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データ活用基盤構築

組織内に散在するデータを集約しデータベースを構築

データ活用基盤構築は、組織内に散在する業務データ（販売・生産・調達・在庫・物流・会計・顧客等）を統合し、「分析できる」「比較できる」「運用できる」状態のデータベース（基盤）を構築するエンジニアリングサービスです。

多くの企業様では、データが各システム／各部門に分断され、定義や粒度、更新頻度もバラバラなため、KPIを作っても“数字の正しさ”から議論が始まり、意思決定が止まってしまいます。単にデータを集めるのではなく、可視化・診断・改善（PDCA）に耐える共通基盤として、データモデル・マスタ・ID体系・品質管理・運用ルールを整備します。

この基盤が整うことで、サプライチェーンの課題を「感覚」ではなく「事実」で捉えられるようになり、改善優先順位と戦略の焦点が合い、以降のBI開発や診断サービスの“土台”となります。

Contents

よくある課題

1. データが散在し、統合できない／統合しても使えない

  • 基幹、WMS、TMS、販売、会計、Excelが混在し、同じ指標でも数値が一致しない
  • システムごとにマスタやIDが異なり、横串でつながらない（商品／得意先／拠点／便など）
  • 連携はしているが、粒度が粗い・更新が遅い・欠損が多く、意思決定に耐えない

2. KPIが定義できない、または部門ごとにバラバラ

  • 「物流費」「在庫」「納期」「欠品」など重要KPIの定義が統一されていない
  • 集計の前提（対象範囲、配賦、通貨、期間、例外処理）が人によって違う
  • KPIが“結果”だけで、原因を追える構造（KPIツリー）になっていない

3. データ整備が“作って終わり”になり、運用が回らない

  • データ更新・品質管理が属人化して止まる／放置される
  • 権限・セキュリティが曖昧で、共有できない／逆にリスクが怖くて使えない
  • 改善会議に接続できず、意思決定やアクションに落ちない

4. DX/AIに取り組みたいが、前提条件が揃っていない

  • AI以前に、学習・推論に使えるデータ量／品質／ラベルが足りない
  • “どのデータを何の意思決定に使うか”が定義されていない
  • PoCが点在し、スケールしない

得られる成果

1. 全社で“同じ数字”を見られる（Single Source of Truth）

  • データ定義・粒度・更新頻度が揃い、部門横断の比較が可能になる
  • 「数字の正しさ」ではなく「何を変えるか」に議論を集中できる
  • KPIの算出ロジックが標準化され、再現性が担保される

2. 意思決定に耐えるKPI基盤が整い、改善が速くなる

  • 結果指標と要因指標がつながる（KPIツリー化）ことで、原因特定が早くなる
  • 拠点・商品・顧客・チャネル単位で課題の所在を特定できる
  • 以降のBI開発・診断サービスを“短期間で高品質”に進められる

3. データが資産化し、DX/AIの実装が現実になる

  • マスタ・ID体系・品質管理・権限設計が整い、継続利用できる
  • データが溜まり続け、分析・モデル化・自動化に展開できる
  • “属人の集計”から脱却し、運用として回る

4. 運用設計まで含めて、止まらない基盤になる

  • 更新・監視・品質改善のプロセスが定義され、データの鮮度が維持される
  • 責任分界（業務／IT／ベンダー）と会議体が整い、改善が回り続ける

アプローチ

見える

データの現状を棚卸しし、“つながらない理由”を可視化する

狙い

何がどこにあり、何が欠けていて、何がボトルネックかを明確にする。

主な内容

  • データソース棚卸し（基幹・周辺・物流システム・Excel・外部）
  • 主要KPI候補の抽出と、現状で算出可能かのギャップ整理
  • データ品質診断（欠損・重複・揺れ・粒度不一致・更新遅延）
  • マスタ／ID体系の現状把握（商品・取引先・拠点・ルート等）

アウトプット例

データカタログ、ギャップ一覧、品質診断、統合難易度マップ

決める

データモデル・KPI定義・ガバナンスを設計し、“共通言語”を確定する

狙い

後工程（BI/診断/改善）でブレない設計図を決め切る。

主な内容

  • KPI定義の統一（対象範囲、計算式、配賦、例外処理、更新頻度）
  • 重要データドメインと粒度設計（例：拠点×日×商品×チャネル など）
  • マスタ統合方針・ID体系設計（統合キー、名寄せ、コード体系）
  • 権限・セキュリティ・監査要件、データガバナンス設計

アウトプット例

KPI定義書、データモデル案、マスタ統合方針、運用・権限ルール

動かす

統合データベースを構築し、更新・品質管理まで“運用”として定着させる

狙い

作って終わりではなく、使い続けられる基盤にする。

主な内容

  • データ統合（ETL/ELT）、データベース構築、更新自動化
  • 品質管理の仕組み（異常検知、補正フロー、データオーナー設定）
  • KPI算出の共通化（ロジック実装、検算、バージョン管理）
  • 利用定着の設計（KPIレビュー会議の型、改善アクションとの接続）

アウトプット例

統合DB、データ更新・品質運用設計、検算レポート、定着プラン