デジタル時代に競争力を有する組織であるためには、データの利活用が極めて重要です。しかし多くの組織ではその必要性を認識してはいるものの、戦略の策定から実行までに多くの懸念事項があり、アクションが取れていないことが課題となっています。
また、近年のデータ活用は組織内に留まらず、情報銀行やData as a Service(DaaS)と呼ばれるデータの価値を高めて組織外に提供するというビジネスにまでも広がっています。

KPMGは、組織が保有するデータの活路を見つけ出し、情報資産へと変換するための戦略策定から実現までの取組みを包括的に支援します。

データ利活用に対する期待の高まり

現在のデジタル化の流れにおいては、データ利活用の高度化により、自組織内の革新的なサービスやビジネスモデルの創出、的確な経営判断、あるいは業務効率化の実現が期待されています。また、近年では情報銀行など第三者に対するデータおよびサービス提供ビジネスなどが盛り上がりを見せている一方で、組織内のデータは利用されずにただ蓄積されている状態が散見されます。
組織は今後、データが持つ可能性を最大限に活かすためのデータ利活用の戦略を立て、ビジネスに活用するべく変革していく必要があります。

データ利活用における課題

データ利活用への期待が高まる一方で、自組織が保有しているデータの状況や自社の業務にどのように適用できるかが不明なために、データを用いた変革の明確な戦略を立てられずにいる企業が少なくありません。また、技術面や業務面における課題により、戦略の実行がスムーズに進まないケースもあります。

【企業における課題・懸案事項の例】

課題 懸念事項
戦略面

・全社的な戦略を打ち出せない

・利活用の目的が明確でない

・リスクが懸念され躊躇している

技術面

・データの利用価値が不明

・分析技術・ノウハウが不足

・システムが縦割りで複雑

運用面

・活用スキルを持った人材が不在

・ユーザーへの展開が不十分

・データ取扱いの規則が未整備

データのビジネス価値創造サービスの全体イメージ

組織がデータを、業務の高度化や収益化に用いて情報資産とするために、KPMGは、データ利活用仮説の立案から運用実行に至るまでの全プロセスを総合的に支援します。

【データのビジネス価値創造サービスの全体イメージ】

データのビジネス価値創造サービスの全体イメージ

データ活用例

データを利用した業務高度化の例としては、小売業における社内外のデータの組合せ・加工による潜在的な顧客ニーズを反映した新商品の開発や、金融業における業界情報等の定性情報を加えた与信判断での融資審査業務の実施などがあります。また、データの収益化の例としては、通信事業者において自社が保有するデータを加工し、他業界へデータおよびサービスを提供するビジネスがあります。このほかにもさまざまな業界でデータを利用してビジネス価値を創造することが可能です。
KPMGは、豊富な業界知見を基に適切な価値創造の実現を支援します。

【さまざまな業界におけるデータ利活用例】

さまざまな業界におけるデータ利活用例

データ利活用の課題に対するKPMGのアプローチ

KPMGは、組織におけるデータ戦略策定・新手法の導入・運用実行の課題に対して、マネジメントコンサルティングおよびリスクコンサルティングの豊富なプロジェクト経験による知見に基づき、各組織の状況に即したアプローチを行い、データ利活用の取組みが早期にビジネス価値につながるよう、迅速かつ的確なプロジェクト推進を支援します。

データ利活用戦略策定の支援

  • さまざまな業界とテクノロジーに関する知見から組織の状況に応じた戦略を策定
  • 積極活用とリスクのバランスをとった「攻め」と「守り」の両面から方針を検討
  • KPMGのネットワークを活かした外部組織との連携や協働の支援

新手法・先端テクノロジーの導入支援

  • 組織が抱える課題に適した手法や分析ツール等の導入支援
  • 必要データの選別や外部データ取得・加工の計画作成支援
  • 組織横断での新手法等の実証実験の実施・効果検証支援

運用・実行プロセスでの実施計画の作成・実行支援

  • 人材育成・組織構築・外部リソース活用の体制構築計画の作成支援
  • 事業部門とIT部門の連携を図ったオペレーション実施計画の作成支援
  • 法令や規則に対応した社内ポリシー策定等のガバナンス体制の構築支援

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