――　経営思想から入り、実装まで完結させる実力

AIでデータが会社を動かす時代に。
経営構造も実行力も
すべてデータ設計から。

――　経営データアーキテクチャ　設計・実装　――

私たちの起点は常に経営課題と目指す方向だ。経営とはよく航海に例えられる。先を見据える地図と現在の位置を把握して常に比較しながら進んでいるからだ。私たちはそのダイナミックな経営をデータ分析と社内データ基盤から支えます。例えば子会社統合、M&A、BI導入、AI Ready化のためのデータ基盤設計である。

グループ会社

約70社

のKPIを
定義統一達成

無理と思われた

4か月

で顧客データ
統合を実現

国内外工場の
調達データ可視化
によって

20億円

の削減を達成

戦略相談を予約する　→

競合他社

単価が高すぎる

納期が遅い

導入後のサポートが弱い

カスタム仕様ができず自社のニーズに合わない

ハード販売が目的で提案に柔軟性がかける

私たちが提供できるもの

予算に合わせて小さく始めることが可能

短納期で提供できる

導入後のサポート体制がある

データ基盤を経営ニーズに合わせて一つずつ作ることが可能

トータルソリューションとして提案可能

CONCEPT　――

データ整理に振り回されず
構造化したデータで
自動で業務と意思決定が
進むようになる。

多くの企業がArtificial Intelligence（AI）Customer Data Platform（CDP）、Data Warehouse（DWH）、Business Intelligence tool（BIツール）に投資しながら経営判断の質が変わっていない。経営判断が変わらない企業は多い。
原因は技術ではなく、経営に紐づいたデータ設計が存在しないことにある。DATAビジネス社は、経営構造に合わせたデータ基盤を設計・実装する。M&Aデータ統合、AI Ready化、BI導入前のデータ整理などの企業の転換点を長年の経験に裏打ちされた提案力で寄り添います。また私たちは、経営に直結するデータアーキテクチャを構築し、そのデータ資産を守るセキュリティまでソリューション提供しています。

データを統合すると守るべき資産が生まれる。だからサイバーセキュリティは後付けではなく、設計の一部だ

AI導入が失敗する本質は、モデルではなくデータ統合設計の欠如だ

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

サイバーセキュリティとは、システム防御ではなく、事業継続の設計である

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/CONTEXTDATA 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

実装のみのシステム会社では導入の負荷がまるで違う。経営課題の定義から、データ構造の設計まで自社でやることになる。そこまでできるのならば内製化できるはずなのにできないということは理由がある。

VS.　　戦略提言だけのコンサル

上流設計どまりになりがちで、スライドや報告書など書面はそろっていても実際の泥臭い運用や自社用のカスタムが出来ないなど絵にかいた餅になりがち。

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

近年増え続けるM&Aの成功のカギはPMIだといわれている。PMIではシステム統合のような目に見える大きなことではなく、会計基準の整合性やKPIといった繊細な内容を包括している。データ統合をセマンティックレイヤーで吸収し、全社のKPIの統一定義を迅速に進められる企業が勝つ。

AI Ready 基盤設計

AI導入失敗後の基盤再設計とAI Ready化

データを制するものはAIをも制する。クリーンなデータを持つ会社ではAIによる自動化がスムーズに進む。AIは手元にあるデータを学習して成果物を出すからだ。手元にあるデータがクリーンでなければ成果物の質が下がる。一方データ整理を意識的に今まで行ってきた会社はどのくらいいるだろうか。AI時代に乗り遅れずダイナミックな経営にシフトするためには足元のデータ設計が重要になる。

INSIGHTS ――

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。

相談では、あなたの経営課題を聞かせてください。私たちは提案書は持参しません。あなたの課題が起点だからです。

CONTACT

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。

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