データ活用・BIソリューション

散らばった数字をダッシュボードに集め、予測AIまで段階的に進む。

こんな課題を解決します

  • レポートのたびにExcelで手集計している
  • 部門ごとに数字の定義が違い会議が数字合わせで終わる
  • 需要・在庫の予測が経験頼みになっている

実現する流れ

  1. 指標定義
    見るべきKPIと数字の定義を揃える
  2. データ整備
    基幹・SaaSからデータを集める経路を作る
  3. 可視化
    BIダッシュボードで毎日見える状態に
  4. 定着
    会議・意思決定をダッシュボード起点へ
  5. 予測へ
    蓄積したデータで需要予測などのAIへ進む

データ活用は予測AIから始めると失敗しがちです。まず数字の定義を揃えて毎日見える状態を作る。予測はその蓄積の上に載せる。遠回りに見えて、この順番が最短です。

使用するツールの例

組み合わせは一例です。自社の環境に合わせて選定します。

支援範囲の例

  • KPI設計とデータソースの整理
  • BIダッシュボードの構築
  • データ基盤の整備・運用伴走
  • 予測AI(AutoML)のPoC支援

対応できる会社

この領域に対応できる掲載企業の一部です。開発会社一覧 →

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