略の変更をサポートできないといった結果になる可能性があります。 代わりに、反復的なアプローチを使用して戦略を定義して運用化し、達成可能な結果を最長でも 18 か月間で得るようにします。
BI 戦略を反復的に計画する方法は多数あります。 一般的なアプローチは、組織内の既存の計画プロセスと同じ期間にわたって計画の改訂をスケジュールすることです。
次の図は、計画の改訂をスケジュールする方法に関する推奨事項を示しています。
この図は、BI 戦略の計画を反復的に構成する方法と、次の概念を示しています。
| Item | 説明 |
|---|---|
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詳細な長期計画を避ける: 詳細な長期計画は、テクノロジやビジネスの優先事項が変わると古くなる可能性があります。 |
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戦略的計画 (12 か月から 18 か月ごと): この大まかな計画では、ビジネスの目標と BI の目標の擦り合わせに重点を置きます。 予算期間などの他の年単位のビジネス プロセスとこの戦略的計画を合わせることが重要です。 |
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戦術的計画 (1 から 3 か月ごと): 毎月または四半期ごとの計画セッションでは、計画期間に合わせて具体的で実用的な主要な成果を定義することに重点を置きます。 この計画では、ビジネスに関する反復的なフィードバックとビジネスまたはテクノロジの変更を考慮する必要があります。 |
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継続的な改善 (毎月): 月ごとのセッションでは、継続的な計画に影響するフィードバックと緊急の変更に重点を置きます。 意思決定者は必要に応じて、意思決定を行ったり、是正措置を取ったり、進行中の計画に影響を与えたりすることができます。 |
BI 戦略の計画方法
このシリーズの記事では、次の図に示すように、BI 戦略の 3 つのレベルを計画するのに役立つ構造化フレームワークについて説明します。
この図は、3 つのレベルの BI 戦略計画を示しています。各レベルについては、それぞれ別の記事で説明されています。 これらの記事は、次の順序で読むことをお勧めします。
- BI の戦略的計画: この記事では、BI 戦略を策定するためのイニシアチブをリードする作業チームを形成する方法について説明します。 作業チームは、主要な関係者とのワークショップを準備して、ビジネス戦略を把握して文書化します。 その後、ビジネス戦略をサポートするうえでの BI の効果を評価します。 この評価は、戦略的な BI の重点分野と目標を定義するのに役立ちます。 戦略的計画の後、作業チームは戦術的計画に進みます。
- BI の戦術的計画: この記事では、作業チームが BI の目標を達成するために、測定可能な期限付きの主要な結果を特定する方法について説明します。 これらの主要な成果の一部として、作業チームは BI ソリューションと主要なイニシアティブの優先順位付けされたバックログを作成します。 最後に、作業チームは四半期ごとに戦術的計画の改訂に取り組みます。 戦術的計画の後、ソリューション計画に進みます。
- BI ソリューション計画: この記事では、BI の主要な成果をサポートする BI ソリューションを設計および構築する方法について説明します。 最初に、優先順位付けされたソリューション バックログでソリューションを担当するプロジェクト チームを編成します。 その後、プロジェクト チームは、ソリューション設計を定義するための要件を収集します。 次に、デプロイを計画し、前提条件を検証するためにソリューションの概念実証 (POC) を実施します。 POC が成功したら、プロジェクト チームは、ユーザー コミュニティを段階的にオンボードする反復サイクルでコンテンツを作成してテストします。 ソリューションの準備ができたら、プロジェクト チームはソリューションを運用環境にデプロイし、必要に応じてソリューションをサポートおよび監視します。
ヒント
BI 戦略に関する記事を読む前に、「Microsoft Fabric 導入ロードマップ」を確認することをお勧めします。 この導入ロードマップには、Fabric の導入と正常なデータ カルチャに関する考慮事項が説明されています。 これらの BI 戦略の記事の内容は、この導入ロードマップに基づいています。
関連するコンテンツ
このシリーズの次の記事で、BI の戦略的計画について学習します。