データDXラボ

データ活用の最大の障壁である、属人管理のデータ・未整備なシステムのデータにおける
可視化・標準化を、自動クレンジングを交え人的に推進します。

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本サービスの特徴

 

 データ活用の最大の障壁である、属人データ・未整備なシステムのデータにおける可視化・標準化を、自動化ツールと人的チェックを交え効率的に推進します。

 

 

  • 数百の実績から来る​​​
    適切なデータ要件の定義

     クライアント側での要件定義は不要。可視化・重要性評価の結果に基づき、過去の数百におけるデータ活用経験から最適なデータ要件を提案し、提案通りの標準化を実現。

  • 国際的なデータ品質基準を​​​
    低コストで提供

     国際的なデータマネジメント体系であるDMBOKに準拠したデータ品質を担保。多数の自動化ツールの使用と専任体制の構築により20万円/月~からの低コスト支援を実現。​​​
    (DMBOK:Data Management Body Of Knowledge)

  • 大規模データだけでなく​​​
    表構造以外の画像や設計文書​​​
    なども対象

     Excelのような小規模属人データのみでなく、数GB以上の大規模データや画像や設計文書、化学構造式などの異種データも支援対象としている。

支援実績

 特に製造業実績が豊富であり、他にも不動産や海運だと他業界の実績も保有​しています

  • 業種
    飲料メーカ​

     社内だけでなく社外に及ぶ膨大な有用データの活用を目的に、8部門・4社を含む属人データ・システムデータの標準化・評価・選定を支援。​​

  • 業種
    消費財メーカ​

     新商品開発の高度化に資する属人データの適正化を目的に、配荷率や棚割優遇、成分比といった20種以上の属人データから30種以上の業務データを適正化。​

  • 業種
    化学メーカ​

     配合最適化に資する属人データの適正化を目的に、リファレンスの異なる30種以上の属人的な研究データから10種以上の業務データを適正化。​​

  • 業種
    製薬メーカ​

     各種薬効予測に資するPDCA定着化を目的に、予測後にどのようなデータを追加で集めれば良いかやどう解釈すべきかなどのデータサイエンス観点でのPDCA定着化を支援。​

対象課題と推進障壁

 

 データ活用を始める多くの企業にとっての最大の課題は、属人管理のデータ・未整備なシステムのデータを可視化・標準化する段階にあります。 実際に97%の企業は高度なデータ活用”以前”のデータ適正化工程で躓き、満足する効果を得られていません。​​​​

 

 

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  •  
  • ◆  データ整備が必要であることは分かりつつも、手戻りのない適切な整備方法が不明。​​​​
  •  
  • ◆  横断的なシステムデータ基盤の構築を考えているが、各システムユーザの個別事情を基に構築されたデータベース
      が多く、整理する範囲が膨大。​​​​
  •  
  • ◆  データ活用フェーズに進んだもののデータ整理・前処理に割く工数が多すぎて有益な活用に至れない。​​​​​​
  •  

 

 

 また、企業がこれらの課題の解決に向けたデータ適正化の取り組みを推進するとき、
ヒトの問題、組織の問題、外注のしずらさなど様々な障壁にぶつかっています。

 

 

  • ヒトのスキルの問題

     

     

    ◆ データ量が膨大なので専門
     知識がないと難しい​​​

     

    ◆ データ品質評価の仕方が
     バラバラで各担当に実施して
     もらってもまとめられない

     

    ◆ データ活用を想定した上での
     データ整理スキルがない​

     

  • 組織の問題

     

     

    ◆ 他部門のデータ構造も含めた
     知識が必要で現状適任がいない

     

    ◆ そもそも各データの品質が
     どんな状態か分からない

     

  • 外注のしづらさ

     

     

    ◆ BPOや派遣に依頼する場合、
     要件定義をクライアント側で
     行う必要があるため工数や
     スキルが必要

     

    ◆ Sierやコンサル会社に依頼する
     場合は、アドバイスのみで実際
     の作業対応がないことが多く、
     あるとしてもかなり高額

     

 

  

推進アプローチ

コンサルタント、事務・RPAオペレーター、データサイエンティスト等が連携した当社の業務支援体制で、
データ活用に向けたデータの適正化を推進します

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