販売・営業分野における情報管理
従来の業務系システムは、各部門が担う業務のみに着目して構築されている場合が多くあります。その結果、システムごとに顧客情報が分散しています。システムごとに顧客の属性情報や実績情報が異なっている上に、システムをまたいだ横断的な分析ができないため、一人ひとりの顧客を総合的にとらえる分析ができず、顧客への理解が十分に行えないことがあります。また、顧客へのアプローチも部門ごとに行われているため、一人の顧客へ似たような内容のダイレクトメールが同時期に送られてしまうことが起こっています。この分散された顧客データを一元管理することで、顧客ごとの属性情報や購買実績情報が一元的に分析できるようになり、どの顧客が企業にとって価値がある顧客なのかが客観的に、正確に把握できるようになります。
顧客の“何気ない発言”の中に潜む、企業の課題・問題を見逃していませんか？
インターネットの爆発的な普及により、比較サイトやソーシャルメディアデータが容易に扱えるようになり、顧客動向は変化し、顧客嗜好も多様化してきました。このような情報の自由化により発生した、売り手と買い手の情報障壁を解消する必要も出てきており、企業戦略上、自社の実態と顧客に関するより詳細かつ高度で柔軟な情報・データ分析が今後も不可欠です。
生産・物流分野における情報管理
企業の成長戦略に沿って市場の拡大や生産コストの低減を達成するために、生産・物流拠点のグローバル化が進められ、複数拠点にまたがる製造・物流拠点ごとに情報が散在していることが情報管理の課題となっています。自分の拠点内の情報に関しては整合性が取れていますが、自分以外の拠点から情報収集するとなると、電話やメール経由といった時間のかかる情報収集手段しかなく、また収集したデータも必要な情報ではなかったり、“今”を表現できない古い情報であったりなど、意思決定のための判断材料には適切でない情報となっています。
止まらない物流を止めて見ていませんか？
物流はビジネスの大動脈。脈々とした物流のアクティブな可視化が今、必要です。
倉庫に加え、物流を担うモノ自体の“自動化”、“ソフトウェア化”、また、“ネットワーク化”も進んでおり、いかなる時も物流に関するさまざまな情報を収集することが可能となりました。サプライチェーンのさまざまなポイントでどれだけモノがあるかもリアルタイムに把握することがデータ統合では可能です。在庫状況の把握は販売側からの要望に応えることのみならず、緊急時に人海戦術で対応することがないように、常に備えておくことが重要です。
市場品質・アフターサービス分野における情報管理
生産拠点間では情報が散在し、かつ業務で発生した結果のみの情報しか持っていないことが情報管理の課題として挙げられます。一度問題が発生すれば、製品の不具合現象ごとに一から原因調査が必要となり、解決までに時間を要します。また、本来修理／交換する必要のない部品まで交換してしまい無駄なコストが生じたりしています。生産拠点間の品質データを統合することで、他拠点のノウハウや原因分析結果を共有し、同様の製品における現象別の原因特定までの時間を短縮できます。
顧客や機器の声を迅速に捉え、よりスマートなオペレーションへと進化させ続けていますか？
ネットワークインフラの充実と共に、さまざまな機器をネットワーク経由で制御、監視できるようになりました。これまでは現地でしか分らなかった不具合などが、各機器に取り付けられたセンサーを介して、ネットワーク経由でリアルタイムに把握することが可能となりました。これにより、早期に不具合の原因分析に着手することができます。顧客満足度向上のためにはアフターサービスの品質向上が不可欠です。
テラデータのデータ統合がもたらす大きなメリット
業務改善の視点からも、データ統合による情報基盤構築は有効です。販売・営業管理分野においては、顧客ニーズの多様化に対応するために、複数の販売チャネルを構築してきたことで分散されてしまった顧客データを一元管理することで、販促費の効率的な活用や窓口の一元化による顧客満足の向上に繋がります。さらに、ソーシャルデータを捉え分析することによる新商品・新サービスの提供のヒントを得ることが可能となります。生産・物流管理分野においては、海外拠点が独自にシステムを構築しているケースは多いですが、国内で見た場合にも地理的あるいは歴史的経緯（合併・統合など）からシステムが機能別に分断されているケースが見受けられます。グローバルに生産・物流拠点が展開されている企業においては、リアルタイムでのプロセス統合が時間的かつ空間的な制約により困難であるため、プロセス統合で困難な部分をデータ統合によって実現することで、リアルタイム（ライトタイム）経営管理（在庫数量、リードタイムの管理など）を実現するケースが増えてきています。自社の業務状況、サプライヤや顧客に関する情報を「データ統合」によって可視化することで、業務上の最適な意思決定を実現すると共に、情報を分析することで新たなビジネス機会を獲得することが可能になります。
Next Steps
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