会社紹介 基本情報 商号 : 株式会社データ総研 設 :1985 年 10 月 3 日 本社所在地 : 東京都中央区日本橋小伝馬町 4-11 事業内容 : 概念データモデルによる業務要件の可視化や要件定義事業 データマネジメントに関する各種コンサルティング事業 データ視点による全社システム最適化計画

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1 経営革新 成長のためのデータマネジメントのポイント データ総研コンサルティンググループ吉岡健 1

2 会社紹介 基本情報 商号 : 株式会社データ総研 設 :1985 年 10 月 3 日 本社所在地 : 東京都中央区日本橋小伝馬町 4-11 事業内容 : 概念データモデルによる業務要件の可視化や要件定義事業 データマネジメントに関する各種コンサルティング事業 データ視点による全社システム最適化計画支援 MDM や DWH をはじめとした統合データ基盤アーキテクチャ整備計画支援 データオーナ制度や DA 組織導入支援 データ視点に基づく人材育成事業 データの領域に専門特化したコンサルティング会社 2

3 会社紹介 コンサルティング実績 業界ビジネス IT 施策実施アクティビティ 融 CRM DWH 構築 DWH アーキテクチャ指針整備 DWH データ構造定義 ライフライン 分社化に伴うシステム再編 データモデルを使ったシステム分割案 メーカ EA システムスリム化推進 共通データの定義 データガバナンス制度設計 3

4 1. データマネジメントって何? 2. ポイントは全社規模による実践 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 4

5 1. データマネジメントって何? ケーススタディ1 小売業における顧客情報活用 ビジネスニーズ : 顧客の 動特性を加味した販促活動をチャネルを横断して いたい 子育て世代の主婦 高橋さん 毎日夕方に生鮮 雑貨 店舗 毎週日曜日に米 酒 ネットショップ 高橋さんの 動特性 ニーズを考慮した レコメンドメールを送信 売上データ データ解析 ( 動分析等 ) マーケティング担当者 5

6 1. データマネジメントって何? ケーススタディ 1 小売業における顧客情報活用 データ活用時の困り事 : データがチャネル毎 ( 事業毎 ) に設計されており それぞれの違いを吸収しないと売上データを統合してみることができない 店舗 ネットショップ ある日の高橋さんの店舗売上 ある日の高橋さんのネット購買履歴 売上日 :3/9 会員コード :A001 商品コード :002 額 :300 円 POS 売上 購買履歴 購買日 :3/9 ユーザ ID:28109 品目 ID:27168 額 :1,000 円 売上データ そのままデータを統合しても コードが違うので同一人物であることが判断できない また 何を買ったかも横串で特定できない 6

7 1. データマネジメントって何? ケーススタディ 1 小売業における顧客情報活用 データマネジメント施策 : 店舗 / ネットショップそれぞれで登録された顧客を 同一人物に名寄せした上で売上データを統合する 統合顧客コード 会員コード ユーザ ID 顧客名称 法人フラグ 年 A 高橋京子 B 浜口通 株式会社データ総研 1 - POS 売上 購買履歴 名寄せ変換表 売上データ 7

8 1. データマネジメントって何? ケーススタディ2 経営情報の える化 ビジネスニーズ : グローバルで経営情報をみえる化し事業拠点の再編を図りたい そのために現在の各地域 拠点の経営情報を横並びで把握したい これまでは各地域 拠点毎に購買 産 販売を っていた データマネジメント施策 : これからは 購買 生産 販売機能を最もコストミニマムな地域に集中化させたい! グローバルで購買 生産 販売 在庫データを統合し提供する必要性 論点は 地域 拠点毎のデータのローカル をいかに標準化するか? 8

9 1. データマネジメントって何? まとめ データマネジメントは 企業が うビジネス活動をデータ資産として管理し 効果的に活 し ビジネス活動に還元する取組み よって 最終的なゴールは企業の競争優位性の獲得することにある そのためにデータマネジメントは 経営や業務戦略に貢献する活動として実施することが重要となる 例えば データを活用することによる現場の業務改善への支援 データを統合し新たなビジネスの創出に繋げる といった事があげられる よって データマネジメントの目的は IT 業務の効率化やデータインフラ環境の改善の範囲として狭く考えるものではない 9

10 1. データマネジメントって何? 2. ポイントは全社規模による実践 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 10

11 2. ポイントは全社規模による実践 ビジネスニーズは様々 チャネルを横断して顧客 動分析し 目細かいマーケティングを いたい グローバルレベルで経営情報をみたい 業務を横断して顧客のコンタクト履歴を把握し顧客対応 を向上したい etc 特徴的なのは その殆どが事業 業務を跨った取組みであること 多くの企業において 業務自体は 度化 複雑化しているがゆえ 業務改善のスコープは もはや 1 つの業務に閉じることなく 複数業務あるいはグループ企業やグローバルに拡がっている 11

12 2. ポイントは全社規模による実践 一方で それに対応するデータマネジメント施策は似通っている 地域や事業 業務を横断して重要なトランザクションデータを統合する 顧客に関連する取引データや 生産や購買といった基幹業務で発生するデータ データ統合に際し 地域や事業 業務毎のローカルデータを標準化する 全社標準の顧客コードに変換する ( 場合によっては名寄せする ) もしくは 不正確なデータや想定外のデータをクレンジングする これらを実施するために Asisの可視化 リポジトリの整備を う etc 従来は個別ビジネスニーズ毎にこれらの施策を ってきたが 個別ニーズを超えて共通して実施できるのではないか? むしろ 事前にこういった環境を全社規模で整備し 新たなビジネスニーズにもスピード感をもって対応していきたい 12

13 2. ポイントは全社規模による実践 全社規模の包括的なデータマネジメント 企業にとってデータは貴重な資産 その資産を有効に活用し経営や業務に貢献していきたい 但し その活用局面ではさまざまな障害があり 度で複雑なデータマネジメントが要求される これに対応するために 数ある経営 業務課題を整理棚卸し それらと連動した全社規模の包括的なデータマネジメントを実践していくことが重要である 13

14 2. ポイントは全社規模による実践 全社規模で うデータマネジメント施策 データ活用サポート データクオリティ データ解析 データセキュリティ データ構造 データ統合基盤 マスタデータ管理 共通イベント管理 組織顧客品目 ODS DWH ビジネスルール メッセージ HUB & データ HUB 辞書 インタフェース管理 開発購買生産販売保守 ( 外部 ) 定義書 メタデータ管理 方針 体制 データマネジメント フレーム 規約 / 運用ルール 啓蒙 育成 / 教育 14

15 2. ポイントは全社規模による実践 プログラムマネジメントの重要性 データマネジメントには 複数のプロジェクトを連携 統括して管理する機能が必要 様々なプロジェクトが並 で起こる環境の中で データの整合性を保ちつつどう最適化を実現するのか そのコントロールを恒常的に う 実 テーマ 1 年目 2 年目 3 年目 4 年目 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 下期 上期 下期 上期 下期 ビジネス ニーズ対応 データマネジメント施策 新 SFAシステムの導入 WEBマーケティングシステム導入グローバル 産管理システム導 新管理会計システム導 グローバルマスタ構築新 DWH 提供データガバナンス規約作成 15

16 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 全社データマネジメント施策オーバービュ データマネジメント戦略 案 基 づ く デ ー タ 要 件 整 理 推 進 要 件 整 理 ビ ジ ネ ス ニ ー ズ に デ ー タ マ ネ ジ メ ン ト データマネジメント推進施策 案 データマネジメントフレームワーク構築 データ構造最適化計画 案 データ統合基盤計画 トランザクション D/M 共通マスタ セントラル DWH データ HUB D/M トランザクション D/M トランザクション データ活用サポート施策 案 推進プログラム確定 システム構築 / 保守運用 ( 統合データ基盤構築プロジェクト ) 共通マスタ基盤 (MDM) データ連携基盤 ( データ Hub) データガバナンス実施 統合情報提供基盤 (DWH) ( 個別業務支援システム構築プロジェクト ) 規約 システム A システム B システム C データ活用サポート 辞書 16

17 1. データマネジメントって何? 2. ポイントは全社規模による実践 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 17

18 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 データ構造最適化計画 エンタープライズデータモデルの策定エンタープライズデータモデル 社内組織 社外組織 製品 商品 カレンダなど リソースイベント 資材 生産 販売 会計 18

19 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 データ構造最適化計画 例えば 顧客データ構造のあるべき姿について 顧客顧客コード 名称 住所 趣味 家族構成 顧客が起こすさまざまなイベントを 動履歴として横並びに扱えるデータモデルにしよう! 顧客 動履歴トランザクション # 顧客コード (FK) コンタクト種類 (FK) 商品コード (FK) 数量 額年 コンタクト種類 キャンペーンン 参加注文修理口コミ 19

20 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 データ統合基盤計画 情報系システムアーキテクチャ図例 MDM システム ODS DWH 基幹システム データ受領エリア マスタデータ データ提供エリア マスタデータ 目的別 BI/DM 基幹システム 標準形式データ 標準形式データ 共通要約データ 基幹システム 品質チェック リポジトリ 標準化 ( 変換 ) 統合 分割 エラーログ リポジトリ DQ モニタリング情報 リポジトリシステム リポジトリ 20

21 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 データマネジメントフレームワーク データガバナンス体制例 データガバナンスチーム データオーナ 業務要件を考慮し データ設計 データ品質を決定する責任者 データスチュワード データ定義担当の明確化 要件調整 データアーキテクト 最適化デザイン 守るべきルールの策定 ガバナンス実 プロジェクトへのガバナンスを実施する 業務別データ担当 IT プロジェクトメンバ ビジネス部門 IT 部門 プロジェクト A データ要件定義 IT の提供 ( テ ータ実装 ) プロジェクト C プロジェクト B 21

22 3. ポイント解説 データマネジメント戦略 案 データマネジメントフレームワーク データガバナンス運用イメージ 04. 導入 / 運用 リリース判定 ガバナンス担当者 [ システム導入 ] 導入担当者 [ 保守 運用 ] 保守 運用担当者 Start [ プロジェクト企画 ] 企画担当者 DA 担当者 [ 要求定義 ] 企画担当者 内部 DA アサイン 01. 企画 プロジェクトメンバへのガバナンス規約の事前説明 内部レビュ [ テステスト担当者ト ] DA 担当者 [ 製造 ] 製造担当者 ガバナンス規約やリポジトリ 22 [ 詳細設計 ] 設計担当者 [ 基本設計 ] 要件定義担当者 設計結果のレビュ 03. 開発 02. 設計 詳細設計結果のレビュ データアーキテクト DA 担当者 データ設計支援内部レビュ データアーキテクト

23 最後に もっと詳しく知りたい方へ 教育コース : データアーキテクト養成コース 3/30( 水 )10:00-17:30 データ総研にて 書籍 : データマネジメント業務改善の正攻法 日経 BP 出版 23

24 本日はご清聴ありがとうございました URL: TEL : FAX: 本資料は 株式会社データ総研の著作物であり 一部 全部を問わず 切の転 流 複製 公開を禁じます 24

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