ABeam Visual Analytics

常に変化する情報と業務要件に対応するデータ活用サービス

過去に構築した経営ダッシュボードやマネジメントコックピットを継続的に有効活用できている企業は多くありません。定型情報を同じように開示するだけでは、経営層はもちろんのこと、経営企画などの分析担当者ですら見なくなってしまいます。一方で、Visualization技術の進歩に合わせて大量データの中から異常値や傾向値を簡易に見せたり、多種多様なデータを結合して分析を深めたりといった事例も増えつつあります。
アビームコンサルティングは、豊富なBI導入実績、業務知識およびプロジェクトマネジメント力を生かし、企業のデータ活用を促進します。

データ活用手法

毎月同じ結果情報を見ていても、結果に至る要因や比較情報がなければ有効な施策を講じることはできません。
データを活用し、最適なアクションに結びつけるためにはデータからのさまざまな気づきを共有する必要があります。

■Analyticsフロー
「見たいもの」「見せ方」「見る人」を明確化してから仕組みを構築します。そのため、目的達成までに多くの時間とコストが必要になります。
また、頻繁に発生する追加要望に対して柔軟性が低く、短期間での対応は困難です。

経営者層 ↓同じ結果の参照では気づきなし
管理者層 ↓気づきがないため、経営者から下位層に対して指示もなし
担当者層 ↓結果、誰も見なくなる

データを絞り込むだけの仕組みでは、当初合意した要件範囲内でのデータ活用となり、追加要望に対する柔軟性は低くなります。合意要件以上の分析軸追加、表現変更、結果の深堀りに伴うデータの細分化などを行うために、想定以上の期間/工数を要する場合が多く見られます。

分析項目限定的、単一グラフ表示、分析軸固定表示
↓
サマリー値

■Analyticsサイクル
ビジネス状況の変化や要因を発見するためにデータを分析します。分析結果を深堀りし、要因を考え、比較軸を追加することで気づきを得ます。
また、気づきを意思決定者と共有し、具体的なアクションを迅速に繰り返します。

気づき↓共有 担当者層 行動
気づき↓共有 管理者層 行動↑意思決定/作業指示
気づき↓共有 経営者層 意思決定/作業指示↑

仕組みには柔軟性が必要です。疑問や意見に基づいて見るデータや切り口を即座に変化できることが重要です。
データ取り込み~視覚化~気づき~改善を短期間で繰り返すことにより、関係者に気づきを与え、ディスカッションを醸成し、原因に対して施策検討・実施といったアクションを発生させます。

データ取り込み→視覚化→気づき→改善

プロジェクトの進め方

まず、今あるデータを対象として比較や絞り込みによる分析を行います。データを確認しながらヒアリングにて課題や分析ニーズを共有し、分析対象データを特定しながらデータ分析やVisualizationを行います。ワークショップを開催し、業務/ITメンバーと分析結果を確認しながら、追加要望やニーズを取り込みます。このサイクルを繰り返すことによって分析活動を深めるとともに、分析範囲を広げていきます。また、上流システムや業務プロセスの調査および施策の検討を行い、ネクストアクションや次回分析テーマを確定し、継続的にデータの活用を促進します。

アビームコンサルティングの支援内容

論点整理、各種調査(コンサルティング)
データ変換・加工、視覚化・ストーリー(コンサルティング)
過去実績、他社事例(アビーム独自のナレッジ)
ファシリテーション、ドキュメンテーション(コンサルティング)

作業ステップ
Step0 データ受領
簡易分析、ヒアリング準備
Step1 ヒアリング
業務課題の確認、分析ニーズ・仮説の共有、分析対象データ特定、データ内容の確認
Step2 データ受領
名寄せ/変換、データ取り込み、取り込み結果確認、データ内容調査
Step3 分析
視覚化、分析結果整理、報告資料作成、ワークショップ調整
Step4 ワークショップ
会議(業務/IT)、ディスカッション、気づき共有、ネクストアクション確認

アクション
データ深堀(仮説検証、分析の深化、原因特定、改善)

サイクルを繰り返すことで分析活動を深めつつ、分析範囲を広げていく

Analyticsサイクルでのサービス活用事例

Analyticsサイクルでのデータ活用プロジェクトを実施した企業では、スモールスタートかつ早期にデータの視覚化やデータ活用を開始したことにより、具体的な施策の検討・実施が進んでいます。

■事例1
[取り組みテーマ]合併に伴い各社別々に管理していた顧客コードを統一し、事業統合のデータ分析を実施
[概要]
顧客は法人ではなく個人、地域も一部に限定するなど、分析対象を絞りスモールスタートのPoC* を開始
*PoC:Proof of Concept新しい概念や理論、原理などが実現可能であることを示すための簡易な試行
システム間で異なる顧客コードを一定のルールで統合して分析
[効果]
業務部門が想像していた内容と異なる顧客の購買行動が判明
プロジェクト開始直後から次々発生する追加分析要件をテーマ別に整理し、優先度をつけて順次対応
業務部長への分析報告を定例化、分析結果に伴う施策の実施を開始
分析対象範囲を拡張しつつ、2 年以上分析サービスを継続

■事例2
[取り組みテーマ]基幹システム刷新前の状況で経営ダッシュボードを早期に構築し、新システムのTo-Be像をより鮮明にする
[概要]
ERP刷新前に実データを使用して短期間で経営ダッシュボードを構築
実データの視覚化により既存業務プロセスの改革ポイントが浮き彫りになる
[効果]
新基幹システムに必要な重要改革ポイントが鮮明になる
トップダウンによる意思決定によりプロジェクトの推進が加速
ダッシュボードの表示データがERP 以外にも拡大、経営者の意思決定を継続的に支援

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