業務データ分析事例（中小企業のデジタル化事例（連載））

中小企業のデジタル化実践事例（連載）

企業の情報構築の失敗が企業にもたらす一番の問題は、企業の経営陣が業務データの正確性を判断できず、その結果、比較的厳密なデータ基盤が不足しているために経営判断に「不確実性」が生じ、ほとんどの場合、企業の業務に精通した「経験」に基づいた直感的な判断を下すことになってしまうことです。同時に、企業のさまざまな業務管理部門の報告業務にも困難と不便をもたらしました。しかし、システム容量が不足すると、より多くの人的介入が必要になるため、営業部門などの最前線部門にとっては「良いこと」かもしれません。混沌としたビジネス データには、次のような特性があります。

1. 会社の経営陣が特定の事業の特定の側面に関する分析データを必要とする場合、それを入手するには 2 ～ 3 日、場合によっては 1 週間かかることがあり、事業部門はそれを入手するために残業しなければなりません。変更が必要な場合は、さらに 1 ～ 2 日かかります。あるいは、すべてをやり直すのとほぼ同じ時間がかかります。

2. 時間的制約により、財務部門は事業部門から提供されたデータを直接使用できません。財務部門は、それを参考資料としてのみ使用し、その後、ビジネスと企業財務のニーズに関する財務部門独自の理解に基づいてデータを「コンパイル」することができます。

3. 各業務部門の履歴データの一部は変更前後のデータが一致しないことが多く、変更理由が分からないため、手動で記録・調整するしかありません。

4. 企業のビジネスディメンションに応じた各リンクのデータ統計がまったく一致しません。欠落しているか、理由もなく増加しています。たとえば、事業部門は契約に従ってその月に 100 個の製品が販売されたと報告し、配送部門は同じ契約に従って 105 個の製品が配送されたと報告する場合があります。

5. ビジネス統計データ作業システムは20％未満を占め、基本的に基本データのエクスポートに使用されますが、手作業は80％以上を占め、ほとんどすべてのデータ統計作業が手動で処理されます。

あなたの会社に上記の現象が 1 つでも見られる場合、それはあなたの会社のビジネス データも混乱しているか、混乱の危機に瀕していることを意味します。ビジネス データの混乱は、会社のビジネス プロセスに重大な問題があるか、少なくとも各部門が全体的な設計や連携なしに独立して行動しており、責任の境界が明確に定義されていないことを示しています。データはプロセスから取得されるため、デジタル構築プロセス中のデータの品質に大きな影響を与えます。したがって、デジタル化をうまく行うためには、プロセスの標準化も同時に行う必要があります。