機械メーカーL社 企画部

グループ全社のデータ資産を活かし、
製品マーケティングを強化したい！

各社がバラバラに持つデータベースから“分析に必要なデータ”を
見つけることができた進め方とは？

課題のポイント

  • 製品マーケティングに活かすデータ分析に向け、手探りで欲しいデータを探そうとしたが探すための情報がなく、まずはどこに、どのようなデータがあるかを知りたいと考えていた
  • 各グループ会社のシステムは、全て異なるSIerによって異なるRDBMSで作られていたため、統一されておらずバラバラの状態であった
  • 各グループ会社、各部門で運用を行っていたが、テーブル仕様書がないケースや、あっても古いままで更新されておらず、正確にデータの状況が把握できなかった

解決のポイント

  • 異なる組織や場所にあるバラバラの形式のDBでも、メタデータを統合して一元管理することができる
  • データ分析のために必要なデータを、複数のシステムを横断して1回の検索で見つけることができる
  • DBの更新時にも簡単に更新内容が反映できるため、今後システム改修が発生しても仕様書を修正する必要がなく安心である

背景

多くの子会社を抱える機械メーカーL社。
同社では、これまでグループ各社で管理されていたデータを統合・分析し、製品マーケティングを強化することになった。
しかし、ミッションを任された企画部はプロジェクト開始早々に大きな課題にぶつかった。

課題

各社のRDBMSはバラバラで、仕様も不明確。
目ぼしい項目を見つけることすらできず…

L社の企画部はまず、データ分析に向けて自分達が欲しいデータを探そうとしましたが、そもそも欲しいデータがどんなデータかが曖昧で、手探りでデータを探そうとしても探すためのきっかけすらない状態でした。そこで第一歩として、グループ全体で「どのようなデータがどこにあるのか」を把握するため、自社と各子会社の情報システム部門に対して、情報提供を呼び掛けることにします。

その結果、明らかになったのは企画部にとっては驚きの実情でした。各社はそれぞれで選んだSIerに依頼して業務システムを作らせており、そこで使われているRDBMSも全て異なっているため、どこにどんな状態でどんなデータがあるかが分からない状態だということでした。

さらに、各社のシステム開発時に作成したテーブル仕様書がすでに廃棄されて存在しなかったり、存在していても更新情報が反映されていなかったり、もちろん仕様書の書式も異なっていたので、仕様書を活用するには人間が目視で確認するしかありませんでした。

企画部のマーケティング担当だったS氏は、こう語ります。

「企画部にはRDBMSに詳しい人がいないため、自社の情報システム部に解決方法を相談しました。しかし、情報システム部でもこのバラバラのデータを活用するための解決策が見つからないとのことでした」

実は情報システム部でも、グループ各社のデータベースに格納している項目の単位、コード体系、形式がバラバラであることは認識していたものの、解決するためにかかる多くの人、時間、コストを考えるとビジネス的な費用対効果が見込みづらいことから、長い間手を付けられずにいたそうなのです。

このままではデータ活用どころか、目ぼしい項目を探すだけでも膨大な時間がかかることが予想されます。企画部のメンバーたちは、途方に暮れてしまいました。

解決

既存システムはそのままに、メタデータ管理サービスでデータの横断的な検索が可能に

S氏ら企画部のメンバーが情報収集を進める中で、ROBONの「Data Fabric Mashu」の製品サイトを発見します。早速、情報システム部にも共有したところ興味を示したため、部門間で連携し、自社システムで試してみることになりました。

MashuはSaaSかつ無料で本番と同じ環境を試すことができたため、実際の利用シーンをイメージして使い始めることができました。既存システムのRDBMSからメタデータを自動的に収集するため、事前にフォーマットを揃えたり、データを1か所に集めたりする必要はありません。

「Mashuは、会社のPCや外出先のタブレットなど場所や端末を選ばず、いつでも、どこでも、欲しいデータにアクセスできるので、時間をかけずに取り込んだデータがどのようなデータなのかを見ることができました」（L社情報システム部）

この取り組みによって良い感触を得たＳ氏らは子会社の情報システム部と連携し、一部の既存システムから顧客データをMashuに取り込んでパイロットプロジェクトを開始します。

すると、簡単な操作でメタデータを収集できるため、子会社の情報システム部の担当者は特別な操作を覚える必要が無く、すぐに作業に取り掛かることができました。そして、メタデータをMashuで一元管理すると、各社の異なる場所、形式で動いているシステムを横断して、1回の検索で欲しいデータを発見することができたのです。

「Mashuによって、欲しいデータがどこにどのような状態で存在するのかを把握することができたため、データ統合ありきではなく、今あるデータはそのままに、データ分析に向けた要件定義を素早く正確に実施できるようになりました」（Ｓ氏）

この結果、企画部では本来実施すべき分析作業や、分析結果を基にした改善活動にリソースを割くことができる見込みが立ちました。また情報システム部では、長い間課題と認識していながら解決策が見つかっていなかった「バラバラなデータ」をマネジメントするソリューションを見つけることができたのです。

S氏は協力してくれた情報システム部と共に、社内トライアルの結果を上層部に報告。導入効果が認められ、Mashuの全社利用に関する承諾を得ることができました。Ｌ社では本格的にグループ全社のデータを活用し、マーケティングに活かしていく下準備ができました。これからがいよいよ、企画部の本来の仕事の始まりです。

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