EYアドバイザリー株式会社 経営判断に客観的な根拠を 「データドリブン」な経営の推進 ビッグデータ・アナリティクスやデータサイエンスという単語を、ビジネスの現場で 耳にし始めてから久しくなりましたが、活用体制が構築されている企業はまだまだ 限られています。 「ツールを導入してみたが、活かしきれていない」という話もよく聞かれます。 EY アドバイザリーでは、ビジネスドメインに関する知見を活かし、データを分析す るだけではなく、経営判断への活用やデータを業務に活かすことが可能な仕組み づくりを支援することにより、データの裏付けに基づく 「データドリブン」な経営の 推進をご支援致します。 データドリブン経営のためのデータ分析・活用支援サービス EY アドバイザリーでは、貴社におけるデータ活用を支援し、データに基づいた経営意思決定や業務改善のご支援を いたします。ビジネス特性、データ特性に合わせた、ステップバイステップでの施策のご提案、個別ヒアリングとト ライアル分析により、貴社に最も効果的な対策をご提案をさせていただきます。 自社データの活用はできていますか？ データ活用に注目されている企業は多いのですが、活用状況は、企業によって大きく異なります。 「とりあえずデー タは蓄積するようにしているが、活用できていない」というケースは意外に多いものです。ＥＹアドバイザリーの 支援サービスでは、課題が漠然としている状況であっても、アセスメント ∼ トライアル分析 ∼ 仕組み化のステッ プによって、具体的で大きすぎないテーマを選択して進めることにより、お客様に短期間で効果を実感していただ けるようになっています。 EY アドバイザリーの主な支援内容 データアナリティクスによる マーケティング解析や顧客行動分析 ・一般的なリピート率向上から、消費者の購買行動や要望を細やかに掬い上げる 手法の導入 ・データによる正確な消費者動向の把握や需要予測のモデル構築 ・使用時点情報の活用によるリアルタイムでの異常検知、異常パターン分析 ・データによるリアルタイムでのリスク検知や、予防施策の構築 データアナリティクスによる リスク管理 ドメインの専門家と連携した 「データドリブン」な業務改善 ・全量検査により、サンプリング検査では実現できなかった検査精度の向上 ・海外子会社・工場の不正取引の検知や、経費の不正請求検知など、データを活用 したガバナンス向上施策のご提案 ・ビジネスドメインに精通した EY だからこそ可能な、データに裏付けされた業務改 善施策、効率化施策の策定 ・SCM, CRM といったソリューションチームと連携した施策のご提案 ・公共データ等のオープンデータと自社データを組み合わせた分析や業務活用 オープンデータ活用／ ・自社データの公開・収益化 データ流通／データマネジメントガイ ・データのサプライチェーン等、一歩進んだ活用施策のご提案 ドラインの策定 ・データ活用のためのデータマネジメントガイドラインの策定 パブリック／ハイブリッドクラウド上 での分析環境構築 ・パプリッククラウドや、ハイブリットクラウド上でのデータ分析環境の構築 ・クラウド環境でのデータの取り扱いガイドラインの策定 ご支援のアプローチ 現状のデータ資産の活用状況や、課題を抽出することを最初のステップ [STEP1] とし、データ活用方針を検討し ます。具体的に活用するデータや、活用テーマを決め、トライアル分析 [STEP2] を行った上で、結果を踏まえて 仕組み化 [STEP3] までご支援致します。 ※お客様が具体的にテーマをお持ちの場合は、STEP1は簡易的な確認で済ませることが可能です。 Step 1 Step 2 Step 3 アセスメント トライアル分析 仕組み化 データ分析・活用 戦略のご提案 ビジネス施策 または システム 施策のご提案 Step 1 アセスメント 貴社内部に蓄積されているデータの内容・データ活用状況・課題などをヒアリングし、データ活用方針を検討します。 具体的なテーマを決定した後、実際に小規模なデータセットを元に解析を行うための分析範囲・実施計画をご提案 致します。 現状調査・ヒアリング 活用方針検討・テーマ設定 トライアル分析範囲のご提案 貴社内部 のデータ資産や、現場 の ご意見、ご要望をヒアリングし、現 状の理解を行います。 調査・ヒアリング結果を整理し、公 開データ等も含めたデータ活用方 針を決定します。活用方針に基づ いて具体的な活用テーマを設定し ます。 課題に対する改善策（対策方針）を 検討し、実施計画を提案します。 例 例 例 ・ 加盟店へのサービス向上、管理強化 ・ 海外子会社、工場のガバナンス強化 ・ 内部データの種類・量・生成頻度 ・ データ活用状況 ・ データ精度 ・ 業務課題 ・ 内部統制上の課題 Step 2 トライアル分析 ・ 加盟店の登録商品情報、取引履歴による 架空商品の検知 ・ 海外子会社の在庫情報、取引履歴の分析 による不正取引の検知 仮説設定 モデル構築 STEP1で設定された、お客様のビジネスにとっ てメリットが見込めるデータ活用テーマに対し、 STEP2では、小規模なデータセットを用いて、ト ライアル分析を行います。 モデル検証 ■ 対応実施のプロセス（例） トライアル 分析では、仮説設定 （モデル構築）∼ データ分析 ∼ モデル検証を何度か繰り返し、貴 社のビジネス環境に即した分析モデルに洗練さ せていきます。 Step 3 データ分析 仕組み化 STEP2で効果が見込めるモデルが構築されたら、STEP3では日々の業務や意思決定にどう組み込んでいくか、既 存の業務やシステムとどう組み合わせるかを決定し、仕組みとして構築していきます。必要に応じて、分析環境の構 築や既存システムとの連携支援、データマネジメントガイドラインの策定支援、運用の立上げ支援等、貴社の状況に 合わせて幅広い支援が可能です。 ■ 仕組み化の例 業務への適用 適用方針検討 分析環境構築 既存システム連携構築 データマネジメント ガイドライン策定 運用立上げ支援 次の 活用テーマの 検討へ EY | Assurance | Tax | Transactions | Advisory EY について EY は、アシュアランス、税務、トランザクションおよびアドバ イザリーなどの分野における世界的なリーダーです。私たちの深 い洞察と高品質なサービスは、世界中の資本市場や経済活動に信 頼をもたらします。私たちはさまざまなステークホルダーの期待 に応えるチームを率いるリーダーを生み出していきます。そうす ることで、構成員、クライアント、そして地域社会のために、よ り良い世界の構築に貢献します。 EY とは、アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドのグローバル・ ネットワークであり、単体、もしくは複数のメンバーファームを指し、各メン バーファームは法的に独立した組織です。アーンスト・アンド・ヤング・グロー バル・リミテッドは、英国の保証有限責任会社であり、顧客サービスは提供し ていません。詳しくは、ey.com をご覧ください。 EY アドバイザリー株式会社について EY アドバイザリーは EY メンバーファームです。常に変化する ビジネスの最前線で活躍する、さまざまな専門家が優れた知見 と強力なグローバルネットワークを活用し、幅広いクライアント の業績向上のためのアドバイザリーサービスを提供しています。 そうすることで、より良い世界の構築に貢献します。詳しくは eyadvisory.co.jp をご覧ください。 © 2015 Ernst & Young Advisory Co., Ltd. All Rights Reserved. 本書は一般的な参考情報の提供のみを目的に作成されており、会計、税務及びその他の専門的な アドバイスを行うものではありません。EY アドバイザリー株式会社及び他の EY メンバーファーム は、皆様が本書を利用したことにより被ったいかなる損害についても、一切の責任を負いません。 具体的なアドバイスが必要な場合は、個別に専門家にご相談ください。 サービスに関するお問い合わせ EY アドバイザリー株式会社 お問い合わせフォームへ （ここをクリックしてください）
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