大量データ集計の現状と課題 ： なぜデータ活用が進まないのか？
近年、企業のデータ量は増加の一途をたどっています。増え続ける膨大なデータをビジネスに活用するためには、効率的なデータ集計と分析が今後ますます重要になります。
しかし多くの企業では、データ集計に時間がかかり、分析に時間を割けないという課題を抱えています。その背景には、以下のような要因があります。
- データのサイロ化 : 各部門、各システムでデータが分断して管理されているため、全社的なデータ活用が進まない
- データ量の増加と複雑化 : 取引データ、顧客データ、Webアクセスログ、センサーデータなど、企業が扱うデータの種類と量が大幅に増加。これらのデータを統合し、集計するには、高度な技術と処理能力が求められる
- Excelによる処理の限界 : 現場部門では、Excelを使ってデータ集計を行っていることが多い。しかし、Excelは大量データの処理に限界があり、処理速度の低下やフリーズ、ファイル破損などの問題が発生しやすい
- BIツールのパフォーマンス : BIツールを導入しているにもかかわらず、データの表示や処理に時間がかかり、リアルタイムな分析ができない
これらの課題は、企業の意思決定の遅延、ビジネス機会の損失、競争力の低下につながる可能性があります。
業種別のデータ集計課題 ： 小売・製造・不動産における課題とは？
大量のデータを扱う業種では、上記のような課題がより深刻になる傾向があります。ここでは、小売・製造・不動産の3業種を例に、具体的なデータ集計の課題を見ていきましょう 。
小売業
小売業では、POSデータ・顧客データ・商品データ・在庫データ・Webアクセスログ・アプリ利用データなど、オフライン・オンライン両方を含む、多種多様で膨大なデータを扱います。これらのデータを集計・分析することで、売上分析・顧客分析・商品分析・マーケティング施策の効果測定など、さまざまなビジネス上の意思決定に役立てています。
しかし小売業では、以下のようなデータ集計の課題があります 。
- 膨大なデータ量 ： POSデータはデータ件数が大量になることが多く商品別、カテゴリ別、ブランド別など、さまざまな切り口で分析するのに集計処理性能を求められる
- チャネルの多様化 : 実店舗だけでなく、ECサイトやアプリなど、複数のチャネルで顧客との接点を持つため、これらの大量のデータを統合して分析する必要がある
- リアルタイム性の要求 : 顧客の消費行動は常に変化するため、リアルタイムなデータ分析が求められる
製造業
製造業では、生産データ・設備データ・品質データ・在庫データ・販売データなど、製品のライフサイクル全体にわたるデータを扱います。これらのデータを集計・分析することで、生産効率の向上、品質の改善、在庫最適化、需要予測など幅広い領域で、ビジネス上の意思決定を迅速化することが求められています。
しかし製造業では、以下のようなデータ集計の課題があります。
- 設備のIoT化 : IoTセンサーからミリ秒単位で収集される膨大な設備稼働データなどを使って分析する必要がある
- 多品種少量生産 : 多様な製品を少量ずつ生産する形態が増えており、製品ごとのデータを細かく分析する必要がある
- サプライチェーンの複雑さ : 原材料の調達から製品の販売まで、サプライチェーン全体で様々なデータが発生するため、これらのデータを連携させて分析する必要がある
不動産業
不動産業では、物件データ・顧客データ・契約データ・市場データなど、不動産取引に関するさまざまなデータを扱います。これらのデータを集計・分析することで、物件の価格査定、顧客ニーズの把握、市場動向の分析、営業戦略の立案など、さまざまなビジネス上の意思決定に役立てることが期待されています。
しかし不動産業では、以下のようなデータ集計の課題があります 。
- 物件の個別性 : 物件は一つひとつが異なるため、物件ごとのデータを詳細に分析する必要がある
- 顧客との長期的な関係 : 顧客との関係が長期にわたることが多いため、顧客の属性や行動履歴などを総合的に分析する必要がある
- 市場の変動性 : 不動産市場は経済状況や社会情勢によって大きく変動するため、市場動向をリアルタイムに把握する必要がある
Dr.Sumがもたらす高速データ集計の３つのメリット
高速データ集計を実現するデータ分析基盤Dr.Sumは、これらの課題を解決し、企業のデータ活用を強力に支援します。その活用メリットを、3つご紹介します。
➀レポート作成時間の短縮と分析時間の確保
Dr.Sumは他のDWHと比べても高速な集計に強みを持っており、これまで数時間かかっていた集計処理を数分、数秒に短縮することで、レポート作成にかかる時間を大幅に削減し、本来行うべきデータ分析に時間を割くことができます。
これにより、データに基づいた迅速な意思決定が可能になり、ビジネス機会を逃さず、競争優位性を確立することにつながるでしょう。
➁Excel集計の効率化とストレスの軽減
現場部門でExcelを使ってデータ集計を行っている場合、Excelアドイン上で使えるDr.Sum Datalizer for Excelを利用することで、Excelの操作性を維持しながら、大量データをストレスなく集計・分析することができます。
Dr.Sum Datalizer for Excelは、Dr.SumのデータをExcel上で直接集計・分析するためのアドインツールです。Excelの操作性をそのままに、Dr.Sumの高速処理能力を活用できるため、以下のようなメリットがあります。
- 使い慣れたExcelのインターフェースでDr.Sumのデータを扱えるため、ユーザーの学習コストを抑え、スムーズな導入を促進
- 定型レポートだけでなく、現場担当者が自ら必要なデータを抽出し、さまざまな切り口で分析するアドホック分析にも柔軟に対応
- Excelでは処理が難しい大量データも、Dr.Sumの高速処理能力によって快適に分析可能
例えば、以下のような場面での活用が想定されます。
- 営業部門が、顧客データと売上データを組み合わせて、地域別、顧客属性別などの分析を行う
- マーケティング部門が、Webアクセスログと広告データを分析し、効果測定を行う
- 経営企画部門が、財務データと事業データを分析し、経営戦略の立案に役立てる
③既存BIツールのパフォーマンス向上
すでにTableauやPowerBI、Qlik SenseなどのBIツールを導入している場合でも、Dr.Sumをデータソースとして連携させることで、BIツールのパフォーマンスを大幅に向上させることができます 。
BIツールはデータの可視化に優れる一方、大量データの処理に時間がかかる場合があります。Dr.Sumをデータソースとして連携させることで、以下のようなメリットが得られます。
- 高速なデータ集計により、BIツールのパフォーマンスを大幅に向上
- さまざまなシステムに分散しているデータを一元的に管理し、BIツールから参照可能
- Sumの高速処理能力とBIツールの高度な分析機能を組み合わせることで、より複雑な分析や、リアルタイム分析など、高度なデータ分析を実現
例えば、以下のような場面での活用が想定されます。
- 全社でBIツールを導入し、データを集約・統合するためのDWHとして活用する
- 全社システムとしてDWH（データウェアハウス）を利用しながらも、Dr.Sumを部門最適のデータマートとして活用する
- リアルタイムな集計が可能なデータ分析基盤を構築し、最新のデータに基づいた意思決定を実現する
なぜDr.Sumは高速集計が可能なのか？
Dr.Sumは、カラム型データベースとインメモリ処理という技術を採用することで、高速なデータ集計を実現しています 。
カラム型データベース
データを列（カラム）単位で管理するデータベースです。これにより、集計に必要な列だけを読み込めばよいため、ディスクI/Oを削減し、処理速度を向上させることができます。例えば、1億件のデータから特定の列の合計値を求める場合、従来型の行指向データベースでは1億行分のデータをすべて読み込む必要があります。しかし、カラム型データベースでは、合計値を求める列のデータのみを読み込めば済むため、読み込むデータ量を大幅に削減できます。
インメモリ処理
メモリ上でデータを処理する方式です。ディスクへのアクセスを最小限に抑えることで、さらなる高速化を実現します。従来のデータベースでは、データはハードディスクに格納されており、処理のたびにハードディスクからデータを読み込む必要がありました。しかし、インメモリ処理では、データをメモリに展開しておくことで、この読み込み時間をなくし、処理速度を飛躍的に向上させます。
Dr.Sumはこれらの技術により、従来のデータベースでは困難だった大量データの高速集計を可能にしています。
＜Dr.Sum データエンジンスピード比較＞
1億件の販売データの集計速度を、他社データベースと比較した動画です。
Dr.Sumの処理スピードの違いを、実際の動作でご確認いただけます。
高速集計だけじゃない！Dr.Sumの特長
Dr.Sumには、高速集計以外にも以下のような特長があります。
- スモールスタートしやすいクラウド版と、全社展開に最適なオンプレミス版があり、用途に応じて選択可能です。
- ニーズに合わせて選択可能なExcelとWebのインターフェースをご用意。使い慣れた環境で利用できます。
- Tableau、PowerBI、Qlik SenseなどのBIツールとDr.Sumを連携させることで、既存のBI環境を強化し、より高度なデータ分析を実現できます。
Dr.Sum導入事例 ： お客様の声
Dr.Sumは、さまざまな業種で多くの導入実績があります。ここでは、その中から2つの事例をご紹介します。
株式会社チュチュアンナ（アパレル）
主な用途：売上・在庫の分析、予測
分析データの取得スピードを最大60倍に高速化し、分析の自由度も向上
「誰でもできるマーチャンダイジングの実現」を目指す
課題
- 商品の流行や販売要件が目まぐるしく変化する中で、BIシステムを中心にした従来のデータ活用環境では固定的な分析しか行えなかった
- データの集計処理に時間がかかりBIツールのレスポンスが悪かった
- 従来のBIツールはデータのドリルダウン、ドリルスルーが容易に行えなかった
- 店舗におけるデータの分析と活用が進んでおらず、経験と勘に頼った運営が行われていた
効果
- 分析データの取得スピードが最大60倍に高速化され分析の対象範囲が広がった
- データの自由分析が実現され分析の質が向上した
- ビジネス現場からの分析対象データの拡張要求に簡単に対応できるようになり情報システム部門の負担が減った
- 今後のAI活用を見据えたデータ活用基盤が整備できた
▼株式会社チュチュアンナの導入事例事例をもっとみる
分析データの取得スピードを最大60倍に高速化し、分析の自由度も向上 「誰でもできるマーチャンダイジングの実現」を目指す
株式会社買取王国（小売）
主な用途：売上・在庫の分析、レポート作成
Dr.Sum導入により、リアルタイムな状況把握とデータ集計時間の大幅削減を実現！
課題
- 大量のデータを集計・分析するために、担当者が長時間Excel作業を強いられていた
- 単品管理で数千万点にもおよぶアイテムの実績データを、リアルタイムに把握するのは困難だった
効果
- 従来AccessやExcelを駆使して業績管理のレポートを作成していたが、Dr.SumとBIツールMotionBoarｄの導入により、毎日数時間かかっていたレポート作業を自動化し、作業時間がほぼ０になった
- 各店舗や売り場ごとの売価在庫の推移を見て、商品別の粗利や在庫滞留状況をほぼリアルタイムに分析することが可能となった
▼株式会社買取王国の導入事例事例をもっとみる
ID-POSによる商品の単品管理と連携したBIツールで 「経営」「情報本部」「現場」が一体となったデータ活用
これらの事例からもわかるように、Dr.Sumは、企業のデータ活用を大きく変革する力を持っています。
まとめ：データ活用を加速し、ビジネスを成功に導くDr.Sum
現代のビジネスにおいて、大量データ集計は避けて通れない重要な課題です。Dr.Sumは、その課題を解決し、企業のデータ活用を力強く後押しします。
Dr.Sumの高速データ集計は、
- レポート作成時間を短縮し、分析時間を確保
- Excelでの集計を効率化し、作業ストレスを軽減
- 既存のBIツールのパフォーマンスを向上
といった多岐にわたるメリットをもたらします。
これらの効果により、企業はデータに基づいた迅速な意思決定を行い、ビジネス機会を最大限に活かし、競争優位性を確立できます。
データ活用でお困りの方は、Dr.Sumの導入を選択肢の一つとしてご検討ください。Dr.Sumは、貴社のデータドリブン経営を強力にバックアップします。
Dr.Sumでは、以下の情報をご用意しています。以下よりお気軽にお問い合わせください。
