予実管理の脱エクセルを目指す全社データの統合・活用
〜財務分析×データリテラシー研修〜

- 業界/業種：
- 企業向けSaaSツール開発
- BtoB営業
- 支援プラン：
- 財務データ分析
- データリテラシー研修
- 予実データ設計

1. プロジェクト概要
　1-1. 目指すゴール
　1-2. ご相談の背景・問題点
2. 問題の分析
　2-1. クリアすべき課題
　2-2. ご提案プラン
3. サポート内容
　3-1. 財務分析ワークショップ
　3-2. データリテラシー研修
　3-3. 全社データの統合サポート
　3-4. プロトタイプ開発
4. まとめ

プロジェクト概要

目指すゴール

このプロジェクトでは、各部署がバラバラにエクセル管理していたデータを１つに統合して、
１クリックで予実分析・経営管理ができるようになるデータ分析体制の構築を目指しました。

とはいえ、部署ごとにマスターが存在していたり、命名規則がバラバラだったり、
データの統合には相当な苦労がありました。

そのフェーズ１で取り組んだ、データ分析ツールのプロトタイプ開発について
具体的な取り組みをご紹介していこうと思います。

■ 欲しい分析結果のイメージを固める：

データを統合して「何を知りたいのか？」を明確にする
どんなデータを集めれば良いのか当たりをつける

■ 部署ごとにExcel管理されているデータの統合：

各部署に散らばったデータを集めて「データカタログ」を作成
データのクレンジング（マスタ・命名規則の統一など）
仮分析を行なって「欲しい分析結果」が得られるのかチェック

■ 予実・経営分析ツールのプロトタイプ開発：

サンプル画面を作成して開発イメージを固める
データ構造を決めて、集めたデータをインポートする
改善点を集めて、本開発のプロジェクト計画を立てる

ご相談の背景・問題点

ご相談の背景としては「リアルタイムに経営数値を把握できない」ことで、
PDCAサイクルが素早く回らず、事業拡大のスピードを下げている状況でした。

具体的には、毎月７営業日の経営報告まで待たないと全体の売上・利益が分からず、
そこから対策を練っても既に状況が変わっている事が問題点です。

■ 経営数値の集計/分析だけで３日もかかる：

大量のExcel処理を「担当者が手作業」でやっている
予実差異は「担当者の勘と経験」で地道に分析している
部署ごとにバラバラの数値管理で、ルールが整っていない

■ 情報がリアルタイムに得られず、対策が遅れる：

見込管理（進行中の商談数・受注確度）が整っていない
７営業日の経営報告まで「全体の売上・利益」が分からない
分析が手作業なので「気になる予実差異」をスグに深掘りできない

問題の分析

クリアすべき課題

まず何より先に取り組むべき課題が「バラバラに管理されているデータの統合」でした。

というのも、社内に存在するデータを全体整理した「データカタログ」を作らないと
プロジェクト途中で迷子になるので、最初のタイミングで済ませておくのがベストです。

その後、ツール開発前の仮分析（①仮説 ②分析 ③検証）を行なって、
「必要なデータが揃ってるか？」「欲しい結果が得られるか？」を確実にしておきます。
ここで足りないデータは、現場と相談して新しい集計フローの構築が必要です。

そして最後ようやく、経営分析ツールのプロトタイプ開発がスタートです。

■ データを統合して「データカタログ」を作成する

データのクレンジング（マスタ・命名規則の統一など）
クラウド（AWSなど）にデータ統合用のDBを仮構築する
データカタログを作成して、社内データを一覧化する

■ 十分なデータが揃っているのか仮分析する

仮分析で「ツール開発に必要なデータ」が有るのかチェック
足りないデータは追加収集できるフローを整える
仮分析の結果を見て「ツール開発をスタートしても良いか？」を判断

ご提案プラン

技術的な作業（仮分析・データベース構築など）は外注ベンダーを頼れるので、
プロジェクトチームは「分析ゴールを描き、データ構造を整えるスキル」に専念しました。

実際、バラバラのデータを集めて「自社のビジネス構造に合わせて整え直す」だけでも
現場との調整を含めて数ヶ月は必要だろうと予想していました。

■ 基礎スキル①：財務データ分析ワークショップ

財務諸表（損益計算書、貸借対照表）を読み解く
基礎的な財務データ分析（経営の健康診断）を身につける

■ 基礎スキル②：データのビジネス活用リテラシー

ビジネス全体を「１つのプロセス」で捉えてデータの繋がりを理解
「勘と経験」に依存しない予実分析のプロセスを理解

■ 実作業：システム要件定義、データ統合、仮分析

データ分析のゴール（欲しい情報）をシステム要件定義に整理
バラバラのデータをビジネス構造に合わせて再構築（クレンジングなど）
要件定義を満たすデータ分析ができるのか、仮分析でチェック

サポート内容

財務分析ワークショップ

経営管理の根幹にある財務諸表（PL/BS）からどんな情報を読み解けるのか、
データ分析の土台づくりとして財務分析ワークショップ形式を最初に行いました。

会計の基礎知識・財務諸表の構造など、未経験から分かる構成にしてあるので、
全ての参加者から「大満足」の評価を頂けました。

データリテラシー研修

財務分析を理解した後は、さらに視野を広げた「全社のデータ分析」です。

実際のビジネスプロセスに合わせて自社のデータ構造を理解する事で、
「どこで予実差異が発生するのか？どうやって分析すれば早期発見できるか？」
そういった分析ツール開発のゴールを決めるための基礎リテラシーを習得しました。

全社データの統合サポート

基礎リテラシーを習得した後は、実際のデータを扱ってデータ統合を行います。

「バラバラのデータを、ビジネス構造に沿って再構築する」ことが目標なので、
小手先の知識よりも「仮説・検証」のサイクルを多く回せるか？の勝負でした。

運良くチーム内にプログラミング経験者がいらっしゃったので、
その方を中心としてデータ仮分析を何度も繰り返しました。

プロトタイプ開発サポート

ようやく最後、「これなら大丈夫」と自信を持った状態での開発スタートです。

弊社デジサクは、いわゆる「プロジェクトマネージャー」の立ち位置で
社内チーム・外注ベンダーの橋渡し（開発タスクの全体調整）をサポートしました。

まとめ

以上が「予実管理の脱エクセルを目指す、全社データの統合・活用」をテーマに
プロジェクト支援した全体の流れでした。

多くの失敗ケースでは「とりあえず動くものを作っちゃおう」と見切り発車して、
結局は誰も使わないツールを作ってしまう壁にぶつかります。

そのため、「データ統合だけでも十分すぎる価値がある」ことを理解して頂き、
確実な土台づくりから着手するプロジェクト設計が確実・最短のルートです。