目次
- 0.1 変革段階の企業は、データリソース、熟練した人材、クラウドベースのインフラを最大限に活用し、先進的なソリューションを本格的に展開しています。この段階では、デジタル技術が企業活動の中核を担い、組織全体が変革を遂げ、競争優位性を確保しています。
- 0.2 この段階の企業は、足並みが完全にそろった全社的なデジタル戦略の実行に成功しており、優先度の高いデジタルソリューションを幅広く採用して、価値の高いインパクトを生み出しています。
- 0.3 各段階をもとに、上位30%のデジタル先進企業（デジタルリーダー）と、下位20%のデジタル対応が遅れている企業（デジタル後進企業）に分類し、企業を3つのグループにセグメント化します。本レポートでは、これらの層間の比較とその差異が焦点となっています。
- 0.4 デジタルリーダー企業は、組織のトップからの明確な指導によって変革が推進されますが、これはCEOだけでなく、経営層全体が一丸となって共通のビジョン、戦略、ロードマップを共有することが重要です。トップダウンのアプローチに加え、各CxOが責任を持って取り組むことで、全社的なデジタルイニシアチブが効果的に推進されます。
- 0.5 多くの企業では、CxO間の連携が不足し、デジタル化の遅れや導入の失敗に対して責任の押し付け合いが発生しています。特にデジタル後進企業では、経営層が派閥化し、各イニシアチブ間でのコミュニケーションが取れていないケースが多く見受けられます。対照的に、デジタルリーダー企業では、各CxOが互いに連携し、共通の責任を負いながらデジタル戦略を推進しています。
- 1 データコンサルタントの視点から企業のデジタル戦略に対する分析を強調し、段階ごとの具体的な取り組みや課題、経営層の役割にフォーカスを置いています。デジタル技術とデータ駆動型の意思決定の重要性をより明確に示し、企業の成功要因をデータ活用に結びつけています。
データアーキテクチャの見直しによるビジネス成果
ある企業は、データアーキテクチャを見直し、バージョン率の向上と住宅ローン相談予約の増加に成功しました。この2つのデジタルソリューションを本格的に導入した結果、6ヶ月で売上が30%成長するという顕著な成果を上げました。ここでのポイントは、データの効果的な活用と、顧客行動に即したデジタルソリューションの展開が、収益向上に直結したことです。
デジタルリーダーと後進企業の差異
デジタルリーダー企業は、顧客志向ソリューションの拡大に必要な機能において、デジタル後進企業と比較して平均で2.4倍のデジタル成熟度を達成しています。特に、顧客志向ソリューションの70%以上を成功裏に展開している企業は、以下の要素を有している点が共通しています。
成熟したデータエコシステム：一貫したデータ戦略を持ち、顧客に関連するデータを横断的に活用。
部門横断のチーム編成：部門間の連携を強化し、先導的プロジェクトに従事する専門チームを編成。
バリュー・ステアリング：プロジェクトの価値を明確にし、継続的に成果を評価。
クラウドサイバーセキュリティの優先化：経営層がサイバーセキュリティを企業戦略の一環として位置付け。
顧客志向ソリューションの運用と組織体制
これらの企業では、製品エクスペリエンスやカスタマージャーニーに関するデータ分析を部門横断的に管理しています。これにより、CMO（最高マーケティング責任者）、CTO（最高技術責任者）、CIO（最高情報責任者）の役割が一部重複する可能性が生じています。しかし、この重複はデジタル成熟度の向上に必要な連携と調整を推進するための機会とも言えます。
CMOの役割と経営層のサポート
過去の調査では、CMOがカスタマーエクスペリエンスジャーニーの設計と運用に責任を持つことが多いとされており、顧客志向ソリューションの拡大において重要な役割を果たしてきました。しかし、最新の調査では、CMO単独ではソリューションの成功的な拡大を実現するのは難しいことが示されています。ソリューションを全面的に拡大・実行するためには、経営層全体のサポートが不可欠です。
データを効果的に活用し、部門横断の協力体制を築くことで、企業はデジタルソリューションの成功的な展開を実現できます。特に、経営層が一丸となり、デジタル変革を支援することで、顧客志向のアプローチを全社的に推進する基盤が構築されます。
データ分析の基礎:
「長期にわたるビジネスのデジタル能力と成熟度に関する調査を実施しました。データ分析の結果、新型コロナウイルスのパンデミック以降、デジタル成熟度の高い企業とそうでない企業の間で、レジリエンスとパフォーマンスの差が顕著に拡大しました。具体的には、デジタル成熟度上位25%の企業と下位25%の企業を比較すると、収益成長率に平均15%の差が見られました。」
調査方法の詳細化:
「BCGとGoogleの共同調査では、定量的および定性的手法を組み合わせたアプローチを採用しました。具体的には、世界72カ国の2,000社を対象とした大規模なオンライン調査、150名以上の専門家やソートリーダーへの深層インタビュー、そして各企業の財務データと市場データの分析を実施しました。この多角的なアプローチにより、デジタルソリューションの拡大成功要因を特定しました。」
評価指標の具体化:
変更後:
「各企業のデジタル対応度を評価するため、BCGのデジタルアクセラレーションインデックス（DAI）を基にデジタル対応スコア（DES）を開発しました。DESは0から100の尺度で、以下の3つの主要カテゴリーを評価します：
デジタルソリューションの採用度（40%）
テクノロジーインフラストラクチャの成熟度（30%）
デジタル人材とスキルの充実度（30%）
さらに、これらのカテゴリーを15の詳細な観点に分解し、各企業の総合的なデジタル対応度を算出しました。」
データ分析結果の視覚化:
「調査結果を基に、企業のデジタル成熟度を4段階に分類しました。以下は、各段階の特徴と分布を示す図表です。」
この図表は、調査対象企業のデジタル成熟度の分布を視覚的に示しています。各段階の特徴と、その段階に属する企業の割合が一目で理解できます。
- 結論と推奨事項:
「本調査の結果、デジタル成熟度の高い企業は以下の3つの要素を重点的に強化していることが判明しました：
- データ駆動型の意思決定プロセス（相関係数 r = 0.78）
- クラウドテクノロジーの積極的採用（相関係数 r = 0.65）
- デジタルスキル教育への継続的投資（相関係数 r = 0.59）
これらの結果を踏まえ、企業がデジタル成熟度を高めるために、以下のアクションを推奨します：
- 全社的なデータリテラシー向上プログラムの実施
- クラウドファーストアプローチの採用と、レガシーシステムの段階的移行
- デジタルスキルの内部育成と外部からの獲得を組み合わせた人材戦略の策定
これらのアクションを実施することで、今後18-24ヶ月以内に、デジタル成熟度を1段階以上向上させる可能性が高まります。」
発展段階にある企業は、デジタル技術の戦略的価値を理解し、優先度の高いソリューションの導入を模索しています。この段階では、必要なデータインフラや専門知識の整備に着手し、デジタル化の初期フェーズを積極的に進めています。
変革段階の企業は、データリソース、熟練した人材、クラウドベースのインフラを最大限に活用し、先進的なソリューションを本格的に展開しています。この段階では、デジタル技術が企業活動の中核を担い、組織全体が変革を遂げ、競争優位性を確保しています。
この段階の企業は、足並みが完全にそろった全社的なデジタル戦略の実行に成功しており、優先度の高いデジタルソリューションを幅広く採用して、価値の高いインパクトを生み出しています。
対応段階にある企業は、全社的なデジタル戦略を完全に整合させ、優先度の高いソリューションを効果的に展開しています。このフェーズでは、デジタル技術が組織全体で統合され、データ主導の意思決定により高いビジネス価値を創出しています。
各段階をもとに、上位30%のデジタル先進企業（デジタルリーダー）と、下位20%のデジタル対応が遅れている企業（デジタル後進企業）に分類し、企業を3つのグループにセグメント化します。本レポートでは、これらの層間の比較とその差異が焦点となっています。
デジタルリーダー企業は、組織のトップからの明確な指導によって変革が推進されますが、これはCEOだけでなく、経営層全体が一丸となって共通のビジョン、戦略、ロードマップを共有することが重要です。トップダウンのアプローチに加え、各CxOが責任を持って取り組むことで、全社的なデジタルイニシアチブが効果的に推進されます。
多くの企業では、CxO間の連携が不足し、デジタル化の遅れや導入の失敗に対して責任の押し付け合いが発生しています。特にデジタル後進企業では、経営層が派閥化し、各イニシアチブ間でのコミュニケーションが取れていないケースが多く見受けられます。対照的に、デジタルリーダー企業では、各CxOが互いに連携し、共通の責任を負いながらデジタル戦略を推進しています。
データコンサルタントの視点から企業のデジタル戦略に対する分析を強調し、段階ごとの具体的な取り組みや課題、経営層の役割にフォーカスを置いています。デジタル技術とデータ駆動型の意思決定の重要性をより明確に示し、企業の成功要因をデータ活用に結びつけています。
柔軟なデータ管理の確立
エッジ、オンプレミス、マルチクラウド環境におけるデータの取得、保存、検索、処理をスムーズに行えるインフラの柔軟性を確保することは、データ駆動型ビジネスの基盤です。これにより、データ管理の一貫性と拡張性が維持され、急速に変化するビジネスニーズに対応できるようになります。
クラウド間のポータビリティ
クラウド環境間でのデータの移行や共有をスムーズに行えるポータビリティが重要です。コンピュートリソースとストレージを切り離し、クラウドオブジェクトストレージ（例：Apache Ozone、Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storageなど）を活用することで、コスト効率と柔軟性が向上します。これにより、特定のクラウドプロバイダーに縛られないデータ戦略を構築できます。
統一されたAPIとストレージコネクターの重要性
エンタープライズレベルのデータプラットフォームでは、一貫したAPIレイヤとプラグイン式のストレージコネクターを提供することが求められます。これにより、オンプレミスやクラウド環境にあるさまざまなストレージメディアにシームレスに接続できるため、企業全体でのデータ活用が加速します。
データ形式に対する柔軟な対応
非構造化、半構造化、構造化データをそのままの形式で収集・キュレーション・保存できるソリューションを選ぶことが重要です。これにより、データの文脈やその出所に関する情報を損なうことなく、企業全体でデータの有効活用が進みます。
データの完全性と正確性の確保
アナリストやデータサイエンティストが、正確かつ最新のデータを活用できる環境を整備することで、Hadoop上でのSQL実行、機械学習（ML）、AI、NoSQL、リアルタイムな複雑なイベント処理が可能になります。これにより、ビジネスの即時的な課題に対応でき、競争優位性が向上します。
統一インターフェイスによるデータ管理（データガバナンスの強化）
データの一元的な管理ビューの重要性
分散されたデータ環境（オンプレミス、クラウド、ハイブリッドクラウド）で統一されたインターフェイスを確立することで、データサイロを解消し、ビジネスにとって重要なインサイトを得ることが可能になります。これにより、組織全体でデータの透明性と効率性が向上します。
データスチュワードシップの導入
まず、データライフサイクル全体を通じて、データの取り込み、保存、カタログ化、保護、検出、リネージ追跡を管理する強力なデータスチュワードシップを確立しましょう。これにより、データの正確性と一貫性が保たれ、データ資産の活用が最適化されます。
全社的なデータカタログの構築
企業内のすべてのデータ資産の場所、スキーマ、セキュリティポリシー、リネージの詳細を記載した全社的なデータカタログを作成し、ビジネス用語でタグ付けすることは、データガバナンスの基盤となります。これにより、データに対する包括的な可視性が向上し、データ主導の意思決定を迅速に行えるようになります。
これにより、企業はデータの取り扱いを統一し、ビジネスの俊敏性を高めつつ、運用コストの最適化も実現できます。
データサイロの解消と統一インターフェイスの実現
多くの企業では、データが複数のデータ管理システムに分散して保存されており、それらは相互に連携していないため、いわゆる情報サイロが形成されています。この状況を解消するためには、関連するデータを一元的な管理基盤に統合する必要があります。データレイクの構築は、その一つのアプローチです。データレイクは、特定の一時的なデータパイプラインのために設計されたものでも、汎用的に使われる共有データレイクでも、適切に設計されていれば有効です。
どちらの形式でも、グローバルなデータアセットを検索、発見、理解するための**統一されたインターフェイス（データファブリック）**の構築を目指し、それをセルフサービス型で利用できることが鍵となります。これにより、ビジネスユーザーは独立してデータを活用し、迅速な意思決定を行うことが可能になります。
技術的な推奨事項（データ管理プラットフォームの選定ポイント）
ハイブリッドクラウドでのデータガバナンス強化
ハイブリッドクラウド環境において、データスチュワードが企業全体のデータレイク内のデータを十分に理解し、適切にガバナンスを行うためのプラットフォームを選定しましょう。ビジネス上の目的、機密性、分類に基づいて、データをグローバルに整理・キュレーションできる仕組みが必要です。
データとメタデータの柔軟な管理と移動
データアセットの文脈や可視性を維持しつつ、ハイブリッドクラウド内でデータやメタデータを柔軟に移動できるプラットフォームを構築しましょう。メタデータには、データベースのスキーマ、セキュリティポリシー、ビジネスカタログ、監査ログ、データリネージ（データの出所と流れ）などが含まれており、これらは統一されたインターフェイスから容易に表示・管理できる必要があります。
セルフサービス型のデータアクセス機能
エンタープライズデータプラットフォームには、セルフサービスでのデータ検出機能が必須です。これにより、以下の利点が得られます：
データスチュワードの役割強化
データスチュワードは、データアセットをキュレーションし、ビジネスユーザーが容易に検索・活用できるよう、関連するデータセットをビジネスエンティティとしてまとめることができます。これにより、データの利用価値が向上し、ビジネス成果を支援します。
データエンジニアの可視性向上
データエンジニアは、データリネージを上下流で追跡し、データの作成や変更の背景を把握できます。これにより、スキーマの変更やデータの経時的な変化にも対応しやすくなり、システム全体の信頼性が高まります。
ビジネスユーザーのデータ利用促進
ビジネスユーザーは、データカタログを検索し、必要なデータを見つけると同時に、関連するデータアセットやコレクション（例：機密データ、頻繁に使用されるデータ、ハイリスクデータなど）の場所や特性を把握できます。これにより、データに基づく意思決定が迅速に行えます。
データ監査者のコンプライアンス対応強化
データ監査者は、フォレンジック監査やコンプライアンスの観点から、誰がどのデータにアクセスしたのか、アクセスパターンの異常検出などを容易に確認できます。これにより、セキュリティやデータ保護の監査が効率化され、リスク管理が強化されます。
このようなデータ管理基盤の導入により、企業はデータのサイロを解消し、データガバナンスと透明性を強化しながら、ビジネス価値を最大限に引き出すことが可能になります。データの統一的な管理とアクセスの確立により、組織全体が迅速でデータ駆動型の意思決定をサポートする環境が整います。
1. 重要インフラストラクチャの保護にデータアーキテクトの役割
重要インフラストラクチャの保護において、データアーキテクトの役割はますます重要になっています。ICSやSCADAシステムに対するセキュリティ懸念はここ数年で変化しています。2018年にはマルウェアが最大の課題とされていましたが、2020年にはその懸念が減少し、デバイスやソフトウェアの障害が新たな懸念事項として浮上しています。この変化は、組織がマルウェア対策を強化し、IoTデバイスや接続性に依存するシステムの脆弱性が増加したためと考えられます。
データコンサルタント視点: クライアントに対して、セキュリティリスクのトレンドは変化しており、特にデバイスやソフトウェアの障害への対策が今後の重要な焦点になることを説明します。重要インフラにおけるリアルタイムなモニタリングや予知保全のためのデータ分析の導入を推奨し、障害の発生を事前に検出・予防できる体制を構築することを提案します。
2. 手作業プロセスから自動化へのシフト
現在、多くの企業はクラウド技術を活用してビジネス戦略を推進していますが、一部の組織はハイブリッドシステムを使用し続けており、手作業によるプロセスが依然として大きな負担となっています。これにより、コストやエラー、情報漏洩リスクが増加しています。モダンなデータアーキテクチャは、業界特化型の機能を備え、手作業プロセスを効率化し、迅速にビジネス価値を実現することが可能です。
データコンサルタント視点: 手作業プロセスから自動化への移行が、クライアントのオペレーション効率とデータ精度の向上に直結することを強調します。また、業界特化型のデータアーキテクチャを採用することで、部門間のデータ管理がスムーズになり、結果としてコスト削減とビジネス全体のアジリティ向上が期待できるとアドバイスします。
3. モダンデータアーキテクチャの利点
モダンなデータアーキテクチャは、業界特化の機能やコンテンツを組み込んでおり、自動化されたプロセス管理が可能です。これにより、手作業のプロセスが多いビジネス業務を短期間で統合・最適化し、効率化を実現します。さらに、クラウドベースのセルフサービスツールにより、迅速な機能拡張やカスタマイズが可能で、AIなどの革新的な技術を活用して新たな価値を発見できます。
データコンサルタント視点: クライアントには、モダンなデータアーキテクチャの導入がもたらすスケーラビリティや迅速なデプロイのメリットを強調します。特に、従来の複雑な統合プロジェクトに比べ、クラウドツールを用いた柔軟なビジネスプロセス管理の導入は、リソースの追加やソフトウェアの複雑な統合を必要とせず、短期間で結果を出せることを提案します。
4. AIとデータ統合によるプロセスの最適化
モダンなデータアーキテクチャは、ビジネスプロセス全体のデータを一元管理し、AIなどの先進的な技術を活用して新たな価値を発見するための強力なツールです。これにより、効率性の向上だけでなく、インサイトのリアルタイム提供によって、ビジネスの意思決定を支援します。
データコンサルタント視点: クライアントに対して、AIや高度な分析技術を活用することで、単なるプロセスの効率化にとどまらず、データドリブンな意思決定の強化や、新たなビジネスチャンスの発見が可能であることをアピールします。また、これを通じて競争力を高め、持続的な成長戦略に寄与することを提案します。
まとめ
重要インフラの保護や業務プロセスの効率化には、モダンなデータアーキテクチャと自動化が不可欠です。データコンサルタントとしては、クライアントの現状に合わせた最適な技術提案を行い、セキュリティリスクの低減、コスト効率の向上、AIを活用したデータ活用の最大化を推進します。
1. モダンデータアーキテクチャによるグローバル企業のイノベーション促進
グローバル企業がモダンなデータアーキテクチャを活用し、デジタルトランスフォーメーションの推進を加速しています。インフォアを活用したデータ統合により、リアルタイムでの共通情報ビューを構築し、データ分析や可視化を通じて生産性向上と意思決定の迅速化を実現しています。さらに、組み込み型ウィジェットやモダンなアプリケーションインターフェースを使用して、信頼できる情報に基づいたアクションを促進し、ROIの向上を支援しています。
データコンサルタント視点: クライアントには、モダンなデータアーキテクチャが組織全体のデータ活用を加速し、リアルタイムな意思決定や業務の自動化が可能になることを強調します。また、デジタルトランスフォーメーションにおける迅速なデータ統合が、グローバルなビジネス展開の成功に貢献することを提案します。
2. 経営層や会計幹部からの問い合わせ減少
モダンなデータアーキテクチャの導入により、経営層や会計幹部からのデータに関する問い合わせが80%減少しました。これまで複雑だったデータ構造へのアクセスが、管理者にも直接可能になり、データの可視化と利用時間の短縮が実現されたためです。結果として、未回収の売掛金残高が40%減少し、組織全体の財務状況が改善しました。
データコンサルタント視点: クライアントに対して、セルフサービス型のデータアクセスと可視化による管理業務の効率化を強調します。データ構造の専門知識を持たないスタッフでもリアルタイムのデータにアクセスできることで、業務のスピードアップや経営判断の効率化が期待できることを示します。また、財務データの自動分析によるキャッシュフローの改善を提案します。
3. 従業員向けポータルとアナリティクスの活用
企業内のポータルサービスを活用し、従業員全員が分析結果に簡単にアクセスできる環境を整え、会社の業績をリアルタイムで把握できるようにしています。さらに、組み込み型アナリティクスにより、売上情報の詳細分析や、燃料や惣菜、レストランなどの売上目標に対する進捗状況を迅速に把握することが可能です。
データコンサルタント視点: クライアントに対して、従業員向けポータルとリアルタイム分析ツールが提供する価値を強調します。これにより、業績や売上進捗を部門ごとに可視化し、従業員が日常的にデータドリブンな業務改善を行える環境を提案します。また、チーム全体のパフォーマンスを向上させ、目標達成に向けたアクションをリアルタイムでサポートすることが可能であることを説明します。
まとめ
モダンなデータアーキテクチャの導入は、グローバル企業にとってデータ活用の効率化と意思決定の迅速化に大きく貢献します。経営層から現場従業員まで、データにアクセスしやすくすることで、業務のスピードや正確性が向上し、最終的には財務健全性の向上やROIの最大化が期待されます。データコンサルタントとしては、クライアントに対し、これらのデータ駆動型のソリューションを提供し、全社的なデータ戦略の強化を支援します。
モダンなデータアーキテクチャを選ぶべき10の理由（データコンサルタント視点）
マルチテナント (MT) アーキテクチャによる導入の簡素化
クラウド環境でのプロビジョニングが1回で完了し、複数のサービスを効率的に展開できます。これにより、ITリソースを最適化し、システム導入のスピードが向上します。
データコンサルタント視点: クラウドMTアーキテクチャは、スケーラビリティと管理の負担軽減を提供するため、初期導入や将来的な拡張における運用コストの削減を提案します。
業界特化のコンテンツによる高い価値提供
テンプレート、レポート、パフォーマンス管理機能、不正防止やセキュリティ関連の機能を標準搭載し、迅速で精度の高い意思決定を支援します。
データコンサルタント視点: 業界特化のツールを活用し、クライアントにターンキーソリューションを提供。プロセス最適化やデータセキュリティに即した対応を提案します。
迅速な実装サイクル
インフォアERPにあらかじめ組み込まれたデータコンテンツは、自動で一元化されるため、カスタマイズや拡張が容易です。
データコンサルタント視点: クライアントが迅速にデータ統合やカスタマイズを行い、ビジネスニーズに迅速に対応できる短期プロジェクトの実現を強調します。
コストの低減
インフォアや他のデータソースとの統合プロセスを自動化することで、リソースを節約し、ビジネスプロセス全体の可視化が向上します。
データコンサルタント視点: 自動化と統合により、人件費や時間の削減を実現し、信頼性の高いデータ分析基盤の提供を強調します。
アジリティを重視した設計
データ管理と分散チームの自由な拡張がバランスよく設計されており、組織全体で単一の真実のバージョンを共有できます。
データコンサルタント視点: データガバナンスと組織全体の透明性の向上を提案し、データ整合性を維持しながら俊敏な業務運用が可能になることを強調します。
柔軟性
クラウドツールキットを使って、セルフサービスでカスタマイズや拡張が可能で、新たなサービスやソフトウェア統合は不要です。
データコンサルタント視点: クライアントが独自の要件に合わせたシステム構築を迅速かつ低コストで実現できることを提案します。
再利用性
相互接続されたアプリケーションが互いに価値を補完し、エコシステム全体にわたって再利用可能です。
データコンサルタント視点: 再利用性の高いアーキテクチャにより、既存資産を最大限に活用し、新たな投資を最小限に抑えられることを伝えます。
オープンな統合性
他のERPシステム、データベース、ツールと容易に統合でき、企業のソリューションを拡張可能です。
データコンサルタント視点: クライアントに、既存システムや外部ツールとの柔軟な統合を通じて、全体最適を実現できる環境の提供を提案します。
APIベースのサービス拡張
Web Services APIを使用して、インフォア以外のアプリケーションやサービスにも拡張可能です。
データコンサルタント視点: API統合により、クライアントが柔軟に外部ツールやサービスを活用できるカスタマイズ性を提案します。
継続的なイノベーション
真のSaaSマルチテナントアプリケーションで、業界の最新のイノベーションを継続的に提供します。業務中断やアップグレードサイクルの負担を軽減します。
データコンサルタント視点: クライアントに、継続的なアップデートによる最新技術の適用を提案し、競争優位性を維持するためのアプローチを示します。
これらの10の理由により、モダンなデータアーキテクチャが、組織全体の効率性、柔軟性、コスト削減を可能にし、デジタル変革を促進する重要な基盤となることが理解されます。
データアーキテクトによるコスト削減と業務効率化
財務報告書の作成と保守業務において、年間50万ドルのコスト削減を達成し、月次決算報告の作成時間を劇的に短縮しました。同社は750店舗すべてに対して1つの統合レポートを実行していましたが、Birst導入前にはこのプロセスに12時間以上を要していました。さらに、変更があった場合の再実行も困難でした。しかし、Birstの導入により、同様の負荷をわずか5分で処理できるようになり、プロセスの俊敏性と生産性が飛躍的に向上しました。
データコンサルタント視点: この事例では、プロセス自動化による時間短縮とコスト削減が強調されており、データ統合プラットフォームの導入が企業の財務運営に大きく寄与していることが示されています。データ自動化の利点として、単にコストを削減するだけでなく、データ変更や更新にも柔軟に対応できることがポイントです。
近代的データアナリティクスプラットフォームの構築
データアーキテクチャを近代化するために、Infor CloudSuite Food & Beverageに移行し、Birstを導入。これにより、同社はマルチテナントのクラウドERPソリューションに基づいた生産管理データの可視化が可能になりました。さらに、BirstはインフォアのERPや外部データを統合し、ダッシュボードを通じて業務に必要な情報を自動集約しています。
データコンサルタント視点: ERPと外部データの連携による一元的なデータ管理の強化が、業務プロセスの最適化と意思決定のスピード向上に繋がっている点を強調します。特に、情報の自動集約によって業務負荷を軽減し、管理者がリアルタイムでデータに基づく判断を行える環境を提供しています。
顧客生涯価値（LTV）の向上による販売促進
Birstを活用することで、重要な顧客の開拓および新規顧客の獲得を推進し、顧客生涯価値 (LTV) の向上に成功しました。ワタミのチームは、消費者グレードのダッシュボードを通じて、各センターの生産数量を把握し、予算と比較することでセンター別・製品別の生産性を迅速に確認しています。また、製造コストを確認し、実際の成果と理論値を分析できるようになりました。
データコンサルタント視点: LTVの向上と顧客データの可視化により、データドリブンな営業戦略が実現されている点が強調されています。ダッシュボードの活用により、経営層はリアルタイムでのパフォーマンス確認が可能になり、迅速な戦略的意思決定が促進されています。
公共サービスの近代化とコスト削減
オークランドの140万人の市民に対するサービス向上のために、同社はインフォアのビジネスアプリケーションを導入し、設備資産管理や従業員のエンゲージメント向上に取り組みました。デジタルトランスフォーメーションの一環として、同社はビジネスプロセスの60%を刷新し、顧客管理、請求、設備資産管理を統合。アナリティクスを活用し、業務全体でのコスト削減に成功しました。
データコンサルタント視点: 公共サービスにおけるデジタル化の推進は、顧客対応や資産管理の効率化を実現し、多額のコスト削減を達成しています。また、アナリティクスの活用によるリアルタイムモニタリングが、サービスの品質向上と業務効率化に直結していることを強調します。
ビジネスプロセス全体の最適化と従業員エンゲージメントの向上
同社はデジタルチャネルを通じた顧客対応を強化し、手作業の削減や設備計画の最適化に取り組んでいます。また、従業員エンゲージメントの向上により、さらなるコスト削減と業務の最適化を実現しています。
データコンサルタント視点: デジタルトランスフォーメーションが、顧客対応だけでなく、従業員のエンゲージメントや設備管理の最適化を通じて、組織全体のパフォーマンス向上に貢献していることを強調します。
このように、データアーキテクチャの近代化やデータ統合プラットフォームの導入が、企業の業務効率化、コスト削減、意思決定プロセスの強化に大きな役割を果たしています。
グローバル企業におけるデータアーキテクチャの課題と解決策
グローバル企業のデータ管理には、9つの主要な課題が存在しています。その中でも、グローバルビジネスの管理には膨大なコストと時間がかかることが最大の問題として浮き彫りになっています。これらの課題は、ビジネスの拡大とともにデータの扱い方が複雑化している現代のグローバル企業にとって、データアーキテクチャの再設計が急務であることを示しています。
課題1: 膨大なコストと時間を要するグローバル・ビジネスの管理
グローバル規模でのビジネス運営では、海外拠点のデータがタイムリーに本社に提供されないことが大きな問題となっています。この遅延により、非効率な業務プロセスや意思決定の遅れが生じ、ビジネスの成長にブレーキをかけています。特に、各拠点の会計、顧客、販売、生産データが独自システムやMicrosoft Excelで管理されている場合、これらのデータは本社へと集約する際に大きな労力と時間を必要とし、正確性も担保されません。
データコンサルタントの視点: このような状況は、統合されたデータ管理プラットフォームが欠如している典型的な例です。リアルタイムデータの統合や自動化されたデータ収集プロセスが導入されれば、意思決定の迅速化が実現し、コスト削減にも繋がります。特に、ERPシステムの統一やクラウドプラットフォームの活用が有効です。
課題2: 海外拠点からのデータ収集に時間がかかる
現在、多くのグローバル企業では、海外支店や工場のデータ収集に数日間を要しており、その後もデータの加工にさらに時間がかかることが一般的です。このプロセスの結果、経営陣は1ヶ月前の不正確なデータに基づいて戦略を立てるという事態に陥っています。
データコンサルタントの視点: この問題を解決するためには、各国や拠点ごとに分散されているシステムを一元化し、データをリアルタイムで収集・統合できる体制を整えることが重要です。ここでは、クラウドベースのERPやBIツールの導入が鍵となり、データの正確性と可視性を向上させることで、よりタイムリーかつ正確な意思決定が可能になります。
課題3: データの正確性が担保されていない
各拠点で管理されているデータは、本社に集約された後、手動でExcelで加工されるケースが多いですが、元データの正確性が担保されていないため、経営判断に必要な情報が信頼性に欠けることが多々あります。このような状況は、企業全体のデータ品質を低下させ、リスクを生む原因となります。
データコンサルタントの視点: データの正確性を担保するためには、データ入力時のエラーを防ぐ仕組みや、自動データ検証の仕組みを構築することが求められます。また、データガバナンスの強化とデータ管理ポリシーの統一が不可欠です。データ検証プロセスを自動化することで、データの正確性を保ちながら、意思決定に必要な情報を迅速に提供することが可能です。
提案: リアルタイムデータ管理による業務効率化
グローバルビジネスの成功には、正確かつリアルタイムなデータが必要不可欠です。NetSuiteのような統合されたクラウドERPソリューションを活用すれば、各拠点のデータをリアルタイムで一元管理し、経営陣はいつでも正確な情報にアクセスできるようになります。これにより、経営戦略の意思決定がより迅速かつ効率的に行える環境が整います。
データコンサルタントの視点: デジタルトランスフォーメーションの一環として、データインフラを改善し、リアルタイムデータ統合の仕組みを導入することで、コストと時間の削減が期待できます。また、グローバルな視点でデータを管理・分析するためのBIツールを導入することで、企業全体のパフォーマンス向上が実現します。
データアーキテクチャの最適化は、グローバル企業が直面する課題を解決するための鍵です。特に、リアルタイムデータの統合とデータ品質の向上がビジネスの俊敏性を向上させ、競争優位性を確立するための重要な要素となります。
分散されたシステムと属人的なデータ管理による非効率性の解消
多くのグローバル企業が直面している課題として、拠点ごとの独自システム運用と属人化したデータ管理が挙げられます。特に、海外支店や工場などでは、各国の事情に応じたシステムやプロセスが存在し、これが情報の集約や正確なデータ分析を妨げる原因となっています。この状況を放置すると、意思決定が遅れ、競争力を失うリスクが高まります。
課題1: 拠点ごとの独自システムと非効率な情報収集
多くの拠点では、属人化されたシステム運用が常態化しており、情報が正確に収集されていません。たとえば、少人数の拠点ではMicrosoft Excelで手動入力が行われ、他の拠点では各国特有の会計ソフトが使用されています。このような状況では、データの集約が煩雑になり、本社における意思決定に必要な情報の正確性とタイムリーさが大幅に損なわれます。
データコンサルタントの視点: 各拠点で異なるシステムやフォーマットで管理されているデータを本社で統合する際、標準化されたクラウドベースのERPシステムやデータ統合プラットフォームを導入することで、属人性を排除し、効率的なデータの一元管理を実現することが重要です。これにより、データの正確性を担保しつつ、意思決定のスピードを向上させることが可能です。
課題2: 時差や手動プロセスによるデータ収集の遅れ
現在、情報の集約には、担当者へのメール依頼やその後のデータ加工が不可欠であり、さらに時差の影響でデータの受け渡しが遅れることが頻繁に発生しています。データが翌日に送られてくる場合、さらに詳細が必要な場合には再度連絡が必要で、非効率なやり取りが続く結果、正確な情報にアクセスできないという事態が常態化しています。
データコンサルタントの視点: リアルタイムでのデータ収集と可視化が求められる現代において、クラウド型のデータ連携ソリューションやBIツールを導入し、自動化されたデータ集約プロセスを実現することが有効です。これにより、時差や手作業に依存せず、いつでも最新の情報にアクセスできる環境を整えます。
課題3: 最小限のリソースで効率的な海外展開を実現したい
従来のように大規模な予算をかけて海外拠点を設置することが難しい現在、限られたリソースで迅速かつ柔軟な海外展開が求められています。特に、最小限の人員で販路開拓を進める場合、オンプレミス型のERP導入は非現実的です。また、迅速な撤退や戦略の変更にも柔軟に対応するため、より軽量なソリューションが必要です。
データコンサルタントの視点: ここで有効なのは、クラウドベースのERPやSaaS型の業務システムを活用することです。これにより、初期投資を抑えつつ、迅速に展開が可能です。また、オンプレミス型のシステムとは異なり、クラウド型のソリューションは拡張性が高く、撤退や縮小の際にも柔軟に対応できます。これにより、最小限のコストでグローバル展開を実現しつつ、リスクを最小化します。
解決策: クラウドソリューションによる一元管理と効率化
データアーキテクチャの最適化には、グローバル企業全体での統合データプラットフォームの導入が必要です。クラウド型ERPやBIツールを活用し、拠点ごとの分散されたデータをリアルタイムで一元管理することで、迅速な意思決定と業務効率の向上が可能になります。
データコンサルタントの視点: 最も効果的なソリューションは、クラウドを活用した一元的なデータ管理です。これにより、データの標準化、リアルタイムでのアクセス、さらには各拠点での業務プロセスの効率化が図れます。システムの運用コストを大幅に削減し、グローバル展開を支える基盤を整えることができます。
属人化されたデータ管理や時差による遅延を解消し、グローバル展開における俊敏性を確保するためには、クラウドベースの統合データプラットフォームが最適です。このソリューションにより、拠点間の情報共有が効率化され、リアルタイムのデータに基づいた迅速な意思決定が可能となり、ビジネス全体のパフォーマンスを向上させることが期待できます。
統合データ基盤による一貫性と信頼性の確保
データアーキテクチャにおいて、Data Lakeサービスを活用して同一のデータを共有・利用することで、データの一貫性と信頼性が確保されます。もしデータに問題が発生した場合、ユーザーはERPシステムに直接アクセスし、差異や不整合を迅速に特定し、是正措置を講じることが可能です。これにより、データのクオリティ管理が効率的に行える環境が整備されます。
データコンサルタントの視点: 組織全体で共通のデータ基盤を活用することで、データの正確性と一貫性が確保され、問題発生時にはスムーズに対応できます。さらに、ERPと統合されたデータ環境は、リアルタイムでのデータ修正とフィードバックループを形成し、業務効率を向上させます。
統合型EPMシステムによる予算編成とパフォーマンス監視
予算編成や計画立案、予測機能を1つにまとめたEPM（エンタープライズ・パフォーマンス・マネジメント）システムは、組織の戦略的計画をサポートする強力なツールです。このプラットフォームを活用すれば、業務計画、人員予算、売上予測を効率的かつ迅速に実施することができます。また、実績データと戦略的計画を比較し、業績の監視や、持株会社の連結に対応した財務諸表の作成が可能となります。
データコンサルタントの視点: EPMシステムの導入により、予算と実績のギャップ分析が容易になり、戦略的な意思決定が迅速化されます。また、複数の事業体やグローバル拠点の財務データを統合し、全体像を把握することが可能となるため、経営判断の精度が向上します。
ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）の強化とデータ連携
モダンなデータアーキテクチャにおいて、**ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）**の要件に対応するためには、すべてのビジネスデータを中央で管理するリポジトリが不可欠です。オープンアーキテクチャのData Lakeを介して、インフォアのアプリケーションだけでなく、サードパーティのアプリケーションからのデータも収集・管理することが可能です。
データコンサルタントの視点: 異種システム間でのデータ連携を可能にすることで、企業全体のガバナンス体制が強化されます。異なるシステムやアプリケーションをまたぐユーザーの操作やデータアクセスを監視するためのコントロールを構築することで、コンプライアンスリスクや職務分掌の問題を未然に防ぐことができます。
横断的なデータ監視とアナリティクスのメリット
GRCの一環として、ユーザーがプロビジョニングされると、直ちにデータ収集が開始され、すべてのアクティビティやトランザクションが継続的に監視されます。これにより、アプリケーションを横断したデータの収集が可能となり、**高度なアナリティクスツール（BirstやColemanなど）**を活用して、不正行為や異常な活動を監視することが可能です。これにより、エコシステム全体に対する信頼性とセキュリティが向上します。
データコンサルタントの視点: データを統合し、横断的に監視する仕組みは、リスクの早期発見と対策に役立ちます。さらに、アナリティクスツールを活用して、異常検知やパターン分析を行うことで、データの異常やリスクを予測し、適切な対応を迅速に行えるようになります。これにより、データの価値を最大限に引き出し、業務全体のパフォーマンス向上に寄与します。
統合データ基盤の導入により、組織全体でデータの一貫性と信頼性を確保し、リアルタイムでのデータ管理が可能となります。また、EPMシステムなどの活用を通じて、予算管理やパフォーマンス監視、コンプライアンスリスクの管理を効率化することができます。さらに、異種システム間のデータを統合・監視することで、ビジネス全体のセキュリティとパフォーマンスが向上し、戦略的な意思決定を支えるデータ活用が実現します。
データコンサルタントの視点から、モダンなデータアーキテクチャの特徴について考察していきます。
- データ中心のビジネス価値創出
モダンなデータアーキテクチャは、単なる技術的な進歩ではなく、ビジネス価値を直接的に創出するための基盤です。以下の特徴を持つことで、企業の競争力強化に貢献します：
- 使いやすさ：直感的なUIによりユーザー採用を促進
- セルフサービス：ビジネスユーザーの自律性を高め、意思決定のスピードを向上
- 柔軟性とオープン性：変化するビジネスニーズに迅速に対応
- コスト効率：自動化によるTCO（総所有コスト）の削減
- データ統合とガバナンス
現代のデータアーキテクチャは、分散したデータソースを効果的に統合し、一元管理することで、データの信頼性と可用性を高めます：
- シングルソースオブトルース：データレイクを中心とした統合管理
- コンテキスト化：各部門や機能に応じたデータの文脈化
- セキュリティとコンプライアンス：中央管理による統制とリスク軽減
- データ品質：一貫性のあるデータクレンジングとエンリッチメント
- アジャイルなデータサービス提供
ビジネスのスピードに対応するため、データサービスの迅速な展開と再利用が可能になります：
- APIファーストアプローチ：サービス間の柔軟な接続
- マイクロサービスアーキテクチャ：機能の独立した開発と展開
- ローコード/ノーコードプラットフォーム：IT部門への依存度低減
- クラウドネイティブ：スケーラビリティと柔軟性の確保
- 高度な分析と意思決定支援
データから価値を引き出すための先進的な機能を提供します：
- リアルタイム分析：即時のビジネスインサイト獲得
- 予測分析とAI：将来予測と自動化された意思決定支援
- セルフサービスBI：ビジネスユーザーによる柔軟な分析
- データビジュアライゼーション：直感的なデータ理解と共有
- エコシステム統合
企業内外のシステムやサービスとのシームレスな統合を実現し、データの価値を最大化します：
- サードパーティ統合：外部データソースやサービスとの連携
- IoTとエッジコンピューティング：リアルタイムデータの取り込みと処理
- クラウドハイブリッド環境：オンプレミスとクラウドの最適な組み合わせ
- データマーケットプレイス：社内外のデータ資産の効果的な活用
- 継続的な進化と最適化
データアーキテクチャ自体が進化し、ビジネスニーズの変化に対応し続ける仕組みを備えています：
- モジュラー設計：コンポーネントの柔軟な追加・更新
- パフォーマンス監視：継続的な最適化とボトルネック解消
- データガバナンスの自動化：ポリシーに基づいた自動管理
- MLOps：機械学習モデルのライフサイクル管理
これらの特徴を組み合わせることで、モダンなデータアーキテクチャは単なるデータ管理基盤を超え、ビジネスイノベーションを加速させる戦略的資産となります。企業はこのアーキテクチャを活用することで、データドリブンな意思決定を促進し、市場での競争優位性を確立することができます。
- データ中心のビジネス価値創出
モダンなデータアーキテクチャは、単なるデータ管理ツールではなく、継続的なビジネス価値創出の基盤です。以下の点に焦点を当てて再構築します：
- 統合されたデータエコシステム：複数のアプリケーションやサービス間でのシームレスなデータ共有
- 即時性と信頼性：リアルタイムデータ同期による最新かつ正確な情報提供
- スケーラビリティ：ビジネスの成長に合わせた柔軟なサービス拡張
- データ駆動型意思決定の促進
データアーキテクチャの真の価値は、意思決定プロセスの改善にあります：
- 高度な分析機能：Infor Birstによるビジネスインテリジェンスとアナリティクス
- AI駆動の洞察：Infor Colemanを活用した人工知能による予測と推奨
- パフォーマンス管理：Infor EPMによる財務計画と事業管理の最適化
- リスク管理とコンプライアンスの統合
データガバナンスは現代のビジネス環境において不可欠です：
- 包括的なリスク管理：Infor GRCによるエンタープライズリスクマネジメント
- コンプライアンス自動化：規制要件への継続的な適合
- データセキュリティ：集中管理による情報保護の強化
- 段階的な価値実現アプローチ
データアーキテクチャの導入は、長期的な価値創出プロセスとして捉えます：
- 基本的な統合：まずは2つのシステム間のデータ共有から始める
- プロセス自動化：通知、ワークフロー、意思決定支援の自動化
- 高度な分析：蓄積されたデータを活用した深い洞察の獲得
- 継続的モニタリング：ビジネスプロセスの常時監視と最適化
- AI統合：革新的なソリューションによる自動化と予測
- 拡張性と投資保護
既存のITインフラストラクチャを活かしながら、新たな価値を創出します：
- 柔軟な統合：既存システムとの互換性維持
- モジュラー設計：必要な機能の段階的追加
- 将来性：テクノロジーの進化に対応できるアーキテクチャ
- 総合的なデータ戦略の実現
データアーキテクチャを通じて、企業全体のデータ活用を最適化します：
- データの民主化：全部門でのデータアクセスと活用促進
- データリテラシーの向上：ユーザーの能力開発と教育
- データカルチャーの醸成：データ駆動型の組織文化の構築
結論： モダンなデータアーキテクチャは、単なるテクノロジーソリューションではなく、ビジネス変革の触媒です。適切に設計・導入されたデータアーキテクチャは、組織の意思決定プロセスを根本から変え、イノベーションを加速し、競争優位性を持続的に強化します。段階的なアプローチを通じて、企業は初期の投資から継続的に価値を引き出し、長期的な成功を実現できます。データコンサルタントとして、クライアントのビジネス目標に合わせたカスタマイズされたデータ戦略の策定と実装をサポートし、真のデータドリブン組織への転換を促進します。
- データアーキテクチャの柔軟性: 現状の文章は、モダンなデータアーキテクチャの柔軟性について言及していますが、より具体的なメリットを強調できます。
改善案: 「モダンなデータアーキテクチャの特徴は、その柔軟性と拡張性にあります。お客様は、ビジネスニーズや技術要件に応じて、各レイヤーのコンポーネントやサービスを自由に選択・組み合わせることができます。例えば、セマンティックレイヤーの信頼性の高いデータに接続することで、サードパーティの高度な可視化ツールをフロントエンドとして活用できます。また、特定の業界や企業に固有の要件に対応するため、専門的なデータストアを導入することも可能です。この柔軟性により、投資対効果（ROI）を最大化し、急速に変化するビジネス環境への適応力を高めることができます。」
- 「ネットワーク化されたBI」のコンセプト: このコンセプトは重要ですが、より簡潔に説明し、具体的なビジネス価値を強調できます。
改善案: 「『ネットワーク化されたBI』は、中央集権型と分散型のアプローチを融合した革新的なコンセプトです。このアプローチにより、IT部門が管理する企業データと、各部門が所有するローカルデータを効果的に統合できます。結果として、組織全体で一貫性のあるデータ（Single Source of Truth）を維持しつつ、各部門の特殊なニーズにも対応できます。これにより、データガバナンスとユーザーの柔軟性のバランスを取り、データドリブンな意思決定を組織全体で促進します。さらに、このアプローチは、データリテラシーの向上とデータ民主化を加速し、組織の競争力強化に貢献します。」
- 機械学習技術の活用: 機械学習技術の具体的な利点をより明確に説明し、ビジネスインパクトを強調できます。
改善案: 「当社の特許取得済み機械学習技術は、多様なデータソースからのデータを自動的に統合し、分析に最適な形に変換します。この技術により、データ前処理にかかる時間とコストを大幅に削減し、データサイエンティストやアナリストがより高付加価値な分析業務に集中できるようになります。さらに、直感的なユーザーインターフェース（レポート、ダッシュボード、ビジュアル探索、モバイル対応、AI駆動の分析など）を通じて、技術系・非技術系を問わず全てのユーザーが統一されたビジネスルールや定義に基づいたデータにアクセスできます。これにより、組織全体のデータリテラシーが向上し、より迅速かつ正確な意思決定が可能になります。」
- AI機能の統合: AI機能の具体的なビジネス価値をより明確に説明できます。
改善案: 「当社のAIサービススイートは、最先端の自然言語処理（NLP）と機械学習技術を統合しています。これらの技術は、単なる分析ツールを超えて、ビジネスプロセスを最適化する強力なソリューションとなります。例えば、データ分析の過程で次に取るべきアクションを提案したり、潜在的な問題を予測してシステムを自動調整したりすることが可能です。これにより、意思決定の質と速度が向上し、ビジネスのアジリティが大幅に改善されます。さらに、AIによる継続的な学習と最適化により、時間の経過とともにシステムの性能が向上し、長期的な競争優位性の確立に貢献します。」
これらの改善により、データコンサルタントの視点からより説得力のある提案になり、潜在的なクライアントに対して、ソリューションの具体的な価値とビジネスインパクトをより明確に伝えることができます。
- 「データアーキテクトは、財務部門向けに設計された包括的なデータ統合プラットフォームです。このシステムは、多様なデータソースから財務データと運用データをリアルタイムで統合し、高度な分析機能を提供します。スコアカード、ダッシュボード、コックピット、一覧レポート、カスタムクエリなど、多様な可視化ツールを通じて、ユーザーは複雑なデータを直感的に理解し、迅速な意思決定を行うことができます。」
- 「予算編成・計画モジュールは、組織の中核ERPシステムとシームレスに連携し、過去のデータトレンドと現在の市場動向を活用した高度な予測分析を実現します。機械学習アルゴリズムを用いた予測モデルにより、より正確な財務予測が可能になります。また、ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、損益計算、貸借対照表、キャッシュフローの動的シミュレーションが可能です。無制限のWhat-ifシナリオ分析により、様々な事業環境の変化に対する財務影響を瞬時に評価できます。」
- 「財務連結モジュールは、高度なデータ処理エンジンを搭載し、複数の法人エンティティの会計データをリアルタイムで統合します。AI駆動の異常検知システムにより、データの整合性を自動的にチェックし、潜在的な誤りや不正を事前に特定します。さらに、最新の会計基準や規制に準拠した財務報告テンプレートを提供し、コンプライアンスリスクを最小限に抑えます。これにより、財務チームは戦略的な分析と意思決定により多くの時間を割くことができます。」
- 「最先端のマイクロサービスアーキテクチャを採用することで、パフォーマンス管理、ビジネスインテリジェンス、トランザクションシステムなど、異なるデータシステム間でのリアルタイムかつセキュアなデータ連携を実現します。このアーキテクチャにより、データの民主化が促進され、組織全体でのデータドリブンな意思決定が可能になります。また、クラウドネイティブな設計により、ビジネスの成長に合わせて柔軟にスケールアップが可能です。高度なデータガバナンス機能とロールベースのアクセス制御により、セキュリティとコンプライアンスを確保しつつ、必要な人が必要なデータにアクセスできる環境を提供します。」
これらの改善により、データコンサルタントの視点から見た、より価値の高い、データ中心のソリューションとして製品を位置づけることができます。
- 製品の概要と特徴:
製品群の中核となるのは、データアーキテクトプラットフォームへの対話型インターフェースを提供する製品です。この製品は、以下の特徴を持っています：
- API Gatewayのカスタムスキル構築が可能
- 音声による質疑応答やタスク実行に対応
- NLPベースの拡張ユースケースをサポート
これらの機能により、ユーザーはデータとより直感的かつ効率的に対話できるようになり、データ駆動型の意思決定プロセスを促進します。
- AIプラットフォームの特徴:
AIプラットフォームは、エンタープライズ向けの包括的なソリューションを提供し、以下の特徴を持っています：
- 機械学習モデルとユースケースの作成、管理、保護、実装を統合的にサポート
- 反復性を重視した設計により、複数プロジェクトの迅速な展開が可能
- 高ROI（投資収益率）ソリューションへの投資を実現
- Infor Data Lakeドキュメントのオブジェクトから直接データセットを抽出
- 業界共通の問題や機会に対応するテンプレートを提供
- 機械学習モデルを安全なREST APIとしてAPI Gatewayに自動デプロイ
これにより、企業はデータサイエンスの成果を迅速にビジネスプロセスに統合し、データ駆動型の意思決定を加速させることができます。
- EPM（Enterprise Performance Management）機能:
Infor EPMは、インテリジェントな事業・財務業績管理を実現し、以下の特徴を持っています：
- 予算編成、計画立案、予測、連結プロセスの自動化
- Data Lakeからのリアルタイムデータ収集
- ソースアプリケーションからの直接データ収集
- 収集データのビジネスインサイトへの変換
- モダンなユーザーインターフェースを備えた統合ソリューションスイート
- 変更に応じた情報の自動更新（オーダー修正、在庫状況変更など）
これらの機能により、企業はリアルタイムデータに基づいた迅速かつ正確な意思決定を行うことができ、ビジネスパフォーマンスの継続的な最適化が可能となります。
結論: この製品群は、データの収集から分析、活用まで一貫したソリューションを提供し、企業のデータ駆動型経営を強力にサポートします。AIと機械学習の技術を活用することで、ビジネスプロセスの効率化と意思決定の質の向上を実現し、企業の競争力強化に貢献します。
1. データ統合の観点
データコンサルタントとして、まずデータの統合と管理に焦点を当てます。”Infor OSは、複数のサービスやアプリケーションからのデータを単一のマルチテナント環境に統合します。これにより、データの一元管理が可能となり、データの整合性と品質が向上します。例えば、財務管理者は財務KPIの監視からトランザクションの詳細分析まで、一貫したデータソースを使用して行うことができます。”
2. データアクセスと可視性
次に、データへのアクセスと可視性の改善について言及します。”ポータルサービスは、ユーザーの役割や権限に基づいて関連データを集約し、コンテキストに応じた形で提示します。これにより、データへのアクセス性が向上し、ユーザーは必要な情報をリアルタイムで取得できます。さらに、Birstのような分析ツールとの統合により、データの可視化と洞察の抽出が容易になります。”
3. データセキュリティとガバナンス
データセキュリティとガバナンスの観点を追加します。”フェデレーションサービスやAPI Gatewayとの統合により、データアクセスの一元管理と監査が可能になります。これは、データガバナンスの強化とコンプライアンス要件の遵守に貢献します。”
4. データ分析と意思決定支援
最後に、データ分析と意思決定支援の側面を強調します。”Infor Birstは、多様なデータソースからのデータを統合し、高度な分析機能を提供します。これにより、ユーザーはデータドリブンな意思決定を行うことができます。さらに、インコンテキストなアナリティクスウィジェットにより、ユーザーは日常的な業務の中でデータ分析結果を即座に活用できます。”
最終的な文章
複数のサービスやアプリケーションからのデータを単一のマルチテナント環境に統合し、データの一元管理を実現します。これにより、データの整合性と品質が向上し、ユーザーは一貫したデータソースを使用して様々な分析や意思決定を行うことができます。ポータルサービスは、ユーザーの役割や権限に基づいてデータを集約し、コンテキストに応じた形で提示します。これにより、データへのアクセス性が向上し、ユーザーは必要な情報をリアルタイムで取得できます。Birstなどの分析ツールとの統合により、データの可視化と洞察の抽出が容易になります。フェデレーションサービスやAPI Gatewayとの統合は、データアクセスの一元管理と監査を可能にし、データガバナンスの強化とコンプライアンス要件の遵守に貢献します。Infor Birstは、多様なデータソースからのデータを統合し、高度な分析機能を提供します。インコンテキストなアナリティクスウィジェットにより、ユーザーは日常的な業務の中でデータ分析結果を即座に活用し、データドリブンな意思決定を行うことができます。この統合されたデータアーキテクチャにより、ユーザーは各自が利用するビジネスアプリケーションから直接インサイトを引き出し、迅速かつ効果的に問題に対処することが可能となります。”
データセキュリティ（４）