昨日（8月28日）、各メディアから日本ビジネスオブジェクツ（以下：BO）の中堅企業向けビジネスインテリジェンス（以下：BI）ソリューションがリリースされたことが報道されました。製品としてはBIスイート「BusinessObjects Edge 3.0」とレポーティングプラットフォーム「Crystal Reports Server 2008」になります。価格は前者が280万円から、後者が42万7000円からとなっています。

本日のTechCrunchで「Boomi」という会社が提供するSaaSデータ統合ソリューションの紹介がされていました。Salesforce.comを中心にSaaSのニーズは高まっており、中小企業はもちろん、大企業でも利用者数が増えています。

ビジネスインテリジェンス（以下：BI）紹介シリーズ第3弾の今回は一般的なシステム構成について書きたいと思います。

BIのシステム構成は企業の規模やデータ容量、分析要件によって内容が変わってくるのですべてを一括りにすることはできませんが、一般論としては、「①基幹系システム > ②データウェアハウス（以下：DWH） > ③データマート（以下：DM） > ④インターフェース（以下：IF）」の構成で運用されています。

通常、④を指してBIと表現することが多いようですが、③は④のために存在するものであり、すべてのデータの流れもBIのために存在するものなので、ここでは広義の意味で①から④のすべてを包括してBIと呼んで行きます。

今回は、業務分析（経営分析）をシステム的側面から見た場合にどういった仕組みが必要になるかを簡単に述べたいと思います。

まず、分析をするためにはその元ネタとなるデータが最重要要素となります。そのデータとは日々の販売データ、在庫データ、顧客データなどであったりするわけですが、この精度が低いと分析も意味をなさないものになってしまいます。コンビニや店舗販売を展開する企業などではPOSを導入して、そのデータが直接または間接的に基幹システムへ送られるため、精度の高いものが期待できるのですが、人間が手入力で行った場合、入力ミスや誤字脱字などで同一商品が別物として取り扱われ、売上がバラバラになってしまうこともあります。

そして、次の工程として重宝されるのがETL（Extract : 抽出, Transfer : 変換, Loading : 読込）と呼ばれるツールです。基幹系システムのデータはたとえPOSなどを利用しても分析向けに加工する作業が発生します。異なるシステム間で商品コードの統一を図ったり、特殊なアルゴリズムのために新たなコードを作成したりとデータに対するお化粧を施します。そして、最終的に分析用データベースに（*1）格納される。