データプラットフォームとデータ連携基盤

このような課題を解決できます

Solution

PROBLEM

01

複数のクラウド・オンプレミス環境が混在し、統一的なデータプラットフォーム構築が困難

SAP Datasphere / SAP Data Intelligence

  • クラウド・オンプレミス問わず、全社データを統合するハイブリッドデータプラットフォームを構築。
  • 分散したデータを仮想的に統合し、統一ビューを提供。
SAP Datasphere

RISE with SAP によるクラウド移行サポート

  • 移行計画、データ統合テンプレート、運用ガイドを提供し、統一的なデータ基盤の構築を支援。
RISE with SAP

PROBLEM

02

ERP、CRM、MES、SCMなど複数システムのデータを連携する際、
フォーマットや粒度の違いで統合が難しい

SAP Data Intelligence のデータ変換・統合機能

  • 異なるシステム・データ形式・粒度の差異を標準化・マッピングして統合。
  • データのクレンジングやフォーマット変換も自動化可能。

SAP Integration Suite によるシステム連携

  • ERP・CRM・SCMなど異なるアプリケーション間のリアルタイムデータ連携を実現。
  • APIベースで柔軟に接続でき、手作業によるデータ統合を削減。
BTP-Integration Suite

PROBLEM

03

連携エラーやデータ不整合対応に多くの工数を割かざるを得ず、効率化が進まない

統合データ監視・品質管理

  • SAP® Data Intelligence / Datasphere により、データフローの異常検知やエラー通知を自動化。
  • データ整合性チェック・修正を迅速化。
SAP Datasphere

自動レポート・分析基盤

  • SAP Analytics Cloud で統合データを可視化。
  • データ不整合の傾向を把握し、事前対策が可能。
SAP Analytics Cloud

他にもこのような課題を解決します

Other

経営可視化と意思決定スピードの向上

  • 部門が独自システムやExcelを使っており、経営層が全社の数字を一元的に把握できない
  • データ集計やレポート作成に時間がかかり、経営判断時点では古い情報になっている
  • 経験や勘に頼った判断が多く、データ活用が形骸化している

業務効率化と人材不足対応

  • 業務手順が標準化されておらず、特定の担当者しか対応できない作業が多い
  • 業務効率化＝自動化と捉え、根本的な業務プロセス改革が後回しになっている
  • デジタル化・業務改革の方向性に対して、現場のスキルが追いついていない

クラウド移行と老朽化システム対応

  • オンプレミスシステムとの連携やデータ移行が複雑で、想定より時間・コストがかかる

  • 古いハード・ソフトの保守費用の高騰や保守終了により障害発生時の復旧も困難

  • レガシー設計のため、新機能を追加できない

サプライチェーンの強化と需要変動対応

  • サプライヤー・在庫・物流状況がリアルタイムで把握できず、全体最適な判断が困難
  • 過去データに依存しており、突発的な市場変動やトレンド変化に追随できない
  • ERPやSCMツールが部門・拠点ごとに分かれ、データ連携や分析が困難

多拠点・海外展開におけるガバナンス確立

  • 各拠点や国ごとに運用ルールや会計・コンプライアンスの基準が異なり、全社統一が困難
  • 国ごとの法制度、会計基準、労務規制が異なり、ガバナンス対応が複雑化

データセキュリティとコンプライアンス

  • 社内外への不正アクセスや紛失・盗難による機密情報の漏洩リスクが存在

  • クラウドサービスや在宅勤務環境の利用拡大に伴い、セキュリティポリシーの適用範囲が不明確

データプラットフォームとデータ連携基盤

  • 複数のクラウド・オンプレミス環境が混在し、統一的なデータプラットフォーム構築が困難

  • ERP、CRM、MES、SCMなど複数システムのデータを連携する際、フォーマットや粒度の違いで統合が難しい

  • 連携エラーやデータ不整合対応に多くの工数を割かざるを得ず、効率化が進まない

生成AIと機械学習AIの有効活用

  • DX・業務効率化の観点からAI導入が急務となっているが、リスク管理や運用ルール整備が追いついていない

  • 各システム間でデータ形式が異なり、AI活用のためのデータ基盤が整っていない

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