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情報活用が意思決定力をアップし、ビジネス課題を解決する

経営戦略を実行し、ビジネス課題を解決するために求められるものは、情報活用による経営層や現場の意思決定力アップです。
これはすべての企業の死活問題になっており、そのためには企業内のデータ統合が必須です。なぜデータ統合が必要で、統合されたデータがいかにビジネスに利益をもたらすか、先進事例を挙げながらご説明します。

経営に必要な意思決定力とその課題

経済のグローバル化を背景に、競争力を高め収益性を上げるため、企業統合や業界再編、そして企業内においても新事業立上げや組織改変がダイナミックに行われています。そのような環境下、経営戦略を確実に実行し、経営課題や現場の問題を解決するためには、経営トップだけでなく各組織において、課題の本質を見極め、迅速に対応できる意思決定力アップの強化が重要です。 しかし現実には、企業内のデータはばらばらに存在するため、意思決定どころか課題が詳細まで見えず状況分析もできない。必要な時に必要な情報が得られないため、ビジネスの現場で何が起きているか分からず意思決定できないという問題が起きています。

 

課題解決の鍵はデータ統合

意思決定力アップへの近道は、企業内のデータを統合し一元化することです。データが一元化されていれば、時々刻々と動いているビジネスの状況が把握でき、現在の傾向や課題を詳細まで認識し、原因分析と対応策の立案が可能になります。 例えば、製造業の販売と生産の情報は通常別々の管理がなされていますが、これらを統合することによって全世界の部品在庫が六分の一になった大手精密機器メーカーがあります。小売業では、販売速報はリアルタイムで提供されていますが、在庫は通常前日の情報です。これをリアルタイムに近い形で提供することにより、適正在庫をより正確に確保することができます。

データ統合により、必要な情報を必要な時に取り出す環境を構築し、状況把握、課題分析、意思決定、そして必要なアクションに結びつける PDCA を的確に回すことができるようになります。この環境を経営トップから現場に到る全社員や関係者が同じ情報を元に行うことが重要です。

 

経営の視点と現場の視点

経営管理の視点において、全社の経営戦略を実行し経営課題を解決するためには、ビジネスの統合された情報が必要です。(図1)様々な KPI をモニタリングし、目標未達の予測をし、的確なアクションを遂行するには、全部署のあらゆるデータを集めなければなりません。例えば、日本のある大手製造業では、持ち株会社は月次で、しかも粗利しか把握できていませんでした。それを全事業会社のデータを統合することにより、随時にかつ営業利益に近い数値まで把握できるようになりました。
現場の視点、すなわち業務改革の視点では、業務に必要な情報の可視化を行い、異常値や問題点を発見することが必要です。そのためには、やはりデータの統合が必須になります。例えば、銀行や小売業で顧客にダイレクトメールを送ろうとした時、その顧客のすべての行動履歴が分からなければターゲティングできません。来店して購入した商品・サービスの情報、コールセンターでのクレーム情報、インターネットでカートに入れたけれども購入しなかった情報等々、あらゆる情報を把握して、その顧客のプロファイリングを行い、新商品・サービスの販売先ターゲティングを行います。そして、ここでも PDCAサイクルを回して行きます。

 

全社統合情報基盤=エンタープライズ・データウェアハウスのコンセプト

テラデータでは、全社でデータを統合し、整合性を持って一元化された全社統合情報基盤 「エンタープライズ・データウェアハウス」(EDW)を提唱しています。(図2)

データウェアハウス(DWH)は、多くの企業で部門別あるいは目的別に導入されています。これらは、データウェアハウスというよりも「データマート」と呼ばれます。 データマートに対し、データウェアハウスは本来企業にひとつあれば良いはずで、それを明確に表現して、エンタープライズ・データウェアハウスと呼びます。(もちろん、事業部門ごとに独立したビジネスモデルの場合、複数のデータウェアハウスを構築することは問題ありません。) EDW のコンセプトには 3つの非常に重要な概念があり、それらが実現できて初めてビジネスに最大限のベネフィットをもたらします。

1. Single View of the Business:

ビジネスのすべてはシングル・ビューで見ることができ、そのためにはデータを統合し一元管理しなければならないということを表しています。

2. One Fact in One Place:

ひとつの事実(データ)は一箇所にあるべきであり、同じデータが複数箇所にあれば、ユーザーはどれが正しいか判断できず混乱します。サーバーやデータベース等のリソースも無駄になり、データのメンテナンスも煩雑かつ負担が大きくなります。

3. Load Once, Use Many Times:

一旦ロードされたひとつのデータは、様々な業務で使用されるべきという意味です。同じデータがあらゆる業務で使用されれば、データの齟齬も起きず、整合性を保ったままビジネスに貢献することができます。

 

EDW がもたらすビジネス価値

EDW がビジネスにもたらす価値には、組織的価値、業務的価値、経済的価値の三つがあります。
1. 組織的価値:
経営トップから現場の全社員まで、同じ情報を元に PDCA を回すことが重要です。経営会議で数字が異なる等の問題や、経営トップと現場の活動の齟齬は無くなり、企業全体が整合性を持って効率良く、経営のスピードアップが実現します。(図3)

2. 業務的価値:
データを統合すると、今までできなかったことができるようになり、見えなかったことが見えるようになります。例えば、顧客戦略立案のために顧客別利益を算出しようとしたら、販売管理システムに蓄積されている販売データだけではなく、フロントの顧客管理システムやコールセンター・システムに蓄積された顧客データが必要です。更に、売上金額だけでなく、顧客獲得や維持のためにかかった販促費や物流費等のコストの配賦も必要になります。それらのデータがなければ、顧客別利益は算出できません。情報統合してあればこそ、簡単に算出できるのです。(図4)

3. 経済的価値:
業務目的に応じてデータマートを構築した場合とEDWを構築した場合を比較してみます。ひとつのデータマートの構築費用が“1”だとすると、別々の 5つのデータマートを構築すると5倍かかります。しかし、基盤として一旦 EDW を構築すれば、格納するデータとアプリケーションを追加で増やしていくだけなので、“5未満”で済むでしょう。EDW には重複データはありませんし、統合されているので追加部分だけの構築で良いのです。(図5) また、一元化された複数のデータの相関により、ビジネス価値がよりアップします。これにより、投資対効果も更にアップします。

 

EDWを実現するシステムとは

全社の情報を統合するのは難しいと思われるかもしれません。しかし、テラデータは EDW を実現する製品、サービス、ソリューションをワンストップでご提供しています。

1. EDW構想策定:
企業のビジョン、戦略、目標から、それらを実現するためのビジネス改善課題、および分析や意思決定を行うユーザーのビジネス・クエスチョン(BQ)の定義、それら BQ に応えるデータまで、一貫して構想策定を行うことが重要です。テラデータは データ統合ロードマップとEDW構想策定コンサルティングサービをご提供しています。

2. EDW向け論理データモデル:
EDW を構築するには、何といってもそのベースになる「論理データモデル」(Logical Data Model=LDM)が重要になります。しかもそのモデルは、全社のデータを網羅し、あらゆる業務の意思決定に使えるものでなければなりません。テラデータでは、業種別に LDM のテンプレートを持っており、ゼロから LDM を構築するよりも効率的に作業を進めることができます。LDMテンプレートは業務アプリケーション中立であり、企業のビジネスがデータの観点から表されていて、いかなる情報活用や意思決定にも適用できます。業種別LDMについては、こちらをご覧ください

3.ハイパフォーマンスなプラットフォームとデータベース:
企業内のデータを統合するわけですから、従来の DWH やデータマートに比べると、データ容量もユーザー数も大幅に増えます。また、様々な複雑なクエリを処理する機能も必要になります。これらに対応できる高いパフォーマンスの Teradataプラットフォームデータベースが EDW構築を実現します。