はじめに - 研究会が考えるデータマネジメントの全体像 - 経営戦略 事業戦略 計画 戦略レベルのデータマネジメント 評価 実行 (1) 発生 生成 (2) 整理 統合 蓄積 (3) 加工 分析 実行レベルのデータマネジメント ( 業務ごと ) (4) 事業価値化 (a) 定義 (b) 運用 (c)

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1 2014 年度 JUAS 研究活動成果報告会ーデータマネジメント研究会 年 4 月 23 日 データマネジメント研究会 1

2 はじめに - 研究会が考えるデータマネジメントの全体像 - 経営戦略 事業戦略 計画 戦略レベルのデータマネジメント 評価 実行 (1) 発生 生成 (2) 整理 統合 蓄積 (3) 加工 分析 実行レベルのデータマネジメント ( 業務ごと ) (4) 事業価値化 (a) 定義 (b) 運用 (c) 活用推進 支援 (d) フィードバック 2

3 2014 年度データマネジメント研究会の活動概要 実施期間 2014 年 5 月 22 日 ~ 2015 年 3 月 14 日 研究テーマ (1) データマネジメントのフレームワークと組織 (2) データ利活用のための技術と方法論 (3) データ利活用の事業価値 主な活動実績 定例研究会 : 8 回 事例発表 : 4 社 合宿 : 2 回 ( つくば合宿 +JUAS 日帰り合宿 ) ( 監事会 :11 回 ) * その他分科会多数 3

4 研究会のスタート地点 - 参加各社の課題認識 - 研究会メンバーへの事前アンケートや全員によるブレストの結果をテクストマイニングし 課題認識の所在を分析した 第 1 分科会 第 2 分科会第 3 分科会 第 2 回定例会のブレスト 研究会参加申し込み時アンケート 分科会申し込み時アンケート 4

5 研究会 2012 年度から 2014 年度の取組み 2012 年と 2013 年の研究テーマを継続し 3 つの分科会に集約して研究活動を推進 2 年間の成果を共有し より深化あるいは不足点を補い 研究会としての完成形を目指す What データマネジメントのあり方とは? 2012& データマネジメントのフレームワークと実践方法 データマネジメントとは何をどうすることなのか? 分科会 1 データマネジメントの全体フレームワークと組織 体制 データマネジメントの組織の運営方法 分科会 2 データ利活用のための技術と方法論 How データ利活用の進め方? 2. データ利活用の方法論 データ利活用を現場に定着させる方法 分科会 3 データ利活用の事業価値 Why データ利活用の価値評価? 3. データ利活用の事業価値 データ分析技術と分析実務 データ利活用力簡易診断手法 5 < タスクチーム 1> データ利活用力簡易診断手法 < タスクチーム 2> 研究成果まとめ & パブリッシュ

6 研究会活動実績 定例研究会 : 8 回 事例発表 : 4 社 合宿 : 2 回 分科会開催多数 日程 研究会 メインテーマ 事例発表 5 月 22 日木 第 1 回定例研究会 (JUAS) 今年度研究会の方針発表 - 参加メンバー自己紹介 6 月 19 日木 第 2 回定例研究会 (JUAS) 2012 年度 2013 年度研究成果報告 - 自主開催 グループディスカッション 7 月 17 日木 第 3 回定例研究会 (JAL 様 ) 分科会キックオフ - 自主開催 8 月 1 日金 8 月 2 日土 9 月 18 日木 合宿 ( つくば国際会議場 ) 第 5 回定例研究会 (JUAS) 分科会横断のワールドカフェ 分科会研究内容の検討会 事例発表 分科会活動 特別ゲスト NTTドコモ白川様リクルートライフスタイル春日様 11 月 19 日水 第 6 回定例研究会 (JUAS) 事例発表 分科会活動 協和発酵キリン篠田様 1 月 28 日水 第 7 回定例研究会 (JUAS) 分科会活動 - 分科会中間報告 1 月 30 日金 JUASフューチャーアスペクト ディベートセッション - 未来に向けたデータ利活用のあり方とは? 3 月 4 日水 第 8 回定例研究会 (JUAS) 分科会成果発表会 - 3 月 14 日土 第二合宿 (JUAS) 自主開催 ワールドカフェ未来に向けたデータマネジメントとは 大阪学院大喜田先生 6

7 研究成果 - 第 1 分科会 - - データマネジメントのフレームワークと組織 - 7

8 第 1 分科会研究成果 1 データマネジメントに関する分科会メンバーの課題認識を整理し 1 管理 - 利活用 2 戦略 - 保守 の四象限で整理した結果 これまでデータマネジメント研究会で策定した データマネジメント全体像にマッピングできることが分かった 8

9 第 1 分科会研究成果 2 データマネジメント推進のための 6 か条 成功企業からの成功要因を分析した結果から データマネジメント推進のための 6 か条を策定した 其の一其の二其の三其の四其の五 概念データモデルを作るべし! ~ER 図を書くことが目的ではない! 全社員が見て納得する絵 共通の認識を持つ事が目的! ~ ビジネスモデル単位に作成せよ! データ維持管理の専門組織を作るべし! ~ 維持運用プロセスの継続も行うべし! データ基盤環境を整備せよ! ~ マスタデータの一元管理 各システムへの自動配信が理想! 同音異義語 異音同義語が整理されたデータ辞書を整備せよ! ~ ユーザーが自由に閲覧できる項目説明された Wiki 的なもの データ システム 業務を理解した人が不可欠! ~ データスチュワード 人に注目し 育てることが重要! 其の六 各部署の利害関係をブチ破れるような強いリーダーシップが必要と心得よ!! 9

10 研究成果 - 第 2 分科会 - - データ利活用のための技術と方法論 - 10

11 システム開発工程データ活用設計工程第 2 分科会研究成果 1 データ活用設計工程の定義 (1/2) 分析ニーズは 従来の要求分析のアウトプットとは異なる観点が必要である データ活用設計工程における 分析ニーズの引き出し方 や 活用提案 を 5W1H の観点で整理する 分析ニーズ表 を設ける 分析ニーズは ビジネス 与件の変化により変幻自在である 運用 維持管理でも 分析ニーズ表 を活用し続ける 要求分析設計製造テスト運用 受動的 ニース の引き出し方 分析ニーズ表 当初から分かっているニーズ 新規開発 改良へつながる テ ータ分析 表現 テ ータ整備 分析ニーズ表 評価 分析ニーズ表 自発的テ ータ活用提案 ( ニース を探る ) 受動的 ニース の引き出し方 やってみて初めて分かるニーズ 分析 表現OK 評価 採用 NG NG 11

12 第 2 分科会研究成果 1 データ活用設計工程の定義 (2/2) 分析ニーズ表 のイメージ 分析ニーズ表 version 0.9 (2015/2/6) ニーズを持っている本人又はヒアリング担当者が記入 ヒアリング担当 ( 分析担当 ) が記入分析ニーズ ( は必須項目) 実施判断結果と追加情報 ( は必須項目) 分析結果の出 ( の場合) 目的分析担当者結果利用者使用するデータ利用タイミング分析指標 KPI 経営課題との ( の場合 ) No 案件名概要期待する効果次のアクションニーズ発信者ニーズ発信日力仕様関連案件番号その他備考採用結果元ニーズとの分析作業コスト why Who Whom What When HowTo 関係不採用理由関連システムデータオーナー Where 差異 HowMuch 分析結果を業務で分析にかけるイン分析結果の利用又アウトプットから把握元のニーズから派変更採用又は不採分析結果に期待する想定の分析結果が得分析結果のアウト =そのままOK 元のニーズと異なる分析にかかるコストデータのありか 分析実行 分データの所有者 部署分かりやすく 他と重案件名の補足として そもそもの目的や背分析を要望する人この案件の情報をデータ分析を行う担使用する人 又は分プットデータ ( ここでは分析実施のタイミしたいこと KPI 資当分析に直結する生してニーズが生データ活用上の制用の場合はその理連番効果 ( 間接的な効果られた場合に 次にプットイメージ ( = 変更ありでOK 仕様で採用する場合概算 ( 初期費用と年析結果の表示などに使用するデータを使用する場合に複しないように記載具体的な実施内容景の氏名や所属部署記載した日当者又はシステム析結果を見せる先は具体的なDB 項目ング ( 日次 月次な料 又は使用する分経営課題まれた場合に 元約など由 ( 不採算 リソーでも良い ) 行うアクション分析の単位など ) = 不採用の差異内容間ランニングコスト ) システムがあれば記載許可を求める部署の人名でなくてよい ) ど ) 析手法の番号を記載ス不足など ) 売上が最大地域商品別 商品 A~Gに関し商品別 地域別の商品 A~Gのほ約 50 万円 ( 分析売上額の小さなの特徴を分析し マーケティング部商品 A~Gに関す地域別データは 関係外記商品別及び地域別て 都道府県別の特性を掴み 次のマーケティング部か 商品 X,Y,Zにつツール利用にあデータ元 = 経理システム地域への販促活その特徴が売上最 2015/02/06 マーケティング部営業部る全ての売上毎月末月別利益拡大 2 秘 扱いのため - 営業部入売上の分析月間売上額の見えアクションの元資料日本太郎いても分析するこたっての事前作分析ツール= 動小地域に適用でき関係役員データそれらのクロス集取扱い注意 例る化を行うとすると業 ) るかを検討する計 1 工事資料検索にお よく閲覧される= 1 優良な工事書 1 無駄な検索操作優良とされる資料建築管理本部 2015/02/06 システム KSS- 工事現場社員システム操作ログ毎月末に分析し検索キーワード毎月のシステム生産性向上 万円 ( 新規シ KSS-CP 建築管理本部いて よく検索され人気 優良 と考類を効率よく検索の激減の特徴を分析し 赤坂太郎 CP が自動処理支店建築部員 ( 検索キー 参照て表示更新文書名利用状況ステム開発費用 ) るキーワード及びえ よく閲覧されるして入手するため 2 資料提供率の向他支店 他工事にされた文書名 ) 参照される資料の資料を表示する 2 資料提供者の上その特徴を展開システム運用維分析モチベーションアッ持費は別途プ ( 優良 になると嬉しい ) 2 営業員評価表営業員の顧客訪問 1 営業員の年間 1 予実差異分析評価に四半期で反営業本部 2015/02/09 営業庶務課長営業本部長予定と実績を集計計画と予定 実績 2 予定の見直し映する高輪次郎営業部長し 改善および評価管理をタイムリー 3 正しい評価反映に使用するに見直する 2 実績を可視化することで評価に利用する 3 商品別売上分析商品別の販売数量 1 商品別の売上 1 情報の一元化 1 営業企画会議で営業本部 2015/02/10 営業管理担当営業本部長と売上情報を把握分析を 販売方針 2 地域別の売れ筋の報告部長営業部リーダーし 販売戦略に活に反映する商品の割合を把握 2 分析結果より傾用するし 売上拡大につ向を掴んで さらななげるる分析を行う 5W1H 1 個人別活動計毎月初に前月実 1 個人別活動計顧客別 月別 四新規顧客獲得 - データは営業外 分析結果の出力 - 70 万円予算データ営業本部画 ( 個人版 ) 績を表示し 当月画 ( 個人版 ) 半期秘扱い仕様を再作成 ( 予工数実績総務経理本部 2 個人別実績管以降を見直しする 2 個人別実績管売上 損益 ( 人件定見直し部分 ) が課題管理票理 +Whom( 理誰向け費 経費別 )?) 必要 3 課題管理票 3 課題管理票予算対比前月対比を合わせた管理 +HowMuch( 票費用 効果 ) 販売 ( 売上実績 月初販売地域 売上の予実対販売拡大 万円 ( 入力 3 業務帳票のシステム化営業本部提案値 ) 商品セグメント別比 前年対比ファイル 画面 1 の観点を中心に記載の非定型検索件 ) 4 プラント向け統 プラントにおけ 1 設備の破損や 1 迅速な異常検出 プラントの現エネルギープラン計的解析による異るセンサデータ時設備停止による場監視員に異常のトセクター常診断系列の中から生む生産ロスを防ぐ 2 効率の良い異常有無 異常センサを検出し 原因セン ( 予防保全 ) センサ推定を連絡する石川島次郎サを推定する 2 異常発生時に 普段と挙動が異なるセンサを迅速に推定する ( トラブルシュート ) 2015/02/10 情報システムが プラント CS 担設備稼働データ週次処理 シス当者テム ILIPS が自動処理 1 異常発生時 2 月次 ( 定期レポート ) 機器別 / 時間別 指標 正常期間コスト削減 ( 点検 - - CS 担当者向けの - 改造費用 :100 万 ILIPS と診断期間の異業務の効率化 ) レポート機能追加円常度の差が必要ランニングコスト : [ 分析手法 ] 多変 5 人日 /1 月量解析 グラフ化手法 高マネ統括本部 5 プラント向け異 プラントにおけ 1 設備の破損や 1 迅速な異常検出システム開発部が常診断アルゴリズるセンタデータ時系設備停止によるアルゴリズムをシム検討列の中から 効率生産ロスを防ぐ 2 効率の良い異常ステム化するためよく異常を検出する ( 予防保全 ) センサ推定を可能の仕様検討を行うアルゴリズムを検 2 異常発生時にするアルゴリズム討するに 普段と挙動がの開発異なるセンサを迅速に推定する ( トラブルシュート ) 6 設備工事の予実分支店が計画した各予実の差異原因適切な進捗把握予実の差異原因を析種設備工事の予実を把握する調査し対策内容を分析を行う承認してもらう エネルギープラン 2015/02/10 技術開発本部 システム開発担設備稼働データ開発工事終了時アルゴリズム別 [ 指標 ] 異常検出コスト削減 ( 点検 人月 ILIPS 高マネ統括本部トセクター情報システム部当 (3~6ヶ月に一性能 ( 異常検出業務の効率化 ) 度 ) 率 異常センタの石川島次郎正答率 ) 業務システムG 2015/02/12 工事責任者工事管理者工事設計書月次支店別未達工事ゼロコスト削減 - 設備は3 年分しか保持されない 参加メンバーにおける記入例を記載 人月設計書管理システム工事業務本部 12

13 第２分科会 研究成果② データ分析表現のあり方 様々なデータ 分析表現 の事例を分析し 問題のある分析表現を分類し チェックリストを作成 N 大分 類 観 点 チェック項目 説明 1 分析 の狙 い 目的 W h y アウトプットの背景や 目的が明確になっていま すか このアウトプットはどの ような背景のなか どの ような目的を達成するた めに取り組んだ結果なの かを明記する 西東京市の学 習状況や教育 に対する意識 の変化を把握 することを目 的に 2 分析 の対 象 W h a t 分析の対象あるいは対 象外が表現されています か 対象となる商品やサービ スなどターゲットに関す る条件 除外も含む が ある場合はそれを明記す る 二酸化炭素 ブラン 菓子 パン 惣菜パ ン 都議選に 関するツイー ト 3 分析 プロ セス H o w 調査方法や分析手法が 表現されていますか 調査や分析に用いられた 手法を明記する 紙の一斉配 布 一斉回収 4 分析 条件 W h e r e 地理的な要素が重要な ファクターとなる場合に 地理的条件が表現されて いますか 国 都道府県 管轄エリ アなど地理的条件 除外 も含む がある場合はそ れを明記する 国内 海外 全国 5 W h o 人的な要素が重要な ファクターとなる場合に 対象となる個人 組織が 表現されていますか 対象となる個人 組織な どヒトに関する条件 除 外も含む がある場合は それを明記する 会員 市内の 小学４年生お よび６年生 無作為抽 出 男女20 代 6 W h e n 時間的な要素が重要な ファクターとなる場合に 時間的条件が表現されて いますか 対象となる期間 曜日 時間帯 時点など 時間 的条件(除外も含む)があ る場合はそれを明記する YY年MM月DD 日 YY年MM 月DD日 O 13 例

14 第 2 分科会研究成果 3 データ整備概念イメージ 他業務展開 業務 データ主体分析 定型化 業務主体分析 クレンジング マスタデータ 参照 参照 蓄積 DWH 加工 スクレーピング / データクレンジング [ 試行錯誤 / 再利用不可 ] 補完 / 正規化 / 異常値処理 データクレンジング [ 確立手法 / 再利用 ] 補完 / 正規化 / 異常値処理 収集 市況アンケート Web アクセ SNS 等 オープン / セルデータ OA データ プロセスデータ トランザクションデータ 14

15 研究成果 - 第 3 分科会 - - データ利活用の事業価値 - 15

16 第 3 分科会研究成果 1 DM 投資上程資料作成手順 上位 BSC Input 部門 BSC SWOT 目的設定 VS 記述シート Output 概要 ( モデル ) 背景 (SWOT) スコープ 課題 上位 BSC Voice Of Stakeholder 部門 BSC SWOT 戦略策定 As-Is 定義 To-Be 定義 Can-Be 定義 VS 記述シート BA 利活用ポジショングリッド VSSC 展開シナリオ VS 記述シート 裏づけ検証 VS 記述シート 概要 ( モデル ) 背景 (SWOT) 課題 戦略マップ 16

17 第 3 分科会研究成果 2 Value Structure Score Card VSSC(Value Structure Score Card) 中間成果物のひとつ VS 記述シート の補足資料で VS 記述シート の裏づけとして BSCとVSの紐付けを行い 事業計画における関係性を訴求する VS 視点戦略マップ BSC KGI CSF ( 重要成功要因 ) BSC 視点 KPI 判断基準情報 ( 重要業績評価指標 ) Value 情報視点の 管理サイクル 目標達成のための Action Plan DM 実行フェーズ対象組織 情報把握のための 基礎データ データ視点の管理サイクル IT 部門業務部門経営層 レベニューマネージメント価値認識財務の視点利益率 10% 月次 年次経営資源 ( ヒト モノ カネ ) の最適な配分を図る活用 価値化 利益の最大化 データマネージメントの積極利用 顧客の視点 予約率 ( アンケート内容 業務日誌 ) 60% 月次 顧客ロイアリティの向上 ( 物語の創出 ) エリアマネージメント 活用 価値化 経営価値 効果 業務プロセスの視点クレーム件数 0 随時クレーム内容の仕分けと対策指導活用 価値化 成長と教育の視点 同業会 外部研修への参加人気旅館への宿泊 N 会 ( 年 ) 随時業界トレンドの把握とフロントラインへのフィードバック活用 価値化 データマネージメント運用の継続財務の視点サービスチケット発行数 N 件 ( 年 ) 年次サービスチケットの内容見直し活用 価値化本部 フロント販売実績記録日次 業務価値 効果 アクションプランによる売上目標管理 レベニューマネージメントの実施 アクションプランに連携した接客サービス アンケート回収率 顧客嗜好の情報共有 顧客の視点 80% 日次 アンケート記載内容の見直し 活用 価値化 フロント 宿泊時アンケート 日次 (DM 希望数の把握 ) 顧客チャネルの開拓 業務プロセスの視点 イベント予約ヒット率 50% 四半期 ハイクラス向け予約サイト等 外部チャネル利用 活用 価値化 本部 フロント予実管理データ 日次 スタッフ別 BSC の運用成長と教育の視点接客サービス度数 1 回以上月次予約状況の常時閲覧活用 価値化フロント予約管理情報日次 利益率 10% 以上 データマネージメント運用の継続財務の視点客室稼働率 60% 月次顧客アナウンス方法の見直し加工 分析本部 フロント 予実管理データ顧客アナウンス内容 月次 スタッフ別 BSC の運用顧客の視点接客時間 2 時間 ( 一泊 ) 日次顧客からのヒアリング情報のフィードバック発生 生成フロント簡易日報日次 IT 化業務価値 効果 顧客特性の高度把握と嗜好分析 日別月別の受注把握と売上予測の可視化 顧客データ入力の即時化 フロントからの逐次指導業務プロセスの視点顧客データデイリー入力率 100% 日次 月次入力率ランク開示 インセンティブ付与発生 生成フロント簡易日報日次 企画会議の継続成長と教育の視点企画立案 ( 提案 ) 数 N 件 ( 年 ) 年次イベント予約ヒット率の状況分析と考察活用 価値化本部 フロントアイデア提案月次 システム運用の課題検証財務の視点システム利用率 100% 年次 システム利用状況の分析と考察と業務部門へのフィードバック 活用 価値化本部 フロント予約販売管理システム年次 IT システム価値 効果 BI 導入に向け基盤整備 予約販売管理システムの導入 クループ共通マスタ管理の実現 データ入力方式の見直し顧客の視点データ入力率 100% 四半期システム利用の課題等 定期的な情報交換活用 価値化本部 フロントグループ共通管理マスタ日次 顧客セグメントの解析業務プロセスの視点データ精度年次データ項目の見直し活用 価値化本部 顧客入力データ アンケート現場ヒアリング情報 年次 ( 専任の設置?) 成長と教育の視点旅館業務のスキル習得 1 回年次現場業務研修活用 価値化本部研修レポートの作成都度 17

18 第 3 分科会研究成果 3 データ利活用の評価と納得 事業価値化の全体像 データ分析担当者 対象テーマ 分析対象テーマと目的明確化! 分析結果評価基準と納期明確化! 利活用者 経営層 IT 担当者 相手の理解と相互信頼! * 分析結果利活用部門ー利用者の明確化 * 利用者 VS 分析担当者間の深いコミュニケーションと相互信頼 * 利用者が知りたい事と利用者に理解して欲しい事柄の明確化 * 利用者の正しい理解と共感 利用者の納得の実現へ * 利用者の分析活用の自己プロセス化へ マネジメント層 * 分析テーマ 目的に合うデータ分析対象データ内容と蓄積状況の把握 * 分析達成レベル明確化 = 有効性判断基準の明確化 * 分析結果データと対象テーマとの因果関係に関わる情報を明確化 * 正しく適切な分析結果を出し 伝えるべき分析結果を選ぶ * データ分析結果を業務視点から理解し 利用者から見て 生きた 有効な情報 として提示する * 適切なデータ 情報粒度 データ 情報鮮度かを確認する * 相手に応じたわかり易いプレゼンテーションの実施 - 相手を理解し相手毎に適切な表現で記述する - 適切なタイミングで提示する - 相手が自分事として感じる内容を提示ー相手の言葉を使う * 利用者の正しい理解 * 知りたい事が判りやすく表現されている事! * 利用者の立場からの納得 * 課題解決と関連付けられた分析結果説明 * 生きた 地に足が着いた分析結果内容 * 利用者の分析活用の自己プロセス化 現場業務層 分析対象データ データ分析結果 判り易い説明資料対象相手が判るプレゼン 18 理解 納得 判断 行動化

19 研究成果 - タスクチーム - - データ利活用力診断 - 19

20 タスクチーム研究成果 1 データ利活用力診断のフレームワーク 組織のデータ活用実現力 評価軸 1 1) 企業戦略 企業文化テ ータマネシ メント戦略 2) データ利活用 IT 環境の整備 維持とデータ内容の現状 (IT&Data itself) 3) データ利活用を支えるデータ入力 ~ 整備 ~ 活用までのプロセス (BP) 4) データ利活用ー人材 組織 教育推進体制 (CM) 企業戦略 ( 含データマネジメント戦略 企業文化 データそのもの ( 中身 ) IT 環境 データ投入とライフサイクル管理プロセス データ整備 提供プロセス データ分析 活用プロセス 全体データマネジメント推進部門? データ整備 提供体制? 領域別データオーナー? 企業のデータ利活用能力を診断するアンケート形式の調査票を作成し 実際に研究会参加企業 30 社で診断を実施 データ分析専門チーム? 業務部門 分析専門家 IT 部門の協力度? 評価軸 2 フェーズ別データマネジメント力 データを作り 入手する力 発生 20 データを整備 提供する力 整理 加工分析 定義運用活用推進 支援 フィードバック データを使う力 利用活用

21 タスクチーム研究成果 2 30 社へのアンケートによる調査結果 評価軸 1 評価軸 2 組織のデータ活用実現力 フェーズ別データマネジメント力 21

22 データマネジメント研究会 2015 年度 予告 22

23 2015 年度データマネジメント研究会テーマ案 2015 年度研究テーマ案 1.2 つの分科会を継承 2. 研究成果レポート作成 12012~2015 年度成果物の作成 & パブリッシュ 2 データ利活用力簡易診断の分析実施 2015 年度兄弟研究会 1. データサイエンス研究会 23