CASE STUDY
BI導入でレポート作成の効率化を実現ミスや現場負担も軽減
グループ会社横断でのデータ活用
- サービス:
- 課題・ニーズ:
- 社名
- 寝具メーカー 様
- 事業内容
- 布団関連製品の製造、加工、売買、輸出入
- 従業員数
- 1,000~1,499人
導入前の課題
- グループ会社が経営統合するにあたり、各社が運用しているシステムでは、データ形式や報告レポートの体裁が異なっており、情報共有が効率的に行えない。
- 先行導入しているDWHおよびデータ集計・分析ツールを活用したい。
- 各社のデータ集計・加工やレポーティング業務はシステム部が手動で対応しおり、手間や時間がかかりミスも発生しやすい。
- システム構築後は、コスト削減や対応迅速化のため内製化したい。
導入効果
- 全社横断型のデータ分析基盤を構築し、1カ所での収集・蓄積や、異なるデータ形式の自動整形を実現。 レポートフォーマットも共通化し、各社の事業活動がリアルタイムに把握可能になった。
- すでに1社で導入・運用されていたシステム・ツールを活用したため、システム部や現場にスムーズに浸透させることができた。
- レポートの作成・配信業務を自動化したことで、手動集計によるミスがゼロに。 メール配信も自動化し、システム部の負荷軽減に大きく貢献した。
- 専門知識が不要なMotionBoardによって、システム部による内製化が実現。
事例内容
C社様はグループ会社の経営統合にあたり、下記のような課題、要望がありました。
- 会社ごとに基幹システムやデータ管理システムが独立しており、財務関連や販売・生産管理、 フローなどのデータがバラバラの形式で存在している。データの整合性をとり、各社のデータを1カ所に収集、蓄積したい。
- 各社それぞれのフォーマットで作成している報告レポートを共通化したい。
また、レポート共有を迅速化し、スピーディな意思決定に役立てたい。 - データ分析基盤を先行導入している会社がいるため、その基盤を活用して新システムを構築したい。
- 現在は、各社のレポート(Excel)をシステム部が手動で作成、配信しているため、毎日の負荷が大きい。
- システム構築後は、コスト削減や対応迅速化のため、システム部が運用できるようにしたい。
今回の構築で最も大きな課題となったのが、各社で形式が異なるデータの統合でした。
特に、会計・財務関連のデータは会社ごとに形式・内容の差異が大きく、難航しましたが、ユーザー部門に対するヒアリングや調整を密に行うことでグループ内での標準化を図りました。
また、データの集計・分析ツールは、1社がすでに導入・運用していたDr.SumとMotionBoardを活用。
現場の計数管理にはExcelが日常的に使われていたため、計数レポートにはDr.Sum Datalizerを利用し、ビジュアル化して分かりやすく、かつ多角的に分析するレポートにはMotionBoardを利用する運用スタイルとしました。
また、MotionBoardのレポート配信タスクとWebAPI機能を活用し、集計結果をExcelの日次レポートとして各社にメールで自動配信する仕様としました。
構築後の効果
今回のデータ分析基盤の構築により、以下の効果が得られました。
- それまで人力で行っていたデータクレンジングの省力化が実現。
また、データは各社の現場ですぐに取り出せるため、リアルアイムで情報共有できるようになった。 - レポートフォーマットの共通化で、グループ全体を俯瞰したレポートが迅速に作成できるようになり、スピーディな経営判断に寄与。
また、MotionBoardの導入で、営業活動の計画値入力を現場で直接行い、レポートに即時反映することが可能になった。 - 導入済みのシステムを活用して構築したため、既存システム・ツールの使用経験があるシステム部や現場も違和感が少なく、開発や運用業務をスムーズに浸透させることができた。
- データ集計やレポーティング業務の自動化で、手動作業によるミスがなくなった。メール配信も自動化し、システム部の負荷軽減に大きく貢献した。
- MotionBoardは専門知識不要で開発が容易なため、数カ月の技術支援後は、システム部で内製開発が可能となった。
今後の展望
- まずは会計・財務データの統合に焦点を置いて対応を進めていたが、今後は販売・在庫などのシステムについても3社統合したデータを横断的に分析が出来るようにしたい。
- 全社の数値を可視化するだけでなく、Azure Machine Learningの機械学習やAIの技術も利用し、分析できるようにしたい。
システム構成
既存のDWH/BIサーバーを活用。旧B社、C社のデータはCSV形式でDWH/BIサーバーに配置。
