Business Intelligence Solution

目的や用途に、最適のデータが抽出できているか?
間違ったデータで、間違った予測や業務をしていないか!?

わが社の情報やデータは、信用できるのか。

最近、ある種のクレームが絶えないとの報告があった。セールスとカスタマーサポート、それぞれのお客様対応が違うというのだ。原因は、どうやらシステムにありそうだ。両者が別々の顧客管理システムを持ち、正しい同期がされていないせいで、対応がばらばらとなっているようだ。

CIOからも問題が報告されている。同じ出荷データでも、営業部門と製造部門、それぞれが使っているシステムでの属性が異なるため、一つ一つのデータに関して"翻訳"が必要となり、処理効率が上がらないなどの弊害が出ているそうだ。

また、ずいぶん前からさまざまなデータが集計されているが、そもそもその数字は現在の目的に最適な"出所"から集められたものなのか。その数字を使って分析した結果をもとに、例えば販売計画や人材配置、法令順守の報告書などを作成したとしても、果たしてそれは信頼がおけるものなのか。データのちょっとした誤差の積み重ねが、計画や判断に大きな過ちをもたらしてしまっていないか。

社内のすべてのシステム、すべてのデータを再点検しようとしたら、いったい何年かかるだろう。

データのクレンジングや品質向上を行い、
正しい判断や業務に役立つ情報へと整備し直します。

各部門や部署で蓄積されているデータ、
目的に応じて、正しく整備していますか。

顧客、売上げ、仕入れ、財務、労務など、いま企業には部門ごとに膨大なデータが蓄積されています。それらデータは、たとえ同じ意味のものでも使う部署やシステムによって違うデータ表現を持っている場合があります。部署を横断したデータ活用や、全社的な業務や実績の正確な把握のために、その基盤となるデータの整備は今や欠かせません。

正確で正統性の保証されたデータへと整備。
効率的な業務、間違いのない判断を支援します。

社内のさまざまなシステムのデータを解析し、標準化や品質調整などを実施。不整合なデータを整合性の取れたデータに変換するクレンジングや、データ統合を可能にします。例えば、表記の異なる同じ会社の同一性を判断し名寄せすることも可能です。また、情報の意味や由来といった属性(メタデータ)の全社的な統合が可能となり、部署間のデータ共有や業務の最適化に大きな効果をもたらします。さらに、データの発生と変換過程をたどることもできるため、改ざんなどのチェックを行い、その正統性を保証することもできます。

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