商社データ定義モデルケース
BigQueryの指標定義を部門間で統一する
業種別の課題を想定した支援プランです。実在のお客様の導入実績ではありません。記載する成果は期待される効果であり、実測値や効果の保証ではありません。
Results
期待される成果
- 成果①
- データ定義の運用を整理
- 期待される成果
- 成果②
- 情報・設定の不一致を抑制
- 期待される成果
Challenge
想定する課題
商社で、同じ売上指標でも数値が一致しないという状況を想定します。対象業務・現在の管理方法・関係者への影響を確認したうえで、対応範囲を決めます。
Proposal
支援の進め方
対象期間と除外条件と計算式を共有する支援プランです。対象環境、対応可能な機能、必要な契約条件を事前に確認し、実施担当と判断責任者を決めます。
Implementation
継続運用と改善
まず、同じ売上指標でも数値が一致しない状況の発生条件と影響範囲を整理します。次に、対象期間と除外条件と計算式を共有するための手順と確認項目を作り、限定した対象で試行します。試行結果を担当者が確認し、問題があれば手順を見直します。運用開始時には、例外の相談先・記録方法・定期点検の担当を引き継ぎます。
After
目指す導入後の姿
データ定義の運用を整理し、情報・設定の不一致を抑制することを目指します。導入後は「集計差分・定義未合意数」を同じ条件で比較します。効果は対象環境と業務量により異なり、数値や成果を保証するものではありません。
Technology
導入テーマ
- データ定義
Evaluation
導入後の評価方法
集計差分・定義未合意数を導入前後で比較します。集計期間と対象範囲、計測方法をそろえ、業務量の変化も併記します。改善方向と目標は現状調査後に担当者と合意します。
支援プランの評価方法