―― 設計思想から入り、実装まで完結させる
データが経営を動かす時代。
データ整備ではなくデータから経営構造を設計する
―― 経営データアーキテクチャ 設計・実装 ――
起点は経営課題と目指す方向だ。
ダイナミックな経営には子会社統合、Ｍ＆Ａ、ＢＩ導入、AI Ready化などがある。それぞれの決断を支えるものはデータである。データを構造化する設計、実装により経営を変える
| KPI統一 100％ 定義統一達成率 | KPI統一 100％ 定義統一達成率 | KPI統一 100％ 定義統一達成率 |
組織・情報編成
（BI・AI Ready）
データ整備・基盤設計・導入
EDRSECURITY
セキュリティ設計
競合他社
〇〇
〇〇
〇〇
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〇〇
私たちの手法
〇〇
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〇〇
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〇〇
CONCEPT ――
データは構造によって
意思決定を支える
多くの企業がCDP・DWH・BIに探資しながら、経営判断の質が変わっていない。原因は技術の不足ではなく、設計思想の欠如にある。 DATAビジネスは、設計と実装を切り離さない。経営課題の構造を定義し、それを実際に機能する形で実装するまでを一貫して担う。M&Aデータ統合・AlReady化・BI導入・EDRセキュリティー一領域は違っても、起点は常に同じだ。 私たちが完了とするのは、システムの稼働ではない。経営者が構造を理解し、意思決定が変わった瞬間だ。
データを統合すると、守るべき資産が生まれる。だからセキュリティは後付すではなく、設計の一部だ
AIが失敗する本質は、モデルではなく統合設計の欠如
KPIの定義が組織内で絹一されていない企業に、正確な意思決定は生まれない
M&Aの成否は、データ統合設計の質で決まる。デューデリジェンスの後こそが本番だ。
セキュリティとは防御コストではなく、経営の信頼保証構造である。
ARCHITECTURE ――
２つの専門性と
１つの信念
データを統合すると、守るぺき資産が生まれる。だからセキュリティは後付けではなく、設計の一部だ。データアーキテクチャとセキュリティアーキテクチャ――2つの専門性は独立して機能し、かつ構造として連動している。
| 文脈/CONTEXT | DATA ARCHITECTURE データアーキテクチャ | SECURITY ARCHITECTURE セキュリティアーキテクチャ |
| M&A・PMI局面 | M&A・PMIデータ統合 買収後の異種データ基盤を統合設計・実装。KPI定義の統一から経営数値の完結まで担う。 | M&A・上場審査セキュリティ対応 M&A・IPO局面のセキュリティ要件を経営統合の一部として設計。審査リスクをゼロにする。 |
| AI活用局面 | AI Ready基板設計・実装 PoCで終わらせない。AIが本番で機能するための整合性設計と基板実装を行う。 | AI デ ー タ 資 産 の EDR 防 御 設 学習データ・推論基盤をエンドポイントレベルで保護。資産が生まれる瞬間に守る構造を置く。 |
| BI/経営可視化局面 | BI 導 入 の た め の デ ー タ 整 備 使 わ れ る BI の た め の デ ー タ 敦 備 ・ 意 味 定 義 。 ツ ー ル 導から 経 営 定 着 ま で 一 貫 対応。 | セ キ ュ リ テ ィ ガ バナ ン ス 再 設 計 防 御 コ ス ト か ら 経 営 信 頼 構 造 へ 再 定 義 。 取 締 役 会 報 告 体制 ・ 内 部 統 制 と 統 合 し た 設 計 を 行 う。 |
| 全社統合局面 | 全 社 デ ー タ 基 盤 統 合 部 門 最 適 で 分 断 さ れ た 構 造 を 経 営 視 点 で 再 統 合 。 単思 決 定 基 塞 を 実 装 す る。 | イ ン シ デ ン ト 対 応 ・ 継 続 性 設 計 全 社 基 盤 の 稼 働 を 守 る 対 応 フ ロ ー・ 体 制 を 設 計。 経 営 継絡性 の 観 点 で 優 先 順 位 を 定 め る 。 |
デ ー タ を 統 合 す る か ら 、
守 ら な け れ ば な ら な い]
問題意識の起点が違う。
だから結果が違う。
同じ「ワンストップ」でも何を起点にするかで経営への影響がまるで変わる。私たちは経営課題から意思決定まで一直線にデータを並べる構造を作る。だから成果が出る。
VS. ツール起点のSIer・ベンダー
CDP・DWH・BIツールの選定から始めるアプローチでは、経営課題が技術的要件に翻訳された瞬間に本質が失われる。私たちはツールを起点にしない。経営が何を判断する必要があるかを先に定義し、そこから逆算して最適な実装を選ぶ。
VS. 実装のみのシステム会社
CDP・DWH・BIツールの選定から始めるアプローチでは、経営課題が技術的要件に翻訳された瞬間に本質が失われる。私たちはツールを起点にしない。経営が何を判断する必要があるかを先に定義し、そこから逆算して最適な実装を選ぶ。
VS. 戦略提言だけのコンサル
CDP・DWH・BIツールの選定から始めるアプローチでは、経営課題が技術的要件に翻訳された瞬間に本質が失われる。私たちはツールを起点にしない。経営が何を判断する必要があるかを先に定義し、そこから逆算して最適な実装を選ぶ。
CASE STUDIES ――
M&A データ統合
クロスボーダーM&A後の経営データ統合設計
買収後18ヶ月が経過しても経営数値が統合されず、意思決定が現場判断に委ねられていた。データモデルの差異をセマンティックレイヤーで吸収し、全社KPIの統一定義を完了。
- 全社KPI統一定義の完了（設計開始から6ヶ月）
- 経営会議の意思決定時間を60%短縮
- PMIフェーズの完全終了を宣言
AI Ready 基盤設計
AI導入失敗後の基盤再設計とAI Ready化
大手製造業。複数のAI PoCが失敗を繰り返していた。原因はモデルではなく、入力データの整合性欠如と定義の不統一にあった。基盤設計を構造から再構築した。
- 全社KPI統一定義の完了（設計開始から6ヶ月）
- 経営会議の意思決定時間を60%短縮
- PMIフェーズの完全終了を宣言
M&A データ統合
クロスボーダーM&A後の経営データ統合設計
買収後18ヶ月が経過しても経営数値が統合されず、意思決定が現場判断に委ねられていた。データモデルの差異をセマンティックレイヤーで吸収し、全社KPIの統一定義を完了。
- 全社KPI統一定義の完了（設計開始から6ヶ月）
- 経営会議の意思決定時間を60%短縮
- PMIフェーズの完全終了を宣言
AI Ready 基盤設計
AI導入失敗後の基盤再設計とAI Ready化
大手製造業。複数のAI PoCが失敗を繰り返していた。原因はモデルではなく、入力データの整合性欠如と定義の不統一にあった。基盤設計を構造から再構築した。
- 全社KPI統一定義の完了（設計開始から6ヶ月）
- 経営会議の意思決定時間を60%短縮
- PMIフェーズの完全終了を宣言
INSIGHTS ――
- ＳＡＪインタビューが掲載されました
- あなたの会社は「AI Ready」？
- 取締役嶋田が一般社団法人ソフトウェア協会（SAJ）の４０周年記念企画「わが社の〇〇」にてインタビューされました。
- 【JDBA】第四回ビジネス創出分科会を開催しました。
- 【JDBA】第四回データ活用プランニング研究会を開催しました
ABOUT ――
意思決定に必要なデータを構造化出来た会社だけが経営を変えることが出来る。
同じ「ワンストップ」でも何を起点にするかで経営への影響がまるで変わる。私たちは経営課題から意思決定まで一直線にデータを並べる構造を作る。だから成果が出る。
DATAビジネスは、経営データアーキテクチャの設計・実装を一貫して手がける会社です。M&Aデータ統合・AI Ready基盤・BI導入・EDRセキュリティ——事業領域は4つ。すべてに共通するのは、経営課題の構造定義から入るという一点です。 ツールの選定から始めない。要件定義書通りに作って終わりにしない。私たちが完了とするのは、データが経営判断として機能し、意思決定の質が変わった瞬間です。 設計の精度と実装の責任、その両方を同時に提供する。それが、私たちと他の会社との本質的な違いです。
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相談は、課題の定義から始まる。
提案書は持参しません。最初の対話で、
あなたの経営課題の構造を整理します。