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Visualized CDA ~データ可視化・分析ソリューション~

Visualized CDA ~データ可視化・分析ソリューション~

近年、データ分析市場は拡大しており、データ利活用が求められています。一方、データ分析のハードルは下がったとは言え、まだまだ難しい現状となっています。
今回は、このような状況において、お客様のデータ利活用を推進する「Visualized CDA ~データ可視化・分析ソリューション~」をご紹介いたします。

データ利活用について、お悩みはございませんか?

企業におけるデータ分析の活用状況は、2020年調査では2019年調査から全体で7.0ポイント増加し、データ分析需要の高まりが覗える結果となっています。
しかし、約8割の企業がデータ分析に関わる人材が不足していると回答しており、データサイエンティストよりデータエンジニアの雇用が困難とした企業が多い結果となっています。

データ利活用について、お悩みはございませんか?

企業におけるデータ分析の活用状況(出典:IDC Japan)

実際に、弊社のお客様からも以下のようなご相談をいただくことがあります。

データ利活用について、お悩みはございませんか?

「Visualized CDA」とは?

Visualized CDAとは、Visualized(可視化)、C(Company、Cost、Customer)、D(Data)、A(Analytics)を組み合わせたもので、Amazon Web Services, Inc.(AWS)を用いて、様々なお客様に対し最適なデータ可視化・分析ソリューションを提供いたします。

「Visualized CDA」の4つの特長

Visualized CDAについて、もう少し詳しくご紹介しましょう。Visualized CDAには以下の4つの特長があります。

特長① お客様の課題に合わせたコンサルティング

下記のような、データ可視化・分析の実現方法のご相談に対し、アイネスで解決策を検討し、ご提案いたします。

お客様の課題に合わせたコンサルティング

より上流のご相談(例えば経営課題の解決)や、高度な統計学を用いた分析を実現するご相談の場合は、株式会社三菱総合研究所※と連携して、お客様の課題解決をご支援することも可能です。
※株式会社三菱総合研究所は当社関連会社となります。

特長② 構築のスピード感

Visualized CDAでは、下図のようなサイクルでプロジェクトを進めます。

構築のスピード感

初期構築は概ね3ヵ月、運用開始後のレポート追加は最短1日でご提供いたします。

特長③ データ収集から可視化までトータルサポート

データ分析に必要なデータ収集~蓄積~分析・可視化を、お客様の保有データの状況や実現したいレポートにより、Amazon Web Services, Inc.(AWS)を活用し、最適なサービスを組み合わせ、お客様の分析基盤を構築します。

データ収集から可視化までトータルサポート

特長④ スモールスタートからのご提供

AWSを使用する場合、ライセンス購入ではなくサービス利用料としての支払いとなるため、初期費用を大幅に抑えることができます。
次の例で、ライセンス購入の場合とサービス利用料の場合を比較してみましょう。

例) ユーザー 管理者1 人、閲覧者10人の場合

例) ユーザー 管理者1	人、閲覧者10人の場合

※構築にかかる費用は含みません。
※オンプレミスA製品は他にハードウェアに関する費用(本体、設置、保守)が別途かかります。

上記の表からわかるように、AWSではオンプレミス、他のクラウド製品に比べて初期費用、例月費用ともに抑えることができます。
コスト面以外にもVisualized CDAでスモールスタートするメリットとして以下の4つがございます。

  • 短期間でのご提供が可能です。
  • イニシャルコストを抑えることができるため、導入効果を実感した後に、本格導入することが可能です。
  • AWSは環境や技術の変化にいち早く対応し、新たなサービスが発表されるため、導入後でも新しいサービス・技術を取り込むことができます。
  • 導入後に利用が拡大する場合でも、スケールアップが可能です。

導入事例

Visualized CDAの一例をご紹介いたします。

【プロジェクトの目的】

  • 管理会計の仕組みの刷新
  • Excelベースの管理から、経営環境の変化に柔軟に対応できる仕組みへの変更

【前提条件】

  • BIツール(Amazon QuickSight)利用者は20名程度を想定。
    ※利用状況に応じて増減が可能。使った分のみ課金で上限あり。
  • Amazon Redshiftはdc2.large(dc2.large(2vCPU,メモリ15GB) )を想定。
  • ETL(Extract/Transform/Load)は処理時間4時間を想定。

【導入費用】
概算の導入費用は以下のとおりです。

  • 初期費用 約800万円(構築作業費)
  • 例月費用 5~10万円(AWSサービス使用料)

       【イメージ図】

【イメージ図】

【導入効果】

見たい情報、見るべき情報を、必要な時に見ることができ、意思決定に役立てられる仕組みになりました。
従来はExcelだったため、問題があった箇所や、良かった箇所について、原因を特定するための情報が不足していましたが、見たい箇所をドリルダウン等で簡単に深掘りできるようになったため、改善アクションに繋げるための分析(見える化)が、即時できるようになりました。
また、グラフ等の視覚的な表現により、全体の概略を把握しやすくなりました。

              【分析イメージ】

【分析イメージ】

分析サンプルのご紹介

こちらでは、それぞれ可視化したいデータに合わせた分析サンプルをご紹介いたします。

【達成率】

全体の売上達成率を年、月、週単位で表示しており、最重要KPIの達成度を一目で把握することができます。また、画面上のコントロールから見たい年、月、週に変更することもできます。
達成度の度合いに応じて90%以上は緑色にするなど、色分して表示することができます。

【分析イメージ】

【店舗売上高】

こちらのポイントマップでは、店舗タイプをインショップ、ロードサイド、小型、中型、大型の5つに分け、それぞれ店舗がどこに位置しているのか、また、各店舗の売上高をサイズ別に表現しています。
確認したい店舗にカーソルをあてると店舗タイプ、売上高、店舗名などの詳細情報を確認することもできます。

【店舗売上高】

【日別売上高と予測】

こちらの折れ線グラフは、青い折れ線が過去の売上高、オレンジの折れ線が売上の予測を示しており、時系列に沿った売上の傾向とその予測を確認することができます。予測の折れ線グラフは薄いオレンジ色で予測の幅(上限、下限)を表現しています。
また、オレンジの折れ線グラフにカーソルをあてると、予測売上高とその上限・下限を確認することも可能です。

【日別売上高と予測】

【部門別売上数・売上高】

こちらのツリーマップは、部門ごとの売上数、売上高を示しており、比較的理解しやすい形で、売上状況を確認することが可能です。枠のサイズで売上数、色の濃さで売上高が示されており、枠のサイズが大きいほど売上数が多く、色の濃さが濃いほど売上高が多いということを表しています。
例えば、売上数は「5_おもちゃ」の部門が一番多く、売上高は「0_ビデオ・DVD」が多いということを読み取ることができます。

【部門別売上数・売上高】

【売上高前年同月比と粗利率】

こちらのコンボグラフは売上高を棒グラフ、売上高の前年度同月比を青い折れ線グラフ、当月の粗利率をオレンジの折れ線グラフで示しています。このコンボグラフを使用することで、それぞれのデータの傾向を把握することができます。

【売上高前年同月比と粗利率】

【地域別売上高】

こちらの円グラフはEC、関東、関西、東北の4つの地域別売上高が全体の売上高に対して、何%の比率を持つのかということを示しており、直感的に地域別売上高の割合を把握することができます。
また、それぞれの地域にカーソルをあてると詳細な売上高と比率を確認することができます。

【地域別売上高】

【部門別売上(地域積売上)】

こちらは、売上高を部門別に示し、さらに各部門ごとの売上に対して、地域別の比率を示した積み上げ棒グラフです。こちらの積み上げ棒グラフを使用することで、一目で部門別の売上高の順位や地域別の構成比を確認することができます。

【部門別売上(地域積売上)】

【部門ごとの粗利率、売上高、売上個数】

こちらのバブルチャートは部門ごとの粗利率、売上高、売上個数を示しており、3つのデータの関係性が視覚的に表現されています。円のサイズはそれぞれの部門の売上の大きさを示しており、売上の増減によって円のサイズが変わります。また、各部門の円にカーソルをあてると、粗利率、売上高、売上個数を確認することができます。

【部門ごとの粗利率、売上高、売上個数】

【月ごとの売上高、前年同月比、前月比】

こちらの表は、月別の売上高、売上高前年同月、前月比などを確認することができ、詳細な集計結果の数字自体に着目して分析することが可能です。

【月ごとの売上高、前年同月比、前月比】

【日別達成率】

こちらは、売上高とその達成率を示したコンボグラフであり、時間経過に伴う売上・達成率の変化を確認することができます。
また、画面のように、週別の達成率から日別の達成率へドリルダウンを行うことで、深堀して分析することができます。

【日別達成率】

【地域別売上高(部門積上げ)】

こちらの積み上げ棒グラフは地域別の売上高、それぞれの地域に対して、部門ごとの売上比率を示しています。
また、それぞれの地域の店舗別売上の詳細をドリルダウンで深堀することも可能です。
左の例では、地域別に表示されていたものを、関西地方の店舗にドリルダウンして表示しています。

【地域別売上高(部門積上げ)】

まとめ

データ利活用における様々なお悩みに対して、当社でご提供できるソリューションについてご紹介いたしました。
データ利活用をお考えのお客様は、お気軽にご相談ください。

※ 本文に掲載されている会社名・団体名および製品名は各社または団体等の商標または登録商標です。

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