# 能動的に提案してくるBI（うるさいBI）

## 目次

1. 解決されてない問題と仮説
2. リヴァンプがやる意味
3. 既存メンバーにとってのメリット・デメリット
4. BIが具体的に言ってきてくれることの例

## 解決されてない問題と仮説

#### 解決されてない問題

- Tableau、Quick Sight、Qlick Viewなど色々ある
- 入れる前に必要な、「何をしたいか」とか「何をKPIとしたいか」とか「どんな仮説を検証したいのか」は後回し。気持ちはわかる。こういう「とりあえずBI」問題がある
- 今のBIは、どれも色々何でも出来そうだが、それゆえに何が出来るのかは、ユーザー次第（東出さんなら出来るし、東出さんが熱心にCouCouの人に説明してたけど、きっと聞いても出来ない）
- 抽出頑張ろうとした場合も、そもそも、データ抽出と加工で力尽きて、考える時間も取れない（河野さんがよくぼやいていた）
- 更に言うと、仮に時間があっても、考えることすら出来ない人も増えている（これも河野さんがよくぼやいていた）

#### 対する仮説

- そうではなくて、BIがデータを見て、能動的に、「これ、こんなばらついてますけど、大丈夫なの？」と言ってきてほしい、のでは？
- 抽出・分析すること自体はもはやノンコアであるという定義。指摘されたばらつきや乖離に対して、それは問題なのか問題じゃないのか判断し、アクションを決めることがコアである、という定義

## リヴァンプがやる意味

- MDシステムや、EDIなど、データが集約された基盤が既にある
- この既存のデータは、簡単に手に入るものではない。実は宝の山
- このデータを使って、提案するべき分析の型を実際に実験することが出来るはず
- 大塚チームや五藤チームなどがやっている仕事も、本来データのトレンドや、ばらつきを調べて、改善提案をする仕事。根本的にここがシステム化出来たら面白いんじゃないか？
- ただのBI屋さんには意味付けは出来ないし、コンサルすぎてもシステム開発出来ないし、SPA小売りが次にやるテーマとしてもよいのでは

## 既存メンバーにとってのメリット・デメリット

#### メリット

- 新しいシステムを作れる
- データ分析に向いたテンションのあがる言語を使えばいい（実務のPython？アカデミアのR？）
- グラフやVISUALもやりたいので、それ用の言語を使えばいい
- 学術的にも、数学的にも、満足できるかも（そういうものを求めてる人がいるかは不明）

#### デメリット

- 技術的な新しさはない
- ロジックの部分が将来的にAIに変われば面白いかもしれないが、その時も最初は多分外部に出すので、すぐに味わえないかもしれない

## BIが具体的に言ってきてくれることの例

#### 方向性のメモ

- バイヤーの評価軸を色んな角度で指標出してあげるとか
- 店舗開発の成否を色んな角度で指標出してあげるとか
- マスタのパラメータ設定がどうばらついてるかどうかとか
- システムに持ってないデータも使えるとなおよい（来店数、SNSでの紹介数、天気とか）

#### 具体例

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