近年、経営環境の変化のスピードは加速度的に増しており、これまで以上にビジネスの多様化・リスク変化に迅速に対応することが求められています。それらの変化に対応すべく、多くの企業は社内外のデータを活用し、さまざまな経営課題に向き合いビジネス変革を進めています。
一方で、データ分析に主眼が置かれがちで、局所的な対応に留まるケースも散見されます。データの利活用によりビジネス変革を実現するためには、データをどのようにビジネスに活用するか(データ活用戦略)や、それらを実現する仕組み(人/組織、ルール/プロセス、テクノロジー)を総合的にデザインしていくことが重要と考えられます。
KPMGのフレームワーク“Data Transform Model”
KPMGは、データを資産として活用するフレームワークであるData Transform Model(DTM)において、検討するべき重要な観点を2つの領域・6つの要素に分解しています。データ活用によるビジネス意思決定の精度・幅・速度と、継続性向上実現のために、データマネジメントとデータレバレッジの領域において あるべき姿をデザインし、その実現に向けて実行することで、データドリブン組織への変革を支援します。
【KPMGのデータ活用方法論(DTMフレームワーク)】
01:データストラテジー | 組織におけるデータの高度な活用を目的とした、ビジネス戦略と整合させたデータ戦略の立案、ロードマップの策定 |
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02:データガバナンス | 組織における健全なデータの管理を目的とした、ポリシーやプロセスの設計、評価基準の策定 |
03:データCoE | 組織におけるデータ活用の横断的な推進を目的とした、組織のデザイン・構築、人材やスキルの定義・確保 |
04:データプラットフォーム | データの相互運用性や可用性の向上を目的とした、データの統廃合、プラットフォームの構築 |
05:データビジュアライズ | データから直感的にインサイトを得ることを目的とした、BI戦略の立案、ダッシュボードの構築 |
06:データサイエンス | インサイトの根拠となる精緻な情報の抽出を目的とした、データの設計・前処理、高度なデータアナリティクス |
取り組むべき要素は多岐にわたり、すべてを実施するには時間がかかるため、段階的に取り組む必要があります。局所的なデータの利用から始まり、利用範囲の拡大に伴って意思決定プロセスが改善されることで、継続的で高度な意思決定をすることが可能となります。
【データドリブンな組織へのロードマップ】
KPMGの支援
KPMGでは、クライアント各社のデータ利活用の課題・ステージを踏まえて、全社的なデータ利活用の推進(=データドリブンな組織への変革)実現のための包括的な支援を行っています。単なるソリューション提供ではなく、クライアントが継続的にデータドリブンな組織を運営できるような状態を目指して伴走します。
以下に挙げる主要なサービス以外にも、クライアントの課題等踏まえて柔軟な支援を設計・提供しています。お気軽にお問い合わせください。
【KPMGのデータ利活用支援サービス】
データ利活用包括支援 |
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バリューチェーン×データ利活用支援 |
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CoE支援 |
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データ分析支援(PoC支援含む) |
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データ分析内製化支援 |
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自走化支援 |
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※1 PoC:Proof of Concept(実証検証)の略
※2 AutoML : Automated Machine Learning