ミッション別・データ活用の課題とケーススタディ<こんな課題、ありませんか?>

事業責任者

経営層事業責任者

  • 社内外の多様なデータを活用してデジタル化を推進するビジネスの意思決定を行う責任者。
  • 市場動向やニーズの変化、競合の動向、社内状況などの多角的な情報を迅速に入手することが求められる。
  • 数値的データの裏付けをもとに新たなビジネスモデルの開発やDX実現による事業の継続・成長を推進する。

その課題、“データ仮想化”で解決できます

意思決定の迅速化に関する課題を解決

事業戦略の企画・実行に必要となる
タイムリーなデータ活用を実現

  • タイムリーなデータ活用

    論理データウェアハウス(LDW)から、リアルタイムかつオンデマンドでデータソースに直接アクセス、照合、統合、抽象化、さらに配信可能な機能を備えることで、常に最新のデータを加味した意思決定が行えます。

  • オンプレ+クラウド

    オンプレミスのシステムに蓄積された社内データだけではなく、IaaS、PaaS、SaaS、モバイルなどクラウド上に分散している様々なデータソースにも柔軟に連携させることができ、リアルタイムで鮮度の高いデータを提供することで意思決定の精度とスピードが高まります。

  • Time to Money

    従来行っていた複雑なデータ分析プロセスをデータ統合基盤に置き換えるだけで、事業部門や経営が求める集計結果や分析結果をスピーディーに提供できるようになり、ビジネス全体の意思決定の精度が高まりタイム・トゥ・マネーを向上させます。

意思決定情報の不備に関する課題を解決

アジャイル開発で分析モデルを短期間でリリースし、
スピーディーな意思決定を支援

  • アジャイルな分析

    メタデータをもとにデータをリアルタイムで参照しながら、アジャイル開発でLDWの開発・検証が進められるため、精度の高いデータモデルを短期間で作成できるようになり、BI/AIを用いたデータ分析の効果が最大化されます。

  • データの可視化

    データカタログを使って、社内外のシステムに蓄積されている様々なフォーマットのデータを参照することで、必要なデータを検索できBI/AIで利用するためのLDWを容易に作成できます。

  • データトレース

    データ分析やレポート出力時にクエリログやアクセスログを保存する機能があり、出力されたログを分析することでデータモデルに対するアクセスの偏りを可視化することができます。

セルフサービス化の課題を解決

セルフサービスBI/AIの提供により
全社規模のデータ活用を実現

  • データアクセスの拡張

    LDWの作成には構造化データだけではなく半構造化データや非構造化データ、ビッグデータも利用でき、アジャイル開発でデータを確認しながら短期間でモデル開発ができるので、サイロ化したシステム間の横断的な定義も素早く、スピーディーに構築でき自由に活用することができます。

  • セルフサービスBI/AI

    データカタログを使って、事業責任者が社内外の様々なデータソースの中から必要なデータモデルを検索でき、事業に必要な情報を素早く入手できるセルフサービスBI/AIを最大限に利活用できます。

  • データ管理自動化

    データのライフサイクル管理を自動化することにより、各部門のユーザーは、大きな割合を占めていたデータ管理作業がほとんどなくなり、データ活用と意思決定を行う業務に多くの時間を費やせるようになります。

サーチアイコン具体的な
課題解決事例
事業責任者

事業責任者にとって、急激な変化を続ける社会・市場環境においても継続的に企業を成長させるために、自社のデジタル改革をいち早く実現することが求められています。特にデータドリブン経営の観点から全社規模での効率的なデータ利活用の有効なシナリオを見極め、環境整備のための投資判断をいかに行うかが喫緊の課題となっています。

そこでDenodoデータ仮想化ソリューションは、企業のデジタル改革実現にどのように貢献するのでしょうか?

データ仮想化メリット

事業責任者にとってのデータ仮想化メリット

  • 事業レポートのクオリティ向上による、意思決定の正確化

    事業部門全体で、正確な意思決定に必要な高水準の事業レポート作成を実現できます。取得したデータを容易かつ迅速に統合することで、製品の品質問題の原因特定や正確な顧客セグメンテーションによる戦略策定、またグループ企業によるレポート分析の基準理解に寄与しました。また、運用パフォーマンスの一貫した実証を通じて、財務ガバナンスを効率的にします。

  • 顧客エンゲージメント向上と保証コスト削減

    データ仮想化レイヤーは、お客様の資産パフォーマンスの最適化に役立ちました。より多くの部品とサービスを販売することと、DaaSモデルでテレマティクスを提供することにより、収益を数倍に高めています。マージンを改善し、長期的な収益を増加させることができました。部品の故障率に対する知見が強化されたため、価格・部品・アフターサービスのバランスを最適化することができ、結果的に販売代理店と顧客に対しての保証コストを削減できました。

  • 顧客ロイヤルティを高め、LTV(ライフ タイム バリュー)が向上

    Denodoプラットフォームを導入することで、事業の成長をサポートするためのデータ基盤のスケーラビリティが上がり、コールセンターの業務効率と顧客サービス品質の改善を両立させることができました。これによって顧客ロイヤルティとLTVが向上し、アップセルおよびクロスセルの収益機会が拡大しました。

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