DXの推進に伴い、多くの企業がクラウド上にデータレイクやデータウェアハウスを構築し、日々膨大なデータを蓄積しています。しかし、「データは溜まったものの、ビジネスの成果に繋がっていない」「一部の専門家しかアクセスできず、現場の意思決定に活かされていない」といった悩みを抱える企業は少なくありません。

さらに昨今、生成AIの社内活用が急務となる中で、「自社のデータが整理・統合されていないため、AIに適切な回答をさせられない」という新たな課題も浮き彫りになっています。高価なBIツールや最新のAIを導入しても、以下のような根本的な壁が立ち塞がります。

目的の不在（テーマ創出の壁）
「データを使って何かやろう」という号令でツールを導入したものの、具体的にどの業務課題を解決し、どのようなビジネスインパクトを生み出すべきか、有効な「活用テーマ」が定義されていない。

データの分断と複雑性（データ整備の壁）
蓄積されたデータが各システムの「生データ」のまま格納されており、テーブル構造が複雑で理解しづらい。結果として現場ユーザーが自力で分析できず、IT部門にデータ抽出の依頼が殺到してしまう。

分析リソースとスキルの不足（アナリティクスの壁）
データを読み解き、意味のある洞察（インサイト）を抽出し、具体的な業務アクションに結びつけるためのデータサイエンスの知見やノウハウが社内に不足している。

これらの課題は、システムの導入だけでは解決できません。ビジネス課題の特定から、分析しやすいデータ基盤の構築、そして実際の分析・業務定着までを一気通貫で支援するアプローチが不可欠です。

NRIの最大の強みは、「深い業界・業務知見を持つコンサルティング力」と「確かなシステム構築力」の融合です。ビジネス部門・IT部門の双方に伴走し、データから真の価値を引き出すための「データ活用エコシステム」を社内に根付かせます。

現場の課題と経営目標を繋ぐ「データ活用テーマ創出支援」
データ起点の「何ができるか」ではなく、ビジネス起点の「何を解決すべきか」からアプローチします。ワークショップや現場インタビューを通じて課題を洗い出し、経営インパクトと実現可能性（データの有無・品質）の両面から活用テーマを優先順位付けします。「絵に描いた餅」に終わらない、実行可能で価値の高いユースケースを共に創り上げます。

誰もが分析できる土台を作る「データマート設計・構築支援」
見つけ出したテーマを実現するために、複雑な生データを、現場のビジネスユーザーが直感的に分析・可視化できる形に再構成します。業務要件に基づき、複雑なSQL等のプログラミングなしで扱える「分析しやすく・使い勝手の良いデータマート」を設計・構築。データ抽出・加工にかかるリードタイムを劇的に短縮し、全社的なセルフサービス分析の土台を確立します。

深い洞察を引き出しアクションに繋ぐ「実践的アナリティクス支援」
整備されたデータ基盤を活用し、ビジネス課題に対する答えを導き出します。直感的なダッシュボードによる「可視化」にとどまらず、統計解析や機械学習を用いた要因分析・予測などの「高度なアナリティクス」まで幅広く支援。得られた洞察を業務プロセスに組み込み、「データを見て終わり」ではなく「アクションに繋がる」データ活用を推進します。

NRIは、以下のステップを通じてお客様と密に連携し、データ活用を単発のプロジェクトではなく、社内に根付く「持続可能なプロセス」へと昇華させます。

ステップ1：見つける（テーマ創出）
業務課題を整理し、解決すべき問い（ビジネス・クエスチョン）を設定。データ活用の目的と期待効果を明確なテーマとして定義します。

ステップ2：整える（マート設計・データ基盤構築）
テーマに沿って必要なデータを特定し、サイロ化されたデータを統合。現場がストレスなく分析でき、将来のAI活用の土台にもなる最適化されたデータマートを構築します。

ステップ3：解き明かす（アナリティクス）
BIツールによる可視化や高度なデータ分析を実行。データの中に隠れた傾向や、課題の根本原因（インサイト）を浮き彫りにします。

ステップ4：活かす（業務適用・定着化）
分析結果に基づくアクションプランを策定し、実際の業務フローへの組み込みを支援。データドリブンな意思決定が日常的に行われる組織文化を醸成します。

データは、それ自体では単なる数字や文字の集合体にすぎません。明確な「目的（テーマ）」を持ち、分析しやすい「形（データマート）」に整え、適切な「手法（アナリティクス）」で問いかけることによって初めて、競争優位性を生み出すビジネス資産へと変化します。

データ基盤の構築で立ち止まることなく、現場の業務変革を見据えた実践的なデータ活用プロセスを構築することで、属人的な判断から脱却し、変化に強く俊敏なデータドリブン経営の実現をご支援します。