事実、データをキレイにするとコスト削減できます！
データクレンジングをきっかけに業務課題が見えます！
システムを最大限に生かす、トータルなデータ品質管理をご支援いたします
高いシステム投資を回収するには、いくら仕組みの向上を図っても、データの不具合を解消しない限り、それに見合う効果はなかなか上がりません。その恩恵を最大化するためにも、データクレンジングは不可欠です。
たかがデータの汚れ…と思っていても業務コストへの影響はあまりに大きい
日頃の業務で、システムを利用する際、こんなことはありませんでしたか？
- 同じような内容の商品データがいくつも存在する
- とりあえず入力したつもりのデータが実行されてしまった
- 既に10年も取引のない取引先のデータがある
- 届け先の住所がかわったと聞いたが、マスタを更新する前に出荷指示を出してしまった
- 取引先が企業合併したので、別コードで新たにマスタ登録した
- 取引先の会社名が変わったが、マスタを修正すると影響範囲がわからないので、別コードで新たにマスタ登録した
- お客様から急ぎの注文をいただいたが、マスタに該当商品が登録されていなかったので、その他商品とし、備考欄に品番と名称を入力した
- 商品をマスタ登録する際、品名桁が足りなかったので、正式名は備考に入力した
なんとなく見過ごしているかもしれませんが、実業務ではこんなことがおきています。
データの不具合から、無駄なコストが増大してしまうケースが多くあるのです。
また、業務上正したとしても、データの汚れをそのままにしておくことが、企業戦略にも大きく影響してしまうケースもあります。
たとえば、過去の実績データを業務横断で広い範囲で集計し、意思決定の判断材料にする場合などです。集計されたデータが、事実に基づいた信頼性の高いものであるかは、データの品質にかかっています。データが汚れたまま集計されるということは、事実と異なる情報に対し、間違った経営判断をしてしまうことにもなりかねません。
システム刷新！ でも中身は？
DWHやCRMを導入したけど・・・見たいデータが取れない、うまく集計できない
広範囲で膨大な情報を瞬時に収集・加工することが可能になり、DWHやCRMなどのように、業務横断あるいは企業横断でデータを活用することが主流になっています。
しかし、以下のような事象によって、データ不具合の問題が露呈してしまうことが多くあります。
- 見たいデータが取れない
- うまく集計できない
- 集計できてもそのままでは使えない（データの信頼度が低いため、加工が必要）
せっかくのすばらしい構想が、データ不具合によって、システムの信頼性が失われ、そのうち使われなくなってしまいます。高価なシステムの恩恵が得られぬまま、「業務に貢献しないのにシステム費用は高い」という残念な結果になりかねません。
ERP/ASP/再構築で新システムにデータを移行するのだが・・・そのままでは移行できない！
システム刷新の場合、新システムへのデータ移行は、さまざまな難題が発生します。
特に既製品のパッケージは、現行システムを考慮して作られているわけではないので、データベースの構造、管理している属性、データの単位（粒度）に乖離があります。
現行データをそのままの状態で移行できることは、まずないでしょう。移行には、現行属性と新規属性の意味を確認し、マッピング設計に基づいて、移行用のデータに形成し直さなければなりません。
しかし、移行データ形成のために生データを取り扱っていくと、必須項目に値がない、マスターにないコードが入力されている、本来定義した属性の意味とは異なるデータが入力されているなど、不適切な状態で格納されているレコードを多く目の当たりにします。
このようなレコードについても、それぞれどのように取り扱うべきか、方針を決めなければなりません。
システム刷新のデータ移行は、データ量も多く最新の注意が必要です。頭を悩ませる問題も潜んでおり、これを適宜判断しながら進めていかなければならない、非常に難度が高い作業です。
データ総研のコスト削減を実現するデータクレンジングサービスとは？
なんとなく見過ごしているデータの不具合も、実業務では広い範囲で無駄なコストを増大させているのです。
業務上正したとしても、データの汚れをそのまま放っておくことは、企業戦略に悪影響を及ぼすことにもつながります。
高いシステム投資を回収するには、いくら仕組みの向上を図っても、データの不具合を解消しない限り、それに見合う効果はなかなか上がりません。その恩恵を最大限に発揮させるためにも、データクレンジングは不可欠です。
データ総研のデータクレンジングサービスは、形式的なデータクレンジングだけではなく、生データを意味的に解析し、業務上のデータの矛盾を追及し正していきます。
不適切なデータを意味的にクレンジングし、業務上の不整合をなくすことで、無駄なコストを削減する、トータルなデータ品質管理をご支援いたします
選べるサービスラインナップ
お客様のご要望やご予算にあわせて、サービスをご提供させていただきます。
データ総研のコスト削減を実現するデータクレンジングサービスの特徴
■業務課題解決型データクレンジング
あまり知られていませんが、データクレンジングでは、必ずといっていいほど厄介な課題が生じます。例として、以下のようなものがあります。
- データ粒度の決定
- 法人、組織、部署、拠点
→ 何を持って法人、部署とするか？
- 法人、組織、部署、拠点
- データ重複の定義
- 一般に重複と言っても、各社各様のルールがあります。どのような状態を重複とするのかを明確にします。
弊社はデータに特化したコンサルティング事業を中核とする会社であり、この分野における課題検討、そのガイド、ファシリテートなど問題解決支援の実績及びノウハウが豊富です。
データクレンジング請負作業のみならず、データから見える問題点を導出し、通常はお客様作業となるような課題検討も含めてご支援いたします。
■トータルなデータ品質管理（データクオリティマネジメント）
データクレンジングを核としたトータルなデータ品質管理をご支援いたします。
- クレンジング後のデータ移行も請負形式を含み、お手伝いいたします。
- コンサルティングでは、以下のような支援を行います。
- クレンジング計画立案
- データ移行計画立案
- データ重複の定義
- データ重複原因分析
- データ粒度の定義
- データ不具合原因分析
- あるべきデータ構造の設計
- あるべきデータ品質の定義
- 基準データ活用方法の提案
- データ品質維持方法提案
データ総研のコスト削減を実現するデータクレンジングサービスをもっと知るには
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