分析用データベースの罠

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BIツールを導入するにあたって、分析用データベースを用意することがある。例えば、ERPから実績データを毎日抽出して分析用データベースに蓄積するなどだ。

ERPなどのトランザクションデータは日々変化してしまうため、それらを後から傾向分析するにはこうした蓄積が必要になる。

また、BIツールでは大量のデータを扱うため、分析時間を短縮するために保持するデータ項目を分析に必要な項目だけに絞ったりする。ここに罠がある。

例えば、損失費用の発生傾向を分析するためには、その分析に必要な項目に限定して保持するなどだ。

どのような分析が必要になるか分からないから、全てのトランザクションデータを蓄積するというのはさすがに無駄が多い。

そこで「どのような分析がしたいのか、何のために分析するのか、分析した結果をどのように活用するのか」などの要件定義をヒアリングすることとなる。

ところが分析作業と言うのは大抵は標準化などされていないことが多い。ゆえに、要望はAさん、Bさん、Cさんと個人ごとにばらばらだ。

それらの要望の最大公約数的なデータベースを作ると結果的に全ての項目が必要と言うことになってしまう。

それでは無駄が大きくなるので各人が共通的に使えそうなデータを選別してということで落ち着くことになる。

ここで問題なのはシステム屋のほうが業務担当者の分析作業の実態をよくわかっていないということがある。

購買、生産管理、在庫管理などERPで処理されるような基幹業務は、実務を経験していないとしてもある程度は知識がある。

しかし、分析業務というのは先ほどのように各自バラバラな分析作業をやっており、外から見えにくい。

「どのような分析がしたいのか、何のために分析するのか、分析した結果をどのように活用するのか」という要件は各担当者にヒアリングしたことがほぼ全てとなる。

この状態で最大公約数的な分析用データベースを構築すると後に困ったことになる。誰かがちょっと分析方法を変えたいとか言う場合だ。

その、ちょっとした変更に対応するためにERPから抽出して分析用データベースに連携して蓄積するための仕組みを改造しなければならなくなる。

もともとの分析要件がバラバラで、なお、分析内容についてシステム屋には業務担当者の視点が欠けているから、言われるがままに改造してしまうという罠がある。

言われるがままに改造していたら、分析レポートにたった１項目を表示するのに３週間もかかったあげく、正しく表示するためには、さらに基幹システムの項目を分析用データベースに追加する必要があったという事例もある。

この罠に陥らずに最大公約数的な分析用データベースを構築するためには、Aさん、Bさん、Cさんの分析作業を自分でも経験するなど利用者の視点を獲得する必要がある。

しかし、これは時間のかかる方法だ。

別の方法として、分析用データベースも各利用者が自らが構築するというのもある。これはこれで業務担当者にそれなりのスキルが必要になるし、データガバナンスの問題も生じる。

昨今の全社員DXとか現場DXとかは後者のアプローチであろう。

システム屋が利用者の視点を得ることの重要性は昔から言われているが、それではスピードについていけない時代だ。特に分析など常に変化していく分野では。

同様にDX関連のシステム開発でも内製化を進める企業が増えているのは、システム開発会社がユーザ企業の視点を得ることが難しくなっているとか、時間がかかるからという理由もひとつだろう。

予測不可能な時代に、相手の視点を得るというのは言うほど簡単ではない。常に変化する顧客が何を欲しがっているのかを顧客の視点で補足追従できればよいのだが。

それができれば、どんな分野でも達人、常勝ということになる。

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●企業システム戦略　五輪書　火之巻　敵に成るという事
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敵に成るというのは、敵の身に成り代って考えてみるということ。