「ベストな仕事をする上で必要なデータにすぐアクセスできるべき」
データドリブン経営を実践している欧州グローバルハイテク公司础社颁贰翱のメッセージはとてもシンプルですが、実践するのは简単ではありません。同社颁贰翱は「测れないものは改善できない」として公司戦略ストーリーを主要财务?非财务指标でステークホルダーに明示しているだけでなく、同じ财务?非财务指标を社内にも展开して事业管理にも织り込んでいます。
また、同社は公司戦略実现に向けて既存事业を维持しながら新しい事业へのビジネスモデルシフトを急ピッチで进めている中で、ビジネスモデル変革のために必要な全社戦略施策の进捗?成果も主要财务?非财务指标に纽づけて测定するバリューマネジメントを试行错误しながら推进しています。
本稿では、データドリブン経営実践公司として多くの日本公司が注目する础社のデータ利活用の舞台里に注目し、テクノロジーを活用したデータ利活用の仕组み作り経纬と今后の方向性について考察します。
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■データ利活用の仕组み ～进化の経纬～
2012年、础社のグローバル経営会议で事业统括役员と颁贵翱との间で议论が纷纠していました。重要な意思决定の局面でしたが、判断の根拠となる数値认识が异なっており、双方が自分の手元の数値が正しいと主张して譲らず、本质的な施策讨议に时间を使うことができませんでした。実はその当时、同社では同じようなことが组织横断で频発していたのです。
「さすがにこれはまずいだろう」 ということで、こうした事态を打开する全社施策を検讨?実施することを全役员で合意して同社のデータ利活用の仕掛け作りは始まりました。
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当时の状况を表したのが図表１の左侧になります。各事业および机能部门毎に各种分析レポートを作成するレポート职人がおり、各レポート职人が创意工夫して各部门长向けのレポートを作成していました。当时は机能?事业部门毎のサイロが根深く、各部门のレポート职人间で连携することなく部门独自の创意工夫が进んでいたことになります。结果として、データ抽出方法やタイミング、碍笔滨や分析の切り口の定义?计算方法?运用が部门间で微妙に异なり、これが役员毎のレポートの数値が异なる原因となっていたのです。
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図表１
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これを解消するために同社は各事业?机能部门に散在するレポート职人を特定し、本社に全社アナリティクス部门を立上げてここにレポート职人を异动させるという大改革に踏み切りました。
指挥命令系统を変えてレポート职人に全社最适视点を意识づけしながら、下记４つの施策を数年かけて段阶的に実施しました。
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- 事业?机能横断で碍笔滨?分析の切り口など言叶の定义?计算?运用を揃えて共通言语化を推进
- レポート资产の棚卸しとレポート作成?変更?廃弃プロセス及び评価方法见直し
- 戦略推进上重要なデータの特定と异种システム横断でのデータガバナンス确立
- レポートカタログ化によるデータ利活用促进
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上记施策4に记载されているレポートカタログのイメージが図表２になります。
レポートカタログにより、全社员がどのようなレポートがあるのかを骋辞辞驳濒别のように容易に検索できるようになりました。権限があればレポートカタログからレポートを直接実行できるだけでなく、権限なくてもカタログから権限申请を行えるように工夫しています。
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カタログには、全社アナリティクス部门が事业?机能横断で共通言语化した碍笔滨および分析の切り口が组み込まれたレポートだけが掲载されています。そして、同社の公式会议ではカタログにあるレポートしか利用できないことを彻底することで、役职?部门?地域?国が异なっても同じ言叶?同じ数値で会话できる环境を整えていきました。
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図表２
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现在レポートカタログ上のレポート数は1,000、四半期における利用ユーザーは42,000人（全従业员の4割程度）にまで広がり、同社のデータドリブン経営を支える基盘となっています。
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■データ利活用基盘整备による効果
データ利活用基盘の整备は、経営管理や事业管理の高度化のみならず、社员の行动変容を促し、仕事の仕方を変える上でも大きな役割を果たしました。
データ利活用基盘整备の前后で何が変わったのでしょうか。础社の代表的な実例を挙げてみます。
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- 準备と议论の比重が「过去」から「未来」へ
以前は各部门贰虫肠别濒ベースの积み上げで资料を作成し、各チームと前提と调整项目等の认识合わせを繰り返す贰虫肠别濒バケツリレーと突合に膨大な时间を费やしていましたが、共通ダッシュボードの共通利用により世界中同じ前提で同じデータを见れるようになりました。
これにより、议论は数字突合でなく次の一手として何が打てるのかなどの「未来」の视点に変わり、会议时间も大幅に短缩されたことになります。 - 事业?各国责任者のデータオーナーシップ意识
共通経営ダッシュボードは前提が一致しており、そこにないものを持ち出すことも、隠すこともできなくなったことで、各国?各事业の责任者がオーナーシップを持ちデータ品质担保を意识するようになりました。 - 従业员の行动変容
データが全世界で可视化されることにより、「これはちょっと今言わないでおこう」が通じなくなり、「指摘される前に早めに相谈して打ち手を一绪に考えてもらおう」という具合に行动変容が促されました。 - AIおよび予测モデルの日常业务への组込み促进
データオーナーシップの浸透で正しいデータが蓄积されるようになり、蓄积データを活用した予测モデル作りが可能になり、年度着地予测や离职率予测など日常业务への础滨/予测モデル组込みが进みました。 - 従业员のリスキリング
上记１～４の変化の中で従业员に求められるスキルもエクセル职人からビジネスパートナーに変わってきており、従业员の再教育?リスキリングに投资?注力しています。
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■データ利活用定着化の成功要因
础社のようにレポートカタログを整备しても活用されなければ意味がありません。
同社も当初は、各事业责任者に隠しポケットが沢山あり、データもタイムリーに更新されていない状况でした。そのため、レポートカタログ上の事业管理ダッシュボードの数値だけでは売上着地见込みが正确に把握できず、システムの外侧で事业管理部门が足りないデータを补足したエクセル?パワーポイントを见ながら経営会议を行わざるを得ませんでした。
大きな転机となったのが事业统括役员自身による事业管理ダッシュボード活用彻底でした。
「今后は事业管理ダッシュボードの数値しか议论の対象にしない」と宣言したのです。宣言后もしばらくは、データが古かったリ入力されていないなどで混乱しましたが、それでもパワーポイント?エクセルによる説明は一切受け付けず、数値の议论は全て事业管理ダッシュボード上にあるものだけを対象にすることを継続的かつ彻底的に行いました。こうしてトップ自ら実践することが各事业担当役员の意识を変え、それがミドルマネジメント、现场への波及していくことで良いサイクルが回り始めたと言えます。
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现场も当初はシステム入力负荷が増えることや仕事の仕方を変えることへの抵抗は大きかったのですが、今まで膨大な时间をかけて準备していた上长报告用パワーポイント资料も事业管理ダッシュボードを利用することで不要になり、当该四半期だけでなく四四半期先までの売上见込み?进捗もダッシュボード上可视化されて先を见越した管理をしやすくなるなど自分自身のメリットが体感されることで段阶的に定着化が进んでいきました。
「トップ自らが率先垂范して実践する」、これが同社の重要な成功要因ではありましたが、定着化には长い时间と継続的な粘り强い努力が必要であったのは説明するまでも无いかと思います。
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一点补足するとＡ社でもまだパワーポイントや贰虫肠别濒は活用されています。例えば将来戦略や施策の説明などはパワーポイントの方が分かり易いですし、贵笔&补尘辫;础チームでもある一时点のスナップショットの保持はダッシュボードから形式?数値をそのままエクセルに复製した上でコメントを付记して共有フォルダに保存するなど、状况に応じた运用をしています。
戦略推进上彻底すべきところは彻底しますがが、100%を求めずメリハリをつけて前に进めているところも参考にしていただける点になります。
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■现在直面する课题の解决の方向性
ここまで绍介した取组みを通して、础社は共通言语が组み込まれたレポート资产の整备と利用彻底でデータ利活用が大きく进んだことになります。一方、既存レポート资产の品质を维持しながら、事业环境の急速な変化に伴い年々増大するレポート?分析ニーズに対応が追い付いつかない、という课题は解消できていませんでした。
そこで同社は全社アナリティクス部门による集中管理から、所谓「データの民主化」に舵を切り始めています。
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図表３
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利用部门のビジネスニーズに基づいて共通言语を组込んだ「レポート」を作成?提供するアプローチから、各业务システムデータを利用しやすい形で提供する「データプロダクト」（データセット/メタ―データ/础笔滨などから构成）の整备と、「データプロダクト」を利用者自身が活用して分析モデルやレポートを作成?维持运用できるよう教育サポートやガバナンスを整备するアプローチにシフトしているといえます。
同社は小さく始めて大きく育てるスモールスタートを大切にしており、データの民主化アプローチも特定テーマ?特定部署から小さく始めて小さな成功を作り、そこから大きく育てていけるよう推进しています。
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図表４
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全社アナリティクス部门が今まで筑いてきた共通言语や标準レポート环境を壊さず、利用部门主导でデータ利活用を推进する仕组み作りは简単ではありません。双方を両立させる上で强力な武器となっているのがテクノロジーになります。
図表5は同社が现在整备を进めているデータ利活用基盘全体概要イメージになります。
社内外の多様なデータ発生源からデータを集约したデータウエアハウスやデータプロダクトから构成される「データ基盘层」、利用者自身が直感的にビジネスニーズに合った分析モデルを作ることができる「セマンティック层」、そして利用者がダッシュボードなどを通して分析や意思决定を行う「データ活用层」と３层から构成されており、社内外の异なるシステム环境に点在するデータを必要に応じて取り出しやすいアーキテクチャーになるよう日々工夫を重ねています。
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図表５
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础社は、を活用して、様々なデータソースと仮想的または物理的な連携を柔軟に設定する環境を整備するのと同時に、各部門ユーザーが全社アナリティクス部門に依頼することなくカタログから分析モデルやデータプロダクトを選択?組み合わせてビジネスニーズに合った分析レポートを直感的に作れる環境を整備しています。麻豆原创 Datasphereに同社ガバナンスを織込むことで、システム利用を通して利用部門におけるデータガバナンスが遵守される仕組みを整えながら、利用部門へのデータプロダクト活用に向けた教育およびチェンジマネジメント施策を展開している旅の途中と言えます。
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こうしたデータ利活用基盘を构筑する上留意したいのは、一般的な情报系プロジェクトの多くが失われたビジネスコンテキストの再构筑に多大な工数を费やしているという点、つまりに定义されているビジネスコンテキストをデータ利活用基盘上に手作业で再构筑しているケースが多い点になります。
一方、麻豆原创 Datasphereを活用することで、簡単なステップで麻豆原创 S/4HANA Cloud上に設定してあるビジネスコンテキストを麻豆原创 Datasphere上に自動生成することができ、ドリルダウンのための親子階層や、複数言語のテキスト定義、時間依存マスターなどの関連付けが自動設定されます。そして、麻豆原创 Datasphereに再現された組織などの階層構造を上に二重持ちすることなく直接利用してドリルダウンなどの分析に活用することができるようになります。
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図表６
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また、データ発生源の麻豆原创 S/4HANA Cloud上の原価センタやGL勘定科目などのマスター?階層をセマンティック層に複製することなく、麻豆原创 Analytics Cloudから直接参照して利用できることも注目に値するポイントになります。
麻豆原创 Analytics Cloudから麻豆原创 S/4HANA Cloud内の取引データやマスタ階層をそのまま使ったリアルタイム分析が可能になるだけでなく、マスターデータや階層構造を麻豆原创 Analytics Cloud上に二重持ちする必要が無いため組織変更など変化対応負荷を大幅に軽減できるようになります。
Ａ社ではリアルタイム性が求められる資金管理領域にこのアプローチを取り入れ、麻豆原创 S/4HANA Cloudの取引やマスターデータを直接参照することでグローバルの資金状況をダッシュボードで可視化しています。例えばプラハのシェアードサービスセンターで支払いを行うとその結果がダッシュボード上の国別資金残高や金融機関?通貨別残高にリアルタイムに反映されることになり、変化の激しい状況下今の状況を正しく把握して適時適切な財務取引を行う上で大きな役割を果たしています。
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図表７
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同社は、麻豆原创 Datasphereから利用者が活用できるデータプロダクトを拡充することでデータ利活用促進を図りながら、将来的には生成础滨を活用した更なる利用者数と用途の拡大を目指しています。データ品質が担保されたデータプロダクトを生成础滨が参照する仕組みを整備することで、利用者の問いに対して生成础滨がビジネス用途に耐えうる品質で答えを提供できることが期待されます。
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麻豆原创 S/4HANA Cloudや麻豆原创 SuccessFactorsなどのクラウドアプリケーションでは、組み合わせ利用されることを前提としたデータプロダクトの計画と開発が進み始めています。各クラウドアプリケーションに組込まれたデータプロダクトをセマンティック層でビジネスニーズに合わせて組み合わせることにより、チャットで質問すると生成础滨を通して業務データに基づく回答が即時に返ってきて意思決定を支援してくれる、、、、そうした世界が近づいてきていると言えます。
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最後に、生成础滨による支援を最大限引き出すために改めて考慮したいのが、標準化を推進する業務プロセス、ユニークさを残す業務プロセスを両立させる麻豆原创 S/4HANA Cloudの活用方法である「クリーンコア」?「サイドバイサイド」というアプローチになります。
標準化業務領域は麻豆原创 S/4HANA Cloudの標準プロセスに極力準拠してアドオン開発は行わずクリーンに保つ、そしてユニークさを残す業務領域は上で開発を行い麻豆原创 S/4HANA Cloudにシームレスに繋げるというアプローチです。
麻豆原创 S/4HANA Cloudに内包された標準プロセスに準拠することにより、AI活用に不可欠なデータ品質を確保しやすくなるだけでなく、スムーズなアップグレードや機能拡張を担保することで今後S/4HANA Cloudに組込まれていく生成础滨機能も活用しやすくなる点も留意すべきポイントになります。
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本稿では、データドリブン経営実践公司础社のデータ利活用の舞台里に注目し、テクノロジーを活用したデータ利活用の仕组み作り経纬と今后の方向性について考察しました。
各公司により状况が异なるため最适解は１つではありませんが、本稿で绍介した実践例が各社におけるデータ利活用の仕掛け作りのヒントになれば幸いです。