前回、予実管理におけるDXの重要性についてお話しました。

前回記事：

【DX×予実管理 1/4】なぜ今、予実管理にDXが必要なのか？

今回は、予実管理をDXする鍵「データパイプライン」の概要についてお話します。

データパイプラインを効果的に活用すれば、予実管理の精度と効率が劇的に上がります。

データパイプラインとは、「会社が様々なデータ源から必要な情報を集める仕組み」です。

集めたデータを統一の形に整え、分析できるように保管・管理します。

この流れがあるからこそ、経営陣はリアルタイムで正確なデータに基づき判断できます。

まず、具体的なデータパイプラインのメリットをご紹介します。

データの質が向上する： バラバラだったデータが統一され、より正確になります。

「今」のデータを活用できる： リアルタイムでデータを集め、すぐに処理できるので、常に最新情報での予実管理が可能になります。 データパイプラインの構築は、素早い経営判断が求められる今、非常に有効な手です。

データ管理を効率化できる： 大量のデータを効率よく管理する仕組みができます。 データ抽出や分析にかかる時間とコストを大幅削減し、社員は、もっと価値の高い仕事に集中できます。

作業を自動化しミスを削減： データ収集や加工、配信が自動になるので、手作業の負担が減り、ヒューマンエラーの削減にも寄与します。 レポート作成やアラート設定も自動化され、業務が効率化されます。

これらのメリットを最大限に活かすには、適切な設計と運用が不可欠です。 次のセクションで、データパイプラインの構成要素を見ていきましょう。

データパイプラインを構成する主要な動きを詳しく説明します。

データパイプラインの出発点は、データの元となるシステムやデータベースです

以下のようなデータソースから、情報を集めます。

ERPシステム: 会社の基幹システムです。財務や在庫、受発注データを提供します。

CRMシステム: 顧客管理システムです。顧客情報や営業データを提供します。

POSシステム: 小売店のレジシステムです。日々の売上データを提供します。

外部データ: 市場データやSNS情報など、外部から取り込むデータです。

データソースから情報を引き出すプロセスで、データの集め方には色々あります。

API連携: システム同士が自動でデータをやり取りする仕組みです。

データベースクエリ: SQLなどを使ってデータベースから必要な情報を抽出します。

ファイルインポート: CSVやExcelファイルからデータを取り込む方法です。

集めたデータを、標準化されたフォーマットで分析できるように整えるステップです。 この作業には、こんな内容が含まれます。

データクレンジング データの誤りや不整合を直し品質を上げます。

データ正規化: データを同じフォーマットに変換し統一させます。

データ集計: 必要に応じてデータをまとめ分析しやすい形にします。

変換されたデータを、データストレージに保存します。

保管方法にはいくつか選択肢があります。

データウェアハウス: 大量のデータを効率的に保存し、高速で分析できるデータベースです。

データレイク: 構造化されていないデータも含め、どんなデータでも保存できる場所です。

クラウドストレージ: AWSやGoogle Cloud、Azureなどのクラウドサービスを利用した保管場所です。

保存されたデータを、使う人に届けるプロセスです。

情報配信には以下の方法があります。

ダッシュボード: データをグラフなどで視覚的に表示します。 経営陣や担当者が、状況を一目で把握できます。

レポート: 定期的に自動で作られる報告書です。 経営会議や意思決定に使われます。

自動アラート: 異常な数値が出たり、特定の条件が満たされたりすると自動で通知します。

これらの“動き”を適切に組み合わせることで、効果的なデータパイプラインが作れます。 予実管理の精度と効率を大きく向上させられるでしょう。

次の記事では、「具体的なデータパイプラインのつなぎこみ方」についてお伝えします。

次の記事 【DX×予実管理3/4】 データパイプライン構築ステップ