DXの第一歩！ ExcelからBIまで、現場で使える「データ活用」

1. 「データはあるのに見えない」ーそんな悩みはありませんか？

「Excelでの集計作業に一日中追われている」
「部署ごとに数字がバラバラで、全社の状況がすぐに出ない」
「現場からデータ活用を始めたいが、何から手をつければいいかわからない」

多くの企業が膨大なデータを蓄積していますが、実際には「宝の持ち腐れ」になっているケースが少なくありません。データが各部署で孤立する「サイロ化」が起きると、数字の信頼性が失われ、経営判断のスピードを鈍らせてしまいます。

本記事では、手作業の自動化から一元管理、そしてAIによる分析まで、データを「価値」に変えるための具体的なステップをご紹介します。

2. 個人の業務を止める壁

効率化を阻む要因は、単なる作業時間の長さだけではありません。Excel業務には、組織としてのリスクが潜んでいます。
効率化では、Excel業務での業務時間の短縮や人員の削減といった目的以外にも、これから上げるような課題を解決していくことが大切です。
■Excel業務の課題
・複数人での同時編集、保存が難しい
Excelは複数人でアクセスすると、読み取り専用の閲覧モードになってしまい、データの保存ができなくなってしまい、順番待ちが発生してしまいます。共有機能自体はありますが、データの上書きや編集内容の競合が起こってしまうため注意が必要です。

・最新ファイルがどれかわからない
組織の中でファイルの命名規則が決まっていない場合に起こります。同じ名前で日付の異なるファイルが複数存在し、どれが最新かわからない。個人がファイルを管理しており、担当者に聞かないと最新のデータがわからない、といった問題です。

・フォーマットがファイルによって異なる
同じようなデータを扱っているExcelファイルでも、担当部署や管轄地域によって列の名前や扱う値の単位が異なることがあります。例えば全国のデータを扱っているような会社で、西日本と東日本でファイルの中身が事なる、という事がありがちです。

・作業の煩雑化、コスト増大
Excelを使用して業務を進めて行く際、色々な例外処理が発生して細かい確認ルールが大量発生してしまう、というような状況です。経験や過去の事例から省略できる部分もルールとして実施しなければならず、結果的に業務量が増えてしまった、ということもあります。

また、Excelでの手作業を減らすためよく使用されるのが、Excelマクロです。たくさんの作業を記録して置けるため非常に便利なExcelマクロですが、課題もあります。
■Excelマクロ業務の課題
・業務のブラックボックス化、属人化
ボタン一つでたくさんの事をしてくれる、いわゆる神Excel、神マクロと呼ばれるものがありますが、ふたを開けてみるとマクロの作成者しか内容をわかっていない、という状況です。そこまでいかなくても、多くの場合マクロは個人個人が作成するため仕様書が存在せず、担当者しか処理の内容がわからない、後任者に引き継いだもののマクロの知識が追い付かず、メンテナンスができずにブラックボックス化してしまうということが起こりがちです。

・ファイルのサイズ拡大による作業速度低下
Excelのファイルサイズが大きくなったり処理が複雑になっていくと、作業速度が低下して、マクロを実行してから何十分も待ち時間が発生するという問題です。その間に別の作業をしようとしても、PC自体が重くなってしまい、作業ができないということもよくあります。

・コンプライアンス
マクロの中で読み込んでいている顧客データや機密情報等の取り扱いが、コンプライアンス違反となってしまっていたという問題です。基本的に新しく作成するマクロでは発生しませんが、ブラックボックス化しているマクロをよくわからないまま使っていたら、気づくと読み込んではいけないデータを使用していたという危険性があります。

このように、Excelマクロでも自動化は可能で、非常に便利ですが、さまざまな課題も抱えています。

3. 業務効率化の4つのステップ

将来的にExcel以外でも、会社全体で足並みをそろえて効率化を進めていくため、今回はより汎用性の高い外部ツールを使って効率化をすることを考えていきたいと思います。

業務の効率化には、大きく分けて4つのステップがあります。
①業務の洗い出し
これは既存にどんな業務があるかをリストアップをしていく作業です。
②効率化する業務の範囲の選定
優先度、複雑さ、業務時間等、基準を作って洗い出した業務を比べ、効果が高いところから効率化を行っていきます。業務に優先度をつけて、小さい労力で大きな効果が見込める業務から自動化を行っていくと、効率化の効果が出やすくなります。優先順位の評価基準は部署や現場の方針によって異なってきます。最初に評価基準と優先度の付け方をしっかりと決めることが大切です。
③業務の手順処理の明確化
こ現在実際に行っている手順と、ブラックボックス化してしまっている処理を明確化します。
ブラックボックス化してしまうと、内部統制の業務プロセス統制においても、マクロによりブラックボックス化された処理内容を調査し検証するのには労力がかかります。ブラックボックス化してしまう前に、処理を明確化して資料に残しておくこと、または属人化しにくい別ツールでの処理の置き換えを行うことが大切です。
この際、現状行ってはいるが、本来は不要な手順・処理がないか精査していくことが大切です。
④ETLツールで業務効率化
プログラミング不要で自動化できるツールの活用。

ここで推奨するのが、セルフサービス型ETLツールの「Alteryx(アルテリックス)」です。アイコンをつなぐだけでデータの加工フローを可視化でき、Excelの数千倍の速度で処理が可能、かつ、誰でも使えるため、業務の属人化を防げます。

4. 組織のデータを一つに。サイロ化を解消

個人レベルの効率化が進んだら、次は組織全体の「データの置き場所」を整えます。

各部門にデータが散らばるサイロ化やカオス化、断片化が起き、それぞれでデータを管理することでデータの品質や一貫性の低下を招く恐れがあります。こうしたデータ品質や一貫性の低下を招くことで次のような課題が発生する可能性があります
・データの重複や矛盾
・データの可視性やアクセシビリティの低下
・データの活用や洞察の低下
こうした問題を発生させないためにもデータを一元管理することが大切になってきます。その問題を解決する鍵がデータウェアハウスとなります。

データウェアハウスとは、さまざまなシステムからデータを収集し、統合を行い、利用者がデータを扱いやすい形で保存する、データの保存場所となります。組織内でデータ分析を効率的に行うための必須な環境となります。データを保存するという意味ではデータベースと同じですが、データベースが提供しなくデータウェアハウスが提供するものは「大量のデータを保管できる大容量なストレージ」「大量のデータや複雑なクエリを処理できる高いパフォーマンス」「機密データへのアクセスと制御」になります。
ガバナンスを効かせつつ、整理されたデータにアスセスしやすくなることにより、データ分析がより効率化されます。そうなることでデータドリブンカンパニーへ一歩近づきます。

クラウド型データウェアハウスの「Snowflake（スノーフレーク）」は、強力なパワーで大量のデータを高速処理します。Snowflakeは、アメリカの企業Snowflake社が提供するクラウドベースのデータウェアハウスで、クラウドの利点を生かした非常にパワフルなプラットフォームです。マルチクラウドにも対応しており、スムーズな導入が可能です。
Snowflakeの特長は3つあります。
①パワフルな処理エンジン
通常のデータベースは、サーバーにデータべースソフトが入れ、そのサーバー自体がデータベースといった形で処理を行う部分とデータを保存するストレージが一体化していました。しかし、Snowflakeは計算エンジンとストレージを分離した設計になっており、これにより自由に処理エンジンを追加・変更することができます。
これによりデータ投入処理と並行して、BIツールユーザーからの大量のアクセスがあっても、処理の負荷に応じて自動的に負荷が分散され、性能が落ちることなく処理することができますし、機械学習などの計算能力を使う重いワークロードも負荷に合わせた容量の大きい処理エンジンを割り当てることができます。
②最適化されたストレージ
Snowflakeではストレージは事前確保は不要で、使った分だけ費用を支払う形態になっています。保存時に最適化されるようになっており、自動圧縮された列指向形式のデータとして保存され、暗号化も行われます。また、誤って消したりなどしてもタイムトラベルにより最大90日間はデータを元に戻すことができます。
ユーザーが管理のためにSnowflakeに対して介入する必要があまりなく、Snowflakeはこれをニアゼロメンテナンスとしてアピールしており、使用するユーザーの管理工数削減に貢献しているポイントとなります。
③簡単なデータ共有でデータサイロを一掃
データ共有機能が豊富で、数多くのベンダーが有償、無償問わずデータの提供を行っています。異なる会社間でのデータ共有なども簡単にできるようになっています。共有設定を行うだけで、データのコピーを行わずに共有できるため、ほぼリアルタイムでの大量のデータの共有が可能となっています。また、Snowflakeを利用していないユーザーに対してゲストアカウントを発行し、データを共有することも可能です

ETLツールのAlteryxでデータの整理を行い個人単位の業務の効率化を実現し、データウェアハウスのSnowflakeで組織単位でのデータの管理、活用を効率化することが可能になります。

5. 専門知識不要、AIがインサイトを導き出すBIツール

データを集めたら、最後は「活用」です。
データの可視化でよく使われるのがBIツールです。BIツールの導入はかなり進んでおり、ガートナーの調査によると、74%もの企業でBIツールが導入されています。ただし、利用企業のうち41%は利用していないと回答しており、自身で利用しているのは全体の26％、導入の可否にかかわらず利用していない人は約半数にも登っています。使いやすくなったといわれるBIツールですが「教育、リテラシーの底上げ」が必要で、ダッシュボードを作るのが得意な人に業務が集中してしまい、導入が進んでも活用まではできていないというのが多くの企業の現状となります。
そこで徐々にAIの活用が進んできております。「ThoughtSpot(ソートスポット)」もその一つで、ダッシュボードを作成するための専門知識がなくても「自然言語」を使って可視化することが可能になります。データを可視化するだけでなくそこから得られる気づき(インサイト)をAIを使って簡単に得ることができます。「先月の売上が下がった理由は？」と問いかけるだけで、AIが最適なグラフやインサイトを提示。専門家に頼らずとも、現場の担当者自らがデータに基づいた意思決定を行えるようになります。

さいごに

Excelの限界を感じているなら、それは「データ駆動型組織」へ進化する絶好のチャンスです。
Alteryxで整え、Snowflakeに集約し、ThoughtSpotで活用する。この一連の基盤を構築することで、データは単なる「記録」から、ビジネスを動かす「武器」へと変わります。
「何から手をつければいいか迷っている」「自社のデータ状況を整理したい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。