データモデリングでデータ分析・活用の道筋を明らかに
データ活用を始めようとしても、データが散在していたり、溜まっているデータの質が悪かったりと「活用」以前の以下のような課題がある場合がほとんどです。
- データマネジメントが必要だと感じているが、どこから手を付けてよいかわからない。
- データ活用が重要と認識しているが、現場の業務負荷の削減も喫緊の課題であり、すぐに効果が表れる施策を実施したい。
- どこに、どんなデータが存在するかわからないので、データ活用ができない。
- 業務がブラックボックス化してしまっており、属人化しているため効率化が進まない。
- 同じようなデータが散在しており、どのデータが正しいのかわからないため混乱が生じている。
- データの属性情報が不明確であり、データの品質が確認できず、分析結果の品質が維持できない。
- 特定の業務に最適化したデータ構造となっており、データ分析のために必要なデータがない。
こういったお悩みには、データの貯め方や使い道といった、データの要件を定義して取り扱い方法を決めるデータモデリングが有効です。
データモデリングとは
- どこにどんなデータがあって、どういう関係性をもっているのか
- どのような業務で、どのようなデータが利用され、新たに生み出されるデータはどのようなものか
を明確にすることです。
3ステップで、あるべきデータモデルの実現へ
業務とデータの関係性を明かにし、現状のデータモデルを可視化することで、3ステップであるべきデータモデルの実現へ課題整理と施策策定のご支援をいたします。
第１ステップ：現状可視化
ご支援概要
- お客様の課題を可視化し、現状のデータモデルを整理します。
- 対象業務のフローとデータの関係性を整理します。
詳細
- データ活用に対する課題認識整理
- 業務フロー整理による事実可視化（ブラックボックス可視化）
- 各業務の参照データと生成データの課題抽出
【業務フローとデータの関係性及び課題抽出イメージ】
第２ステップ：データモデルの定義
ご支援概要
- データの個別項目属性と対象業務以外との関係性を整理します。
- データ要件を洗い出し、あるべきデータモデルを定義します。
詳細
- 現状の各データの項目・属性・関係を整理
- 概念データモデルと論理データモデルの現状整理
- あるべきデータモデルの要求事項整理
【データ項目整理イメージ図】
第3ステップ：あるべきデータモデル実現施策立案
ご支援概要
- 実現の障害となる様々な課題について影響と原因を整理します。
- PoC/MVPを実施し、施策策定をご支援します。
詳細
- あるべきデータモデルの要求事項に対する課題を整理
- 課題に対する施策のPoC/MVP環境を構築し実証
- PoC/MVPの結果に基づく施策の優先順位と実行計画策定支援
当社の公開できる実績はこちらです。非公開案件もありますので詳細はお尋ねください。
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