現在、 大半の IT 組織が DX に取り組んでいる。 その最終的な目的は、データ資本を顧客サービスに利 用し、ワークフローとプロセスを最適化し、 変化する市況を迅速に突き止めて対応し、 ビジネス上の インサイトを見出して優れたビジネス上の判断を促進する、 よりデータ中心の新しいビジネスモデル へと移行させることである。
1. データ資本活用の重要性を強調
現在、ほとんどのIT組織がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組んでいます。その目的は、データ資本を活用して、顧客サービスの向上やワークフローの最適化を実現し、変化する市場状況に迅速に対応しながら、より適切なビジネスインサイトを獲得することにあります。これにより、データ主導の意思決定を促進し、企業は競争力を強化していく新たなビジネスモデルへとシフトしています。
2. ストレージとインフラ要件の具体化
このデータ資本創出を支えるためには、ストレージやデータ保護インフラが高性能かつスケーラブルであり、可用性、保護、そして迅速な復旧が従来のレガシー設計を超えるレベルで提供されることが求められます。ITインフラのモダナイゼーション（ITX）は、単なる技術刷新にとどまらず、セキュリティ、自動化、ハイブリッドクラウド、およびアジリティを戦略的目標として強化することが重要です。
3. ストレージメーカーとの役割の強調
ストレージメーカーとIntelは、幅広いポートフォリオを通じて、あらゆる規模の企業に対し、データ資本創出と活用を支援するモダナイズされたインフラソリューションを提供しています。これには、非構造型ストレージ、データ保護、コンバージドインフラストラクチャといった先進的なプラットフォームが含まれます。
4. 調査結果を強調
大規模な調査では、DXを成功させた「繁栄企業」が、データ資本の価値をどのように最大化し、ストレージメーカーの技術を用いたITインフラのモダナイゼーションによって、優れた財務成果を得ているかが示されています。
5. モダナイゼーションのビジネス価値を強調
最新技術の導入や、NGA（次世代アーキテクチャ）を通じたDX対応において、IT組織はDell EMCとIntelのモダナイズされたインフラを活用することで、必要なデータ資本を創出し活用する基盤を整えることができます。これにより、企業はよりデータ中心のビジネス環境での競争優位を築き、成功する「繁栄企業」の一員となることが可能です。
6. 最終的な統合された文章（データコンサルタント視点）
現在、多くのIT組織がデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めており、その目的は、データ資本を活用して顧客サービスを強化し、ワークフローとプロセスを最適化することにあります。これにより、企業は変化する市場状況に迅速に対応し、データ主導のビジネスインサイトを得て、より優れた意思決定を行うことができます。
このデータ資本創出を支えるためには、インフラストラクチャのモダナイゼーション（ITX）が不可欠です。ITXは、単なる技術の更新ではなく、ストレージの性能、スケーラビリティ、可用性、データ保護、復旧能力において、レガシーシステムを超えるレベルの信頼性が必要です。また、戦略的目標として、セキュリティ、自動化、ハイブリッドクラウド、アジリティに重点を置くことも重要です。
ストレージメーカーとCPUメーカーは、非構造型ストレージやデータ保護、コンバージドインフラストラクチャを含むモダナイズされたソリューションを提供し、企業がデータ資本を最大限に活用できるよう支援しています。調査によると、DXを成功させた「繁栄企業」は、ストレージメーカーの技術を活用してITインフラをモダナイズし、高い財務的価値を創出しています。
企業がこの新しいデータ中心のビジネス環境で成功するためには、ストレージメーカーとCPUメーカーの力を借りて、最新技術や次世代アーキテクチャ（NGA）を導入し、必要なデータ資本を構築し、活用することが重要です。これにより、企業はデータドリブンな世界で競争優位を確立し、成功する「繁栄企業」の一員となる道を歩むことができます。
1. データ活用の民主化とは？
現在、多くの企業が競争力強化のため、データ分析環境の整備に注力しています。その中でも、「データの民主化」 が重要視されています。従来、データ活用はデータサイエンティストや専門のエンジニアのみが担っていましたが、今日では、非専門家である現場の担当者もデータを活用し、迅速な意思決定を行うことが求められています。
ポイント: データ活用を特定の人材に依存せず、現場の担当者にも拡大し、業務効率と意思決定のスピードを向上させる必要がある。
2. 増加するデータソースと連携の課題
企業が扱うデータソースは急激に増え続けています。Excelやスプレッドシート、データベース（MySQL、BigQuery）、SaaSツール（Salesforce、Kintone）など、様々なソースからデータが蓄積されていますが、これらのシステム間の連携が煩雑化し、データの集約に時間がかかるのが現状です。結果として、データは豊富にあるにもかかわらず、意思決定に活用できていないという課題が生じています。
課題: 異なるデータソース間のデータ連携が複雑化し、迅速な情報共有や意思決定が阻害されている。
ソリューションの必要性: データの連携・統合にかかる負担を軽減し、より簡便に活用できる仕組みが求められています。
3. データ連携のハードルと非エンジニアの課題
データソースを連携するには、フォーマットの統一やデータクレンジングが必要となり、通常はコーディングや専門スキルが求められます。さらに、データ連携ツールを使用する場合でも、一定の技術的知識が不可欠です。この技術的ハードルが、非エンジニアによるデータ活用を難しくし、データの民主化を阻む要因となっています。
技術的ハードル: 非エンジニアはデータ連携に関する技術スキルが不足しているため、データの統合や活用が進まない。
影響: データ管理がエンジニアに依存し、現場レベルでの迅速なデータ活用が難しくなっている。
4. ノーコード型ETLツールによるデータ連携の民主化
この課題を解決するためには、ノーコード型ETLツール の導入が効果的です。これにより、非エンジニアでも容易にデータソース間の連携を実現でき、複雑なデータクレンジングや統合作業を効率化できます。ノーコードツールは、GUIベースで操作が可能なため、エンジニア以外の社員でも使いこなすことができ、データ活用の民主化を加速させます。
メリット: データの連携作業にかかる時間を大幅に削減し、非エンジニア部門でもデータを効果的に活用できるようになる。
解決策: ノーコードツールを活用することで、データ操作を特定のエンジニアに依存せず、業務部門でも自律的にデータ活用が可能となる。
5. データ民主化に向けたソリューション導入の重要性
データの民主化を推進するために、以下のような課題を抱えている企業にノーコード型ETLツールの導入を推奨します。
データソース間の連携作業が煩雑で時間がかかる
データの扱いがエンジニアに属人化している
非エンジニア部門でもデータを効果的に扱い、意思決定に活用したい
このような課題を抱える情報システム部門やIT管理者の方々に、データ活用の民主化を実現するための解決策として、ノーコード型ETLツールの導入を検討していただきたいと考えます。導入によって、データ管理の負担を軽減し、全社的なデータ活用の推進を目指しましょう。
まとめ 企業が競争力を強化するためには、データの民主化が不可欠です。ノーコード型のETLツールを導入することで、非エンジニアでも容易にデータ連携を行えるようになり、データの利活用が加速します。
データを活用したWebマーケティングのメリットと課題
1. 顧客データを活用したWebマーケティングの実現方法
データを効果的に活用することで、Webマーケティングにおいて顧客体験の最適化を図ることが可能です。特に、パーソナライズされたWeb接客は、顧客ごとに異なるニーズに対応するための強力なツールとなります。これにより、顧客は自分に合った情報や提案を受けることで購買意欲が高まり、企業にとっても売上増加が期待できます。
2. データ分析と顧客シナリオの重要性
ただし、これを成功させるためには、顧客データの収集・分析が不可欠です。具体的には、データから顧客行動のパターンを特定し、その結果に基づいてパーソナライズされた接客シナリオを作成する必要があります。シナリオに応じた適切な施策を講じ、それを継続的に改善することで、効果を最大化できます。
3. 継続的なPDCAサイクルの運用とリソースの課題
データ分析、施策実行、結果評価というPDCAサイクルを定期的に回すことが成功の鍵ですが、多くの企業はリソース不足に悩んでいます。データサイエンティストやマーケティングの専門知識を持ったスタッフの確保が難しく、継続的な改善プロセスが滞るケースが多いです。
コア業務への注力を阻むヘルプデスク対応の課題
1. ITサポート負担の増大
多くの企業では、ITサポートが日々の運用に不可欠ですが、増加するヘルプデスク対応により、情報システム部門のリソースが大きく圧迫されています。この結果、システム部門はコア業務に十分な時間を割けず、全体の生産性が低下するという問題が生じています。
2. PC運用と管理の複雑化
さらに、PC運用の複雑化が問題を一層深刻化させています。端末設定やセキュリティ管理、保守などの運用ライフサイクル全体にわたる業務負担は年々増加し、これがさらにコア業務への時間を圧迫します。特に、端末リプレースやセキュリティ更新のタイミングでは、業務量が急増します。
属人化がもたらすテクノロジー導入の遅れ
1. 知識の属人化による効率低下
業務の属人化は、特定の担当者に依存することで、ナレッジが組織内で共有されにくくなり、業務効率の向上が阻害されます。この属人化は、AIやその他の自動化技術を導入する際の大きな障害となります。
2. AI活用による効率化の可能性
過去のカスタマーサポート対応のデータを活用することで、AIは自動的にタスクを学習し、業務の効率化を図ることが可能です。しかし、属人化が進むと、この知識が共有されず、AI導入が難しくなります。そのため、早期に属人化を解消し、組織全体でナレッジを共有する仕組みを構築することが急務です。
AI活用とシェアード型ヘルプデスクによる解決策
1. ヘルプデスク業務の効率化
情報システム部門が抱える課題に対して、AIを活用した自動応答や、シェアード型のヘルプデスクサービスの導入により、業務負担を大幅に軽減できます。これにより、属人化を解消しつつ、ITサポート業務の効率を向上させることが可能です。
2. コア業務へのリソース再配分
AIや外部サービスの導入により、日常の運用業務を効率化することで、情報システム部門はコア業務に集中できるようになります。これにより、企業全体の生産性向上が期待できます。
以上、データコンサルタント視点から見たWebマーケティングの活用と、IT部門における課題解決のアプローチをまとめました。
全社的なデータ活用が求められるビジネス環境
現代ビジネスでは、データ活用による変革が急務とされています。これまで一部の部門でしか活用されていなかったデータが、今や全社レベルでの活用が求められる状況です。その背景には、ビジネス全体の意思決定プロセスや運用を、データに基づいて迅速かつ正確に行う必要性が高まっていることがあります。
従来、企業内のデータの管理や統括はIT部門が担ってきましたが、今やその役割は単なる技術的な管理だけではなく、全社的なデータ活用を推進する重責を負うこととなっています。これにより、IT部門への期待がますます高まっている反面、課題も浮き彫りになっています。
IT部門が提供したBIツールを事業部門に使ってもらえない問題
多くの企業が、全社的なデータ活用を推進するためにBIツールやデータプラットフォームを導入しています。しかし、IT部門の提供したこれらのツールが事業部門で十分に活用されていないという現状があります。
BIツールを導入したにもかかわらず、事業部門が依然としてExcelなどの手作業による集計に頼り、ツールの提供目的が達成されないケースも少なくありません。さらに、IT部門が作成したダッシュボードに対して、事業部門からのフィードバックや要求が厳しく、ツールの定着化が進まないという問題も頻発しています。これにより、IT部門の努力が報われないという不満が積み重なっています。
要望への迅速な対応と事業知識不足による負担
IT部門は、事業部門の詳細な業務知識を持っていないことが多く、そのため事業部門が求める適切なデータ可視化や、ニーズに即したダッシュボードを提供するのは難しい状況です。特に、中小企業やITリソースが限られている組織では、人手不足や業務の多忙さがさらにこの問題を深刻化させています。
また、迅速な対応が求められるにもかかわらず、IT部門は多岐にわたる業務を抱えているため、事業部門からの要望に即座に対応することが難しく、結果として大きな負担感を抱えることになります。
解決策：事業部門のデータ活用とIT部門の負担軽減
このような問題を解決するためには、IT部門だけにデータ活用を任せるのではなく、事業部門が積極的にデータ活用に参加し、IT部門との連携を強化する仕組みが必要です。特に、セルフサービスBIの導入や、事業部門が自らデータを分析できるツールの提供は、事業部門の自主性を高め、IT部門の負担を軽減する重要な手段となります。
また、事業部門に対してデータリテラシーの教育を行い、データ活用に関する理解を深めることで、データ駆動型文化の醸成を促進します。こうした取り組みは、全社的なデータ活用の成功例として数々の企業で実証されており、IT部門と事業部門の協力が成功の鍵となっています。
データ利活用基盤の整備とクラウドファーストの重要性
多様化するユーザーニーズやAIの急速な進化により、企業におけるデータの価値と質が再評価されています。その結果、データ利活用基盤の整備に積極的に取り組む企業が増加しています。特に、次世代のデータ活用基盤として注目されるのが、クラウドファースト戦略です。クラウド基盤を採用することで、導入・運用のスピードを大幅に向上させることが可能です。
企業が保有する膨大なデータを収集し、その質を向上させ、AIをはじめとする高度なデータ分析に活用することで、ビジネスのアジリティを高め、新しい価値創出を促進することが期待されます。クラウドファーストのアプローチは、スケーラビリティと柔軟性を提供し、企業の成長に不可欠な基盤となります。
このような方におすすめ
自社のデータ活用を推進したい経営者、管理職、リーダー
DX推進に取り組む部門の責任者・担当者
データ分析基盤の導入を検討しているIT部門、情報システム部門
業績ダッシュボード構築のポイントとBIツール活用
リアルタイム分析、監視、トラッキングを通じて、ビジネス効果を最大化するための具体的なアクションを導き出すことが重要です。**BIプラットフォーム「Domo」**を使用したデモや、業績可視化を迅速に実現するための「Domoクイックスタートテンプレート」も活用しながら、ポイントを解説します。
こんな課題を感じていませんか？
ダッシュボードに可視化されたデータがアクションに繋がらず、経営成果に結びつかない
Excelではリアルタイムのデータ確認や監視が難しい
過去にBIツールの導入に挑戦したが、うまくいかなかった
このような課題を抱える経営者や経営企画、財務関連の担当者向けに、Domoを活用したリアルタイム分析の手法を提供します。
データ消去の新たな課題と「暗号化消去」の重要性
従来のデータ消去方法では、特に大容量ディスクの増加に伴い、データ消去コマンドが非効率化する問題が顕著です。ストレージサーバーなどの大容量ディスクの場合、消去に数日かかるケースがあり、この方法が現実的ではなくなる可能性があります。
**新しいデータ消去方法「暗号化消去」**が今注目されています。これは、コマンド実行に代わる効率的な方法であり、特にクラウド環境でのデータ消去にも対応可能です。クラウドベンダーに依存しない形で、データの安全な消去を実現するための手段として、暗号化消去は今後の標準的な方法となるでしょう。
データコンサルタントの視点では、クラウドファースト戦略の重要性とともに、データ消去方法の進化を踏まえたデータ管理の長期的な視点を持つことが企業の競争力を強化する鍵となります。
データ活用における現状と課題の整理
ビジネス環境がデジタルトランスフォーメーションに向かう中、企業は業務改革やデジタルツールの導入を進めています。その中でも、データは「21世紀の石油」と称されるほど重要視されています。しかし、実際にデータ活用・分析を進めている企業は、依然として全体の半分にも満たない状況です。
データ活用の意義とメリット
データ活用は、従来の経験や勘に依存した意思決定を脱却し、より合理的で客観的な判断を支えるものです。これにより、業務が特定の人材に依存し、属人化するリスクも軽減できます。全社的なデータドリブンな文化の醸成は、今後の企業の競争力強化に直結します。
データ活用の課題とアンケート調査結果
2023年8月に行われた調査によると、多くの企業がデータ活用において以下のような課題を抱えています。
人材不足 – データ分析を進めるための専門スキルを持つ人材が不足している。
データ分散 – データが複数のシステムや部門に分散しているため、必要なデータにアクセスしにくい。
検索の不便さ – データ検索が難しく、必要なデータを迅速に見つけることができない。
解決策の提案
このような課題に対して、企業はまずデータの一元管理とアクセス性の向上を目指すべきです。例えば、クラウドストレージサービスの導入により、データの可視化と検索機能を強化することが可能です。特に、「Box」のようなクラウドストレージは、検索の利便性を高め、データの散在を防ぐために効果的です。
次のステップに向けて
データの一元管理を実現した上で、次に重要となるのは、高度なデータ分析に対応できる人材の育成と、分析ツールの導入です。これにより、企業全体でのデータ活用が加速し、データドリブンな文化の定着が図れます。企業は、ファイルサーバやDXツールの活用を進め、組織全体のデータフローを最適化するための戦略を検討するべきです。
ここでは、データコンサルタントとしての視点を加え、データ活用の現状から具体的な課題、そしてその解決策までを段階的に提示しました。これにより、データ活用の重要性を理解しつつ、現実的な解決策を提供するフレームワークを描いています。
1. データを用いる業務を効率化できる
データ駆動型のアプローチにより、業務プロセスを自動化・効率化できます。まず、業務全体の流れや課題をデータで可視化することで、ボトルネックや最適化ポイントを正確に把握します。データに基づいて業務担当者がツールを活用し、効率化を進めることで、人員リソースを削減しながら業務工数の削減が可能となります。また、従来はシステム管理者が担っていたデータ抽出や処理の管理を、業務担当者が直接行えるようになることで、システム管理者の負担も大幅に軽減できます。
2. ミスを削減できる
データを活用したツールにより、手作業によるデータ入力を自動化し、帳票作成の一貫性を保つことで、人為的ミスのリスクを大幅に削減できます。また、リアルタイムデータをモニタリングすることで、異常発生時や在庫不足の際にも迅速に対応でき、問題を未然に防ぐことが可能です。これにより、業務の信頼性とスピードが向上し、リスク管理が強化されます。
3. 意思決定の質を向上できる
業務担当者がリアルタイムで業務に必要なデータへ簡単にアクセスできる環境を整えることで、データに基づいた迅速で正確な意思決定が可能となります。これにより、データ活用のハードルが下がり、意思決定におけるデータの活用機会が増加します。さらに、リアルタイムデータの提供により、状況変化に即座に対応し、迅速な判断が可能になるため、ビジネスの競争力を高めることができます。
このように、データ活用の具体的なプロセスを明確にし、業務の効率化、ミス削減、そして意思決定の質向上をより強調することで、データ駆動型ソリューションのメリットをわかりやすく伝えることができます。
データ活用・分析に求められるシステムの要件
データ活用を推進する上で最も重要視されているのが、「システム連携による複数データの横断的な活用のしやすさ」です。これは、データドリブン経営を目指す企業にとって、システムごとに散在するデータをスムーズに検索し、統合して分析することが不可欠であることを示唆しています。
従来、企業内で生成されるデータは、業務特化型のITツールによって管理され、Excelなどで分析されてきました。しかし、現代の企業は、これを超えた取り組みが必要とされています。複数のシステムを横断してより高度なデータ分析を行うことで、リアルタイムでのインサイト獲得や迅速な意思決定が可能になります。このようなニーズが高まっていることは、現状のデータ活用環境に対する要望として多くの企業から挙げられています。
システム選定における重要な要素
図6が示すように、データ分析ツールの選定においても、「リテラシーの低い人でも使いやすいツールであること」が上位の要件に挙げられています。これは、専門的な知識がなくても、現場の担当者が簡単にデータを活用できる環境を整えることが、データドリブン経営の実現に向けた重要なステップであることを示しています。
ただし、使いやすさだけではなく、ツールやシステムが全社的に活用されるための体制も整える必要があります。専門人材やデータリテラシーを持つ人材を育成し、企業全体でデータ活用のスキルを共有することが求められています。図2の結果からも分かるように、専門のデータ人材を外部から登用するか、社内で育成するかを含め、データ戦略を進めるための体制づくりが不可欠です。
社内リソースを最大限に活用するための体制づくり
初めから専門人材が不足している企業であっても、扱いやすいツールを導入することで、社内でデータ分析スキルを育成し、最終的には他のスタッフにも知識を広めることができます。このような体制を整えることは、長期的なデータドリブン文化の定着につながり、データ活用の負担を減らしながらも企業全体でのデータ統合と分析を促進します。
データを正しく、負荷なく収集・統合する体制を構築することは、企業にとって競争優位を獲得するための基盤となります。システム選定時には、こうした要素を総合的に検討することが、データ活用における成功の鍵となるでしょう。
データ活用のためには、システム連携やデータ統合が容易であり、リテラシーの低い社員でも利用しやすいツールを選ぶことが重要です。また、専門人材の配置や育成を含めた全社的なデータ活用の体制づくりが、データドリブン経営を加速させます。
1. 業界の現状とデータ活用の重要性を強調
ライフサイエンス業界は、急速なデジタル化とデータ活用の加速によって、新たな成長機会と競争の変化を迎えています。デジタル・データ・トランスフォーメーションは、業界全体の運営効率を革新しつつあります。
2. データイノベーションの機会を具体的に示す
データイノベーションは、製薬、バイオテクノロジー、医療デバイス、ゲノミクス企業に対し、医薬品開発の効率化や治療法の発見を加速させる強力なツールを提供します。特に、AIや機械学習（ML）の導入により、大量のデータから有用なインサイトを引き出す能力が飛躍的に向上しています。
3. AI・自動化の役割を強調
多くの企業は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自動化技術を活用し、創薬から臨床試験、承認までの期間を大幅に短縮しています。これにより、医薬品やデバイスの市場投入が迅速化され、コスト効率も向上しています。
4. COVID-19によるデータ需要の高まり
COVID-19パンデミックは、ライフサイエンス業界にデータ分析の迅速性とスケーラビリティの必要性を強く認識させました。ワクチンや治療法の開発競争において、膨大なデータを短時間で処理・解析する能力が成功のカギとなっています。
5. レガシーシステムの課題と現代の要件
レガシーオンプレミスおよび旧世代のクラウドシステムに依存しているライフサイエンス企業は、データの爆発的な増加に伴い、スケーラビリティやセキュリティ管理において深刻な課題を抱えています。この結果、重要なデータの統合が進まず、データサイロ化が問題となっています。
6. ビジネスプロセス改善の阻害要因
このようなレガシーシステムは、データ多様性や即時性を欠き、ビジネスプロセスの最適化や、タイムリーな意思決定を妨げています。これにより、イノベーションや市場での競争優位性を失うリスクが増大しています。
7. データインフラの改善と統合
最新の柔軟なデータアーキテクチャと管理オプションを活用することで、データサイロを解消し、統合データに基づく迅速な意思決定が可能になります。このようなデータインフラは、ライフサイエンス企業に高い柔軟性と性能を提供し、データドリブンなインサイトを実現します。
8. コラボレーションの強化
データをシームレスに統合することで、ライフサイエンス企業は、異なるパートナーや部門間のコラボレーションを強化し、ビジネスエコシステム全体でのデータ共有を推進できます。これにより、新たなパートナーシップが促進され、価値創出のスピードが向上します。
9. 課題の明示
ライフサイエンス企業が、データを活用して治療成果とビジネス成果の両方を向上させるために直面している5つの主要課題と、それらを克服するための具体的なアプローチについて以下に説明します。
このように、ライフサイエンス企業がデータを効果的に活用するためには、最新の技術導入とデータインフラの再構築が不可欠であり、これが将来の成功を左右する重要な要素となります。
1. データドリブンな意思決定に不可欠なデータ集約・可視化
現代の経営環境は急速に変化しており、経営者には素早く正確な意思決定が求められます。その意思決定の土台となるのが、社内に点在するデータを効率的に集約し、適切に可視化することです。多くの企業では、データ活用に対するニーズはあるものの、ITリソース不足やデータ管理スキルの欠如が原因で、これが実現できない状況が続いています。特に、全社的なデータ活用を促進するためには、部門を超えてデータを統合するための強力なツールやプラットフォームが不可欠です。
2. 非IT部門が直面するデータ活用の課題
経営企画部門のような非IT部門が主体となってデータを活用しようとすると、いくつかの障壁が存在します。まず、企業内のデータが複数のシステムや部門に分散しており、どのデータがどこに存在するかの把握が困難です。また、データの収集や加工には専門的なITスキルが必要となることから、部門内の担当者だけでは対応できない場合が多く、膨大なデータ量がExcelなどの手作業では限界を超えた負荷をかけることになります。このような環境下で、経営企画部門がデータドリブン経営を推進するためには、これらの課題を解消するためのソリューションが必要です。
3. ノーコードBIツールによるデータ活用の促進
試行錯誤の結果、直感的な操作性を持つノーコードBIツールが導入されました。このツールは、様々なデータソースからの自動データ収集や連携を容易に行えるコネクタ機能を備えており、ITスキルが乏しくても、ETLプロセス（データの抽出・変換・読み込み）をノーコードで実行できる点が特徴です。さらに、豊富な可視化機能により、経営者が必要とする情報を迅速にビジュアル化できます。その結果、3ヶ月以内に全社的な業績ダッシュボードが構築され、レポート作成にかかる工数を75%削減。リアルタイムに近い形で経営状況を把握できるようになりました。
4. データ連携の成果として求められる「データインサイト」
複数のシステムがデータ連携を行うことにより得られる最大の価値は、単なるデータの集積ではなく、ビジネス上の問題や機会を発見する「データインサイト」です。これにより、例えば顧客の嗜好や売上トレンドを早期に把握し、マーケティング戦略や在庫管理の最適化が可能になります。データ連携が進むほど、各部門がデータを利用して具体的なアクションに結びつけるための洞察を得ることが求められます。
5. データインサイトの獲得に必要なプロセスの課題
データインサイトを迅速に得るためには、複数のデータソースを統合し、分析を行うプロセスの自動化が重要です。しかし、多くの企業では、データ連携は実現していても、データ分析のプロセスにおいて時間や手間がかかるという課題が残っています。特に、分析や集計プロセスがIT部門や特定の担当者に依存している場合、作業の負荷が集中し、リアルタイムでのインサイト獲得が遅れる傾向があります。
6. 複数クラウドサービスを使いこなし、ビジネス成果を最大化
SaaSやERPなどのクラウドサービスを複数導入している企業にとって、データを一元的に管理し、複数のシステム間での連携を可能にするデータ連携プラットフォームは不可欠です。このプラットフォームを活用することで、データの集約、可視化、分析プロセスを一貫して効率化することができます。例えば、既存のシステムとの統合や新規システム導入後のデータ活用に関する具体的な手法については、実際の事例を交えた解説が役立ちます。
7. 経営企画部門自らのデータドリブン経営の実現
ノーコードBIツールを活用することで、経営企画部門がIT部門に依存せず、自らの手で迅速かつ柔軟にデータを可視化し、分析できる体制を整えることが可能になります。これにより、意思決定に必要な情報をリアルタイムで把握でき、スピード感のある戦略立案が実現します。データドリブン経営の実践を進める上で、現場主導のアプローチと柔軟なツールの活用が、経営効率の向上につながります。