データドリブン経営の不都合な真実

  • 東洋経済新報社
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  • Amazon.co.jp ・本 (280ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784492962114

作品紹介・あらすじ

SAP導入企業のデータ活用基盤構築を永年専門に行っているコンサルティング企業が、データドリブン経営のあるべきについて語る。昨今、DXの進展とともに企業のデータ活用が急務とされるなか、システムを導入しても効果的な活用に至らず、その恩恵にあずかれていないケースがほとんどである。これらの多くは「システム導入ありき」の考えで始まり、そもそものビジョンがないがしろにされていることが原因であると考えられる。本来、データドリブン経営は企業変革であり、人や組織、ITシステム、資金などリソースを総合的に投下しないと実現できないものである。企業が目指すべきデータドリブン経営とはいかなるものか。その本質を探るべく、過去に手がけた管理会計システムや経営管理システムの案件を考察し「真のデータドリブン経営の方法論」を提示する1冊。

感想・レビュー・書評

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  • ERPの導入だけでは、グループ経営は可視化できない。
    ERPに蓄積されたデータのみの分析は意味がない。
    BIツールは現状を報告するまで。

    ファーストペンギン=リスクを恐れず海に飛び込むペンギン。
    分析にも最適なのはエクセルである。ただし、大量データには不向き、情報拡散の心配、属人化しやすい。

    ERPはSOR(システムオブレコード)に基づいた記録のしくみ。最近の潮流は、SOI(システムオブインサイト)=観察するためのシステム。

    自社業務をERPに合わせる、ほうが海外子会社との連携がしやすい。
    パーパス経営とは、社会的意義に回帰すること。
    エンゲージメント経営とは、愛社精神や信頼関係を重視した経営の考え方。

    スマホとSNSの発展で、商品はコモディティ化しやすくなる。

    構造化データと非構造化データ。業務直結型の非構造化データは無法地帯。データの収集スピードが速い。

    FIT and gap=自社のプロセスに合わせる。
    fit and standard=自社の業務プロセスを合わせる。
    ダッシュボードは見た目の派手さばかりが重視されている。

    ERP(Enterprise Resource Planning)=データの発生源。
    SFA(sales force automation)
    CRM(custome relationship management)
    IOT=モノが生み出すデータを活用する。
    DWH(data were house)=構造化データを保存する
    データレイク=飛行増加データを含めて保存する。
    ETLツール(extract transform load)=ノーコード、ローコード開発。Sierには厄介な存在。プロにはプログラミングした方が早い。現場で活用してこそ価値がある。
    BIツール=何でもできる、が何もできない。何が欲しいか、がわからない。
    予算管理ツール
    RPA(robotic proces automation)=オフィスオートメーションのためにローコードで開発されるべき。しかしエクセルのマクロでできることに留まる。
    AI=テキストマイニングと組み合わせて、クラスタ分析、ネットワーク分析を行うのに適している。

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著者プロフィール

グランバレイ株式会社(グランバレイ)
特定のIT製品やベンダーに依存しない中立的な立ち位置で、顧客に寄り添ったコンサルティングサービスを提供する「データ×経営のスペシャリスト」集団。AIや機械学習、統計解析など、最新のテクノロジーを駆使したデータ分析によって、多数の企業のデータ駆動型経営の実現をサポートしている。2005年の創業以来、SAP導入企業を中心に国内各産業の有力企業の経営管理システム構築に携わる。

「2023年 『データドリブン経営の不都合な真実』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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