目次
データファーストのアプローチで組織変革を加速
データを活用したビジネス戦略を推進する際、企業は各目的やアクションを実現するために、データファーストの思考を取り入れ、組織全体でその方針に基づく行動を行う必要があります。データ主導の組織に変革するためには、単に新しいテクノロジーを導入するだけでは不十分であり、その選択はビジネスの目標や組織の準備状況に応じたものでなければなりません。
企業が直面する新たな現実として、データとクラウドエクスペリエンスを統合し、データが存在するあらゆる場所にその価値を拡張していく必要があります。これには、データの収集、配置、処理、分析、保管、セキュリティ、保護、そしてコンプライアンスまで、データ資産のライフサイクル全体を管理できる最新のソリューションが求められます。
データファーストのモダナイゼーションの進め方
データファーストのモダナイゼーション戦略は、組織がデータの価値を最大限に引き出すための中核的な取り組みです。この戦略を効果的に進めるためには、企業は次の4つの主要フェーズを経て、段階的に変革を実現していくことが求められます。これらのフェーズにおいて、データコンサルタントが重要な役割を果たし、組織の成長を支援します。
データ基盤の整備
最初のステップは、データの収集・管理基盤を整備し、エンタープライズ全体でデータを共有できる環境を構築することです。これにより、異なる部門間でのデータの分断を解消し、全社的にデータに基づく意思決定を可能にします。
クラウド対応の拡張
次に、データが保存・処理される場所がオンプレミスからクラウドに移行する中で、クラウド環境に対応したデータインフラの整備を進めます。これにより、データのスケーラビリティとアクセス性が向上し、より柔軟かつ効率的なデータ管理が可能になります。
データ活用の高度化
クラウドに対応した基盤が整った後は、データの高度な分析や自動化を通じて、データの価値をより一層引き出すフェーズに進みます。ここでは、AIや機械学習といった先端技術を活用して、より精度の高い予測やリアルタイムの意思決定を実現します。
セキュリティとコンプライアンスの強化
最後に、データを安全に保管・利用するためのセキュリティ対策とコンプライアンスの遵守を強化します。特に、データプライバシーや地域ごとの法規制に対応したセキュリティフレームワークを導入することで、ビジネスリスクを最小化します。
データコンサルタントとしての役割
データファーストのモダナイゼーションを実現するには、上記4つのフェーズを踏まえた戦略的なサポートが不可欠です。データコンサルタントとしては、企業がそれぞれの段階で適切なリソースを選定し、導入し、最終的にはデータ主導の組織へと変革を進めるための包括的な支援を提示しました。
データ品質と業務基準に基づいたデータフィルタリング
データ利用者であるデータサイエンティスト、業務アナリスト、事業部門幹部は、重要なビジネスイニシアチブに対して迅速かつ正確に適切なデータを利用できる環境を求めています。このデータを活用し、例えば「次の最善の提案」を予測アナリティクスで導き出したり、顧客プロセスの効率化やコスト削減のための分析を行うことが可能になります。
現代のビジネスにおいて、意思決定の大半は組織のデータを基盤に行われます。しかし、多くのデータ利用者は、必要なデータの所在、アクセス方法、信頼性に関して十分な情報を持っていないことが多く、これがデータ活用の障害となっています。この原因の一つは、企業がクラウドへ移行し、クラウドデータウェアハウスやデータレイクを構築することで、インフラが複雑化していることにあります。さらに、データに適用される可能性のあるプライバシーポリシーや機密保持ポリシーについても、データ利用者が気づかないケースが増えています。
Axon Data Marketplaceの役割
Axon Data Marketplaceは、コンテキストを理解しやすく、データ品質が一貫して高い状態で、適用されるすべてのポリシーを組み込んだ関連データを提供するためのプラットフォームです。このプラットフォームにより、データ利用者はデータ品質を評価したり、データの使用状況や有用性に関するコメントを共有できます。これにより、他のデータ利用者は、関連性が高く有用なデータを迅速に判断し、データを適切な目的に使用できるかどうかを評価することが容易になります。
さらに、Axon Data MarketplaceはAIと機械学習をバックグラウンドで活用し、データ環境全体を継続的に探索することで、データ利用者に関連性のあるデータセットを自動的にパッケージ化します。これにより、データ利用者は、必要なときに適切にフィルタリングされた高品質なデータにアクセスできるようになります。
データ活用の効率化と迅速な意思決定支援
このようにして、データ利用者は、組織全体に散在するデータの中から関連性の高いデータを簡単に見つけ出し、迅速に意思決定に役立てることが可能になります。これにより、データ活用の効率化が進み、ビジネスの俊敏性や競争力が飛躍的に向上します。
結論
データ利用者が直面している課題に対して、データ品質と関連する業務基準に基づいたフィルタリングが不可欠です。Axon Data Marketplaceのようなツールを活用することで、データ利用者はより信頼性が高く、業務に直結するデータにアクセスし、迅速な意思決定を実現することができるようになります。
専門的な語彙の整備と構造化
まず、情報を整理し、データコンサルタントとしての視点から、ビジネス価値に基づいた説明を行います。また、技術的な詳細を明確にし、全体像がわかりやすくなるように構造化します。
リアルタイムでの資産管理と最適化のための検出ソリューション
現代のIT環境において、すべての接続されたデバイス、ソフトウェア、およびそれらに関連するコンテキストからリアルタイムでデータを収集し、可視化することが不可欠です。これにより、あらゆる場所にあるIT資産の効率的な管理、保護、サービス提供が可能となります。具体的には、以下の要件が求められます：
データの合理化と整理
各ソースから収集されるすべてのデータを効率的に合理化し、整理することで、企業全体の資産管理を統一的に実施します。
ソフトウェアライセンスの最適化
ソフトウェアライセンスのトラッキングと再利用により、不要なコストを削減し、資産の最適活用を図ります。
IT資産の費用最適化
ハードウェア、ソフトウェア、クラウドなど、すべてのIT資産にかかる全体的な費用を最適化し、効率的な運用を実現します。
ソリューションにおける技術要件の強調
次に、特定の技術的なソリューション要件を、より明確に説明します。これにより、IT部門が導入するべき具体的なツールやプロセスが理解しやすくなります。
さらに改善した修正案:
検出ソリューションに求められる機能
現代の企業におけるIT資産の管理には、以下のような機能が求められます：
安全なデバイス検知と管理
ネットワーク内外で接続されているすべてのデバイスを安全に検知し、管理する機能が必要です。特に、クラウドサービスに接続しているデバイスも対象となります。
資産の依存関係の自動検知
主要なハードウェアおよびソフトウェア資産と、それらに依存するサービスやアプリケーションとの関係を自動的に検知し、マッピング（M.A.P.）を行います。これにより、システム全体の可視化が可能となります。
統合アセットデータベースの活用
統合エンドポイント管理（UEM）、ネットワークゲートウェイ、クラウドサービス、ITサービスマネジメント（ITSM）など、複数のシステムから情報を引き出し、統合されたアセットデータベースを構築します。これにより、組織全体の資産を一元管理できます。
IT資産とビジネスサービスの調整
IT部門によって調達された資産と、ビジネスサービスに接続されている資産の間で調整を行い、運用効率を向上させます。
データソースとの連携
ベンダー契約データベース、ハードウェア保証情報など、さまざまなデータソースへのコネクターを活用し、全ての資産情報を包括的に管理します。
ITSMとセキュリティの統合
ITSMおよびセキュリティプロセスとの統合により、IT運用上の問題やセキュリティの脆弱性をプロアクティブに修正し、リスクの低減を図ります。
実務的な提案と改善案
最後に、データコンサルタントとして、企業が採用すべき具体的なソリューションを強調し、実装を成功させるための実務的な提案を追加します。
コンサルティング視点からの提案:
リアルタイムでの可視化と自動化
すべての接続されたデバイスやソフトウェア資産をリアルタイムで可視化し、自動化された検出プロセスを導入することは、企業のセキュリティと運用効率を向上させるために不可欠です。自動化ツールは、資産管理の負荷を軽減し、チームの効率を最大化します。
統合データベースの導入
統合されたアセットデータベースを構築することで、複数のシステムからの情報を一元管理し、資産の全体像を把握できます。これにより、ビジネスサービスとの整合性を維持しながら、資産の最適化を実現します。
セキュリティとコンプライアンスの確保
ITSMやセキュリティプロセスとの統合により、IT部門は脆弱性を早期に発見し、迅速に修正できる体制を整えることが重要です。これにより、セキュリティリスクを最小限に抑え、コンプライアンス要件を確実に満たすことができます。
ステップ1: データの価値とビジネスインサイトへの変換を明確化 現代のデジタル環境において、データは企業の競争力を高め、革新的なサービスやプロダクトの開発を支える重要な資産です。しかし、データそのものは単なる原材料であり、それを有効に活用するためには、インサイトに変換し、実際のビジネス価値を引き出すことが必要です。
例えば、データを効率的に管理し、リアルタイムで分析できる体制を整えることが、競争優位を築くための第一歩となります。その際、データのサイロ化を防ぎ、全社的にデータを共有・活用できるインフラが欠かせません。
業界リーダーの投資戦略を分析し、具体的な指標を提示 成功する企業がどのようにしてデータを活用しているか、具体的な投資や戦略を明示する。
ステップ2: 業界リーダーのデータ活用戦略と成果の可視化 データを最大限に活用している企業リーダーたちは、データに対する投資を戦略的に行い、データ分析やAI技術の導入に積極的です。彼らは、収益、採算性、顧客維持率、従業員満足度といったKPIにおいて、競合企業と比べて優れた成果を上げています。
投資分野: リアルタイムデータ処理、AI/機械学習、データ統合プラットフォーム
成果指標: 顧客保持率の向上、運用コストの削減、意思決定速度の向上
Google Cloudのデータプラットフォームが持つ競争優位性の提示 Google Cloudが提供するソリューションがどのようにしてデータ活用を加速させ、競争優位を生み出すかを具体化する。
ステップ3: Google Cloudによるデータ活用の加速 Google Cloudは、データ分析とAIツールの統合セットを提供することで、企業がデータのサイロ化を解消し、リアルタイムデータを全社的に活用できる環境を構築します。このデータプラットフォームを活用することで、企業はより迅速で応答性の高いビジネスを設計し、競争優位を確立しています。
具体的には、顧客が慣れ親しんだツールを用いて、リアルタイムデータに基づくインテリジェントな意思決定をサポートするソリューションを提供します。
レスポンシブなビジネスモデルの実現に向けた具体的なアプローチを提示 「レスポンシブなビジネス」がどのように構築されるかを、データ戦略の観点から示し、実現手段を説明する。
ステップ4: レスポンシブビジネスの設計と実現手法 レスポンシブなビジネスとは、データをリアルタイムに活用し、変化する市場や顧客ニーズに迅速に対応できるビジネスモデルを指します。Google Cloudのデータプラットフォームは、コネクテッドでインテリジェントなビジネス環境を実現するために、以下の要素を提供します。
リアルタイムデータの可視化: 組織全体でリアルタイムにデータを分析し、意思決定を迅速化。
AI/機械学習の活用: 顧客行動の予測や市場動向の分析を自動化し、競争優位を確立。
データ統合の促進: 異なるシステム間のデータを統合し、データのサイロ化を防止。
これにより、企業は常に市場変化に即応できる状態を維持し、顧客の期待に応えることが可能となります。
完成したデータコンサルタント視点での文章
データを比類なきビジネス価値に転換する方法
データは、単なる情報の集まりではなく、競争優位を構築するための重要な資産です。しかし、データそのものは価値を創出する原材料に過ぎません。ビジネスインサイトを生成し、戦略的な意思決定をサポートするためには、データの効果的な管理と分析が不可欠です。
成功している企業は、データを活用して新しいビジネス価値を創造するために、データの統合とリアルタイム分析に投資しています。彼らは、収益や顧客保持率、従業員満足度といったKPIにおいて、競合他社をリードしています。
Google Cloudは、データのサイロ化を解消し、リアルタイムデータを全社的に活用できるプラットフォームを提供しています。このプラットフォームを活用することで、企業はレスポンシブでインテリジェントなビジネスモデルを構築し、より迅速かつ効率的に市場の変化に対応できます。
専門的な語彙と焦点の明確化
まず、一般的な表現をよりデータコンサルタント的な観点で洗練させます。ビジネス戦略や技術的な改善の観点を強調し、データ活用の具体的な方法に焦点を当てます。
今日、データの重要性は急速に高まっており、データを効果的に活用することがビジネスの成功に不可欠な要素となっています。新興のデジタルネイティブ企業では、データが業務の基盤となっており、これを活用して競争優位性を確保しています。一方で、伝統的なビジネスモデルを持つ企業も、データの力を活用して業績を向上させる可能性があります。
具体的には、顧客のデータを分析し、より深い洞察を得ることで、顧客体験を最適化し、迅速かつ柔軟なIT機能を構築することが可能です。さらに、製造、出荷、請求といったロジスティクスのプロセスにおいても、データに基づくアプローチを取り入れることで、効率の向上が期待できます。現代の企業が競争に勝つためには、どれだけデータを有効に活用できるかが重要な決定要因となっています。
しかし、データ量の急増と、それに伴うアクセシビリティのニーズの高まりは、大きな課題となっています。企業は今や、データセンターのみならず、エッジからクラウドに至るまで、データを効率的に管理し、活用する必要があります。デジタル情報の価値を最大限に引き出すためには、適切なタイミングで、最適な場所でデータを活用することが求められます。しかし、データの量が増大する中で、拠点間のデータ移動はコストや時間の面で大きな負担となっています。
企業がデータを最大限に活用するためには、オンプレミスとクラウドの両方をシームレスに統合し、インテリジェントなデータストレージインフラが必要不可欠です。従来のサイロ化されたストレージ環境では、効率やコストの面で限界があり、データの調達、管理、拡張には多大なコストがかかります。
最近の調査によると、ESGの調査対象であるIT意思決定者の68%が、わずか2年前と比較して自社のIT環境がより複雑化したと答えており、その原因として41%がデータ量の増加を挙げています。
洗練されたデータコンサルティング視点の追加
次に、データコンサルタントとして、解決策や実装手法により具体的な提案を盛り込みます。これにより、単なる課題提示だけでなく、データ戦略に基づいたアプローチを示します。
今日のビジネス環境では、データが競争力を左右する重要な資産となっており、特にデータ駆動型の意思決定が組織の成長に大きな影響を与えています。デジタルネイティブな企業は、データをビジネスの中核に据えており、迅速な意思決定や新しい市場機会の発掘において優位に立っています。しかし、従来のビジネスモデルを持つ企業でも、データを戦略的に活用することで、収益性や運用効率を飛躍的に向上させる可能性があります。
例えば、顧客データを用いた高度な分析により、顧客セグメントごとのニーズを深く理解し、パーソナライズされたサービスを提供することで、顧客ロイヤルティを高めることができます。また、アジャイルなIT運用を実現することで、変化するビジネス環境にも迅速に対応できるようになります。これに加え、サプライチェーンのデータを統合管理することで、製造や出荷、請求などのロジスティクス業務においても効率を大幅に向上させることができます。
ただし、データ量の急増とユーザーの高まるアクセシビリティ要求に対応するためには、従来のデータ管理手法では限界があります。現在のデータ環境は、データセンター、エッジ、クラウドといった異なる場所で分散的にデータが生成され、これらを効率的に管理するための新しいアプローチが必要です。データの「量」が増加する中で、拠点間のデータ転送にかかるコストや時間の負担を最小限に抑えるには、インテリジェントなデータ管理と最適化が欠かせません。
企業がデータを最大限に活用するためのソリューションとして、ハイブリッド環境（オンプレミスとクラウドを統合するインフラ）の導入が有効です。このような環境では、データのサイロ化を解消し、コスト効率を向上させると同時に、運用の柔軟性も高めることができます。ESGの調査によれば、IT意思決定者の68%が、ここ2年で自社のIT環境がますます複雑化したと述べ、その主な要因の一つとしてデータ量の増加を指摘しています。この複雑さに対応するためには、データの管理、分析、可視化のための包括的な戦略が不可欠です。
コンサルタントからの提案を明示
最後に、データ戦略の実行に向けた具体的な提案を提示します。企業が取るべき行動や、導入すべき技術のヒントを加え、実践的な内容にします。
データの重要性がかつてないほど増している中、企業が競争力を維持するためには、データ管理の高度化が不可欠です。企業は、顧客理解の深耕や運用効率の向上を目指すために、次のようなステップを考慮すべきです：
データ戦略の策定: データ活用の目標を明確化し、ビジネスプロセスにどのようにデータを統合するかを計画します。
インフラの最適化: オンプレミスとクラウドのハイブリッドインフラを導入し、データの効率的な移動と管理を実現します。
データ分析の強化: AIや機械学習を活用した高度なデータ分析手法を取り入れ、予測分析や意思決定の精度を向上させます。
セキュリティとコンプライアンスの強化: データ量が増加する中で、適切なセキュリティ対策と規制遵守を確保し、リスクを最小限に抑えます。このような包括的なアプローチにより、企業はデータを最大限に活用し、競争力を高めることができるでしょう。
データ品質とエンドツーエンドのデータ可視化
現在の組織では、データのエンドツーエンド可視化を実現することが競争力の鍵となります。特に、ソフトウェアとシステムのパフォーマンスに関するデータと、エンドユーザーのブラウザやモバイルパフォーマンス（例えば顧客体験）データをどの程度統合し、それらがどのように相互作用しているのかを把握する必要があります。
質問1: あなたの組織では、これらのデータを統合するためにどのような取り組みを行っていますか？
効率的なデータ統合が進むほど、顧客体験とシステムパフォーマンスの関係を深く理解でき、迅速な意思決定に繋がります。企業はこれを実現するために、実績モニタリングデータを検索し、サードパーティシステムから得たデータと組み合わせて、すべてのソフトウェアとシステムのパフォーマンスを表示するカスタムダッシュボードをどの程度構築しているでしょうか？ 一元的なダッシュボードの活用は、システム全体の健全性をリアルタイムで把握するのに不可欠です。
デジタルレジリエンス
デジタル変革が進む中、デジタルレジリエンス（回復力）の強化も重要な課題です。現在の環境において、予期しない障害やダウンタイムが発生した際に、組織がどれほど迅速に復旧できるかは競争力に直結します。
質問2: あなたの組織では、カオステストやカオスエンジニアリングをどの程度実践していますか？
カオスエンジニアリングは、意図的に障害を発生させることでシステムの脆弱性を発見し、レジリエンスを強化するための手法です。また、障害が発生した際にシステムが自動的に復旧できる仕組みの導入も重要です。
質問3: 自動復旧のプロセスはどの程度確立されていますか？
継続的なインテグレーションとデリバリー
デジタルエコシステムにおいては、継続的なインテグレーション（CI）と継続的なデリバリー（CD）の採用が、開発速度と品質に直接的な影響を与えます。これにより、組織は迅速なフィードバックループを確立し、リリースの頻度と信頼性を向上させることが可能です。
質問4: あなたの組織では、CI/CDプロセスをどの程度導入していますか？
自由に成長するチーム
最後に、組織文化と技術的インフラが、チームの成長とイノベーションを支えるかどうかが、成功の鍵を握ります。特に、開発者が実験的な変更を迅速に実行し、その結果を即座に理解できる環境が重要です。
質問5: あなたの組織の開発チームは、変更の結果を迅速に理解し、スピーディーな実験サイクルを実現できていますか？
また、オブザーバビリティ（可観測性）技術と文化が、開発者に迅速かつ恐れなく意思決定を行う環境を提供しているかも重要です。
質問6: 開発者は、反発を恐れずに意思決定を行うことができていますか？
データコンサルタントの提言
データの統合と可視化、継続的なインテグレーションとデリバリー、そしてデジタルレジリエンスの確立は、現代のデータ主導型組織にとって不可欠です。これらを達成するためには、全社的な取り組みとともに、データドリブンな文化の醸成が求められます。
データ品質の向上と組織的なデータ活用の重要性
データの量が多ければ良いという考え方は、現代のビジネスにおいては不十分です。重要なのは、必要なデータが迅速に関係者へ提供され、その内容を正確に解釈し、意思決定に活用できる環境を構築することです。これは単にデータを収集・蓄積するだけではなく、組織全体で効率的に管理・活用できる仕組みが必要であることを意味します。
データの抽出や解析においても、従来のように分析担当者が手動でデータを抽出し、レポートを作成する方式は、多くの課題を抱えています。データソースの変更やビジネスニーズの変化に対応するために都度ロジックを変更しなければならず、リアルタイム性や柔軟性に欠けるため、ビジネスの俊敏な意思決定を妨げる要因となります。
そのため、誰でも簡単に必要なデータを可視化・分析できる環境を整備することが重要です。さらに、場所やデバイスに依存せず、リアルタイムでデータにアクセスし、データに基づいた意思決定が行えるようなシステム基盤が必要です。
データの可視化とその役割
「Visualize」機能を持つプラットフォームは、データ分析における可視化機能を提供し、迅速な意思決定を支援します。例えば、Domoのようなプラットフォームでは、データが直感的なダッシュボードや分析機能で可視化され、ユーザーは必要なデータに素早くアクセスできます。さらに、データフィルタリング機能により、必要な情報のみを抽出・表示でき、設定された項目は自動的にアップデートされるため、常に最新の情報が提供されます。
また、モバイルデバイスからのアクセスも可能であり、外出中や出張中でもリアルタイムにビジネス状況を確認し、即座に意思決定が可能です。このように、場所に依存しないデータ可視化の実現が、スムーズな意思決定を後押しします。
リアルタイムのデータ共有によるビジネスの効率化
従来のように、データ分析担当者がレポートを作成し、それをメールで送信して共有する方式は、非効率であり、タイムリーな意思決定を妨げる要因となりがちです。メールで送付されたレポートは、受け取った時点で既に内容が古くなっている可能性があり、また、レポート作成者の主観が混じるリスクもあります。
定量的なデータをリアルタイムで集計・共有し、そのデータに基づいたアクションを素早く実行できるようにすることが、真にデータドリブンな意思決定を支援します。さらに、そのデータをチーム内で共有し、協力して次のアクションに結び付けるためのプロセスをシステムに組み込むことが重要です。
部門横断型のコラボレーションを支援するシステム
データドリブンな意思決定を定着させるためには、部門を横断して協業できるシステムが必要です。従来のようにデータが各部門で個別に管理されるのではなく、組織全体でデータを共有し、リアルタイムで共同作業が可能な仕組みを整備することが、組織全体のパフォーマンス向上に繋がります。
まとめ
データ品質の向上には、データそのものだけでなく、迅速かつ正確に必要なデータを取得し、それを組織全体で共有・活用できる環境が不可欠です。リアルタイムのデータ可視化、データ共有、部門横断型のコラボレーションを実現するシステム基盤を構築することで、ビジネス全体の競争力が飛躍的に向上します。
データ品質向上と高パフォーマンスなデータ処理の必要性
データドリブンなビジネスの拡大に伴い、蓄積されるデータは指数関数的に増加し、その処理や管理が複雑化します。膨大なデータを迅速に処理する環境が整っていなければ、データロードや分析にかかる時間が増え、ビジネスにおける意思決定のスピードが遅延する可能性があります。特に、複数のデータソースからのデータを統合し、必要なデータをリアルタイムで参照するには、高度なインフラと効率的なデータモデリングが不可欠です。
超並列処理によるパフォーマンスの向上
データ分析プラットフォームには、超並列処理によって大規模データセットを迅速に読み込み、1日あたり100〜200兆のクエリを1秒未満のレスポンスで処理できる能力が求められます。このパフォーマンスにより、データ分析の前に従来必要だったデータモデリングの複雑な準備作業（例: サマリデータキューブの作成）が不要となり、膨大なデータ全体をそのまま活用できるようになります。これにより、データの一部ではなくすべてのデータを効果的に活用し、ビジネスインサイトを最大限に引き出すことが可能です。
リアルタイムのデータ分析と深掘り
高度なデータプラットフォームを利用することで、組織は全体的なデータをドリルダウンし、個別の詳細データまで深掘りできます。これにより、データから多くの洞察を得られ、リアルタイムでビジネスパフォーマンスを評価し、変化に即応できるようになります。また、すでに接続されたデータは自動的に更新されるため、最新のデータに基づいた意思決定を迅速に行える環境が整います。
ケーススタディ: 成功事例
膨大なビジネスデータをツールに取り込み、可視化することでビジネスのパフォーマンスを大きく向上させました。その他「全部調べる君」というデータ分析ツールの導入により、これまで考えもしなかった疑問にたどり着き、さらには未来を見据えた検討が可能となりました。過去のデータだけにとらわれず、予測分析に基づいた未来志向の意思決定を行えるようになったことは、同社のビジネスに大きな価値をもたらしています。
データコンサルタントからの提言:
超並列処理を活用して大規模データセットの迅速なクエリ処理を実現し、意思決定スピードを向上させましょう。
リアルタイムの自動データ更新機能を活用し、常に最新のデータを基にした迅速な判断を可能にする環境を整備します。
未来を予測するための分析機能を組み込み、過去データの蓄積だけでなく、将来のビジネスチャンスやリスクを予測することで、競争優位性を高めましょう。
データ品質と自動化による生産性向上
「プログラミングが不要となり、データ入力のワークロードおよびサービスレベル契約（SLA）を削減した結果、年間約190万ドルのコスト削減が達成されました。さらに重要なのは、ユーザーが自ら生産性を高め、データの正確性を向上させるためのツールを手に入れたことです。」
この発言は、データの質と生産性向上が企業にもたらすメリットを強調しています。特に、自動化を通じてワークフローを効率化し、人的エラーのリスクを軽減することが、企業全体のデータ管理において鍵となります。
データ入力プロセスの加速と効率化
従来、SAPシステムへのデータ入力は、手動操作により時間がかかり、従業員の士気に悪影響を与え、手作業によるエラーが発生しやすいものでした。しかし、Automateソフトウェアを活用することで、レコード数にかかわらずデータ入力の自動化が可能となり、Excelベースのソリューションを簡単に構築できるようになります。これにより、SAP GUIをバイパスしつつ、SAPの権限は維持されます。
コンサルタントの視点からは、このようなアプローチによって、データ入力の時間とコストの削減はもちろん、データ品質の向上にも繋がることを強調できます。自動化の導入により、従業員はより高度な業務に集中でき、データガバナンスの改善にも貢献します。
自動化によるデータ更新の加速
同様に、SAP対応のExcelワークブックを使用することで、データ更新も自動化され、作業効率が飛躍的に向上します。例えば、何百ものBOM（部品表）や何千もの販売注文を更新する際にも、Automate Studioソフトウェアが役立ちます。これにより、SAPからExcelに迅速にデータを抽出し、ビジネスルールに従って更新した後、修正済みデータを再びSAPに書き戻す「ラウンドトリッププロセス」を実現します。
このプロセスにより、SAP環境内でのデータ更新が効率化され、エラーが減少します。また、従来の手動更新にかかっていた時間とリソースの大幅な節約が可能です。
スキル不要の自動化ソリューション
これらの自動化ソリューションを構築するために、従来必要とされていたSQVIやABAPのような専門スキルは不要です。必要なのは、プロセスに関する基本的な知識とSAPの権限のみです。この点は、専門スキルを持たない従業員でも、SAPシステム内で効率的に自動化ソリューションを運用できるという大きなメリットを提供します。
さらに、システムのパフォーマンスを最適化するために、同時に操作できるユーザー数の上限やダウンロード可能なレコード件数を定義することができるため、システム全体の負荷を管理しながら、最適なパフォーマンスを維持できます。
データコンサルタントの提言
自動化を導入することで、企業は運用コストを削減しながら、データ品質の向上やエラー率の低減を実現できます。また、ユーザーが自ら生産性を向上させるツールを手に入れることで、全社的なデータガバナンスとプロセスの最適化が進むでしょう。