01 — データ統合
部門ごとの情報を、同じ基準でつなぐ
既存システムと表計算ファイルを確認し、項目名や更新頻度を整理。表記揺れ、欠損値、重複データの扱いを決め、統合後のデータモデルを設計します。
販売データ
生産データ
在庫データ
顧客データ
分散データを、
判断に使える形へ。
データはあるのに、意思決定や現場改善に活かしきれていない。その状態を解消します。部門ごとの情報を整理し、業務KPIに沿った分析とBI環境を整えます。
まず、全体を見ます。
活用できるデータの土台
集めるだけで終わらせない、データ統合と分析
販売、生産、在庫、顧客の情報を、業務の流れに合わせて整えます。使う人が迷わない形を先に決めます。
02 — 品質評価
直す順番がわかる品質チェック
正確性、完全性、一貫性を確認します。業務への影響を見ながら課題に優先順位をつけ、改善手順をまとめます。
03 — BIダッシュボード
経営と現場、それぞれの画面
経営層には全体の推移、現場には部門別の売上・原価・在庫を表示。日次・週次の更新方法まで設計します。
04 — 業務KPI
目標と日々の指標を結びつける
経営指標を現場で測れるKPIに分解。定義、集計単位、確認頻度を明確にして、運用に落とし込みます。
05 — 機械学習用データ基盤
次の分析にも使えるデータ設計
学習データの粒度や特徴量を整理し、再学習を見据えたデータパイプラインを設計。BIと機械学習が同じ基盤を活用できる状態を目指します。
データの土台から。
進め方を選ぶ
必要なところから着手できます
対象部門やデータの状態を伺い、作業範囲と費用をご案内します。料金は対象システムや連携範囲に応じた個別見積もりです。
判断の軸をつくる
見る指標が決まると、次の行動が決まる
数字を並べる前に、誰が何を判断するのかを決める。そこから、使われるデータ分析とBI基盤が始まります。
データ活用設計の基本方針
4領域販売・生産・在庫・顧客
3つの観点正確性・完全性・一貫性
2種類経営層向け・現場向けビュー
経営目標から現場指標へ
経営目標
売上・粗利
生産計画
在庫水準
受注・単価
稼働率・納期
回転日数・欠品
データ活用の第一歩を支援します
現状を伺い、データの棚卸しから優先課題と進め方を整理します。
判断に、根拠を。
明石から兵庫の企業へ
Warashina Vision G.K.のデータ活用支援
Warashina Vision G.K.は、明石・神戸周辺の企業に向けて、AI戦略とデータ分析を支援しています。現場で使われている帳票やシステムを確認し、判断に必要な指標から逆算してデータの整え方を決めます。BIの画面を作って終わりにはしません。更新担当や確認のタイミングも含め、業務の中で続けられる形を一緒に設計します。機械学習を検討する場合も、まず学習に使えるデータの状態を確かめます。
現場を起点に。
よくいただくご質問
ご相談前に知っておきたいこと
状況に合わせて、対象範囲や進め方を整理します。
データが複数の表計算ファイルに分かれていても相談できますか？
相談できます。ファイルの管理方法や更新頻度を確認し、統合の優先順位を整理します。
BIツールが決まっていなくても進められますか？
はい。利用者、閲覧環境、更新頻度を伺ったうえで、選定条件と構成を検討します。
まず一部門だけで始められますか？
可能です。対象業務とKPIを絞り、小さな範囲からデータの流れを整えます。
相談時に準備しておく資料はありますか？
必須の資料はありません。お手元にあれば、帳票やデータ項目の一覧が状況確認に役立ちます。
短く、明確に。