企業のデジタル化が進む中、社内外には日々膨大なデータが蓄積されています。
一方で、データが複数システムや部門に分散しており、手作業による集計に依存する場面が多い、必要な情報を迅速に把握できない、意思決定に十分活かせていないといった課題を抱える企業も少なくありません。
HugeVision-BPF BIは、こうした課題に対応するためのデータ共有・分析基盤です。
社内外の多様なデータを統合し、BIツールを活用したレポート、ダッシュボード、多角的な分析を通じて、経営状況の可視化と迅速な意思決定を支援できます。
今回は当社がご支援した 『販売データ可視化』の事例を使用して具体的なプロジェクトの進め方をご紹介します。
【進め方】
BIツールの導入を先行するのではなく、お客様が認識している課題を起点に業務分析を行い、可視化の範囲・方法・期待効果を明確にした上で、段階的に導入・実装を進めました。
【要件ヒアリング】
【課題整理】
お客様への要件ヒアリングを実施し、現行業務およびシステムの課題を整理しました。実装を見据え、「廃止すべき業務・機能」「改善・変更が必要な業務・機能」「新たに追加すべき業務・機能」の3つの観点から分析を行い、最適な業務プロセスの実現に向けた方向性を明確化しました。
【可視化実装】
課題整理の結果を基に、対象業務を「収集」、「加工」、「分析・表示」の3領域に分類し、可視化すべき項目や指標を整理しました。併せて、可視化対象となる業務データおよびマスターデータを明確化し、取得対象データ、取得タイミング、更新頻度などの要件を定義することで、実装に向けた具体的な設計を推進しました。
◆取集：データソースおよび取得頻度の整理
可視化対象となる業務Data・Master Dataを明確化し、どのデータを、どのタイミング・頻度で取得するかを整理する。
◆加工：データの整理・整備
収集したデータに対して、集計、変換、名寄せ、統合などの加工を行い、可視化に適した形へ整備する。
◆分析・表示：可視化方法の設計
ダッシュボード、一覧、グラフ、地図表示など、利用目的に応じた可視化方法を設計し、確認すべき指標や切り口を定義する。
【可視化後の定量・定性評価】
可視化基盤の導入後、お客様へのヒアリングおよび運用状況の分析を実施した結果、業務効率化において高い成果が確認されました。
• 定型業務：自動化により約80％の工数削減を実現
• 非定型業務：自動化により約30％の工数削減を実現
これらの業務効率化により創出された時間を、業務品質の向上や新たな施策の企画・推進に活用できるようになったほか、人の判断や創造性が求められる高付加価値業務へリソースを振り向けることが可能になったとの評価を頂いております。
当社では、本支援案件に限らず、既存業務へのAI活用を通じて業務効率化や生産性向上を実現した実績を多数有しております。業務改善やデジタル化、AI活用に関するお悩みがございましたら、業務領域を問わずこちらまでお気軽にお問い合わせください。
