データ経営へのはじめの一歩
AI Readyへの4ステップ
AIを真に機能させるためのデータ環境の整備。国際標準DMBOKの11領域に準拠し、データサイロの解消から品質整備、活用、AI変革へと至る4つのステップにより、次世代のデータ活用への変革を確実に支援します。
4つのステップ
お客さまの現在地から始める
データ活用の成熟度を示す4つのステージ。現在のデータ運用の位置づけを正確に特定し、次に進むべき最適な打ち手の策定を支援します。
データサイロ問題
部門ごとにデータがバラバラで、全体像が把握できていない状態です。まず統合基盤の整備から始めましょう。
データ品質問題
基盤はあるのに、数字が合わない・信頼できないと感じている状態です。品質管理の仕組みを整えます。
活用停滞問題
データは整ったのに、経営判断や現場業務に活かせていない状態です。BI活用と組織浸透を進めます。
AI意思決定変革
データ基盤が整い、次はAIで意思決定プロセスそのものを変えたい段階です。AI Readyの完成形です。
よくあるお悩み
あなたの課題はどこにありますか
データ活用に悩む企業に共通する3つの課題パターンをご紹介します。
USE CASE 01
経営会議でデータの出どころが毎回違う
部門間で発生するデータの不整合により、意思決定が数字の検証に終始する課題。データの一元管理と品質整備によって信頼性を担保し、本来の戦略的な議論に集中できる環境を確立します。
USE CASE 02
BIツールを入れたのに現場が使わない
導入したBIツールが浸透せず、データが部署ごとに個別管理されたままの状態。現場が迷わず使えるデータ整備と定着プログラムの実装により、既存のITツールを有効に活かせる環境を整えます。
USE CASE 03
AIを始めたいがデータの準備が追いつかない
データの散在や重複が壁となり、AI活用へ進めない状態。データの統合と整理により、AIを活かせるデータ基盤への刷新を支援します。
体系的アプローチ
DMBOKが示す11の管理領域
国際標準DMBOKの11領域に準拠した、クラスメソッドのデータマネジメント支援。4つのAI活用ステップの中から、お客様の現在の段階に応じた確実なアプローチを選定し、AIを真に活かせる強固なデータ環境づくりを支援します。
