BI ツールは導入済みで、データも蓄積されている。それでも集計は SQL を扱える一部の担当者に集中し、分析を依頼してから結果が返るまでに一週間から二週間。ダッシュボードは月次レポートの作成だけに使われ、データはあるのに次の一手につながらない。個別最適で構築されたシステムの分断とデータのサイロ化は、多くの企業でいまだ解消できていない課題である。
では、先に手を打った企業は何をどう変えたのか。
本資料では、 Google Cloud を用いてデータ分析基盤を刷新した国内 21 社・22 事例を、課題、採用サービス、アーキテクチャ、成果という共通の形式で紹介している。医療・ヘルスケア、飲食、小売、交通、消費財、テクノロジー、メディアなど、幅広い業種におけるデータ活用の実践例をまとめた事例集である。
成果は具体的な数値にも表れている。オンプレミスの DWH 移行によってインフラ・運用コストを 5 分の 1 に圧縮した事例、アーキテクチャ改善によって運用コストを 28.5％ 削減した事例、解約分析のリードタイムを約 2 週間から 2～3 日へ、グラフ作成の工数を 3～4 時間から 1 分へ短縮した事例などを収録。AI を活用した購入者予測によって購買率を 5.2％ から 13.3％ へ引き上げ、予測誤差を 23.3％ から 11.7％ へ改善したケースも紹介している。
さらに、自然言語でデータに問い合わせられる環境をどう整えるか、機微情報を扱いながらアクセス制御とガバナンスをどう両立するか、SQL を書けない業務部門をデータ活用にどう巻き込むかといったテーマも扱う。データ基盤を「導入する」だけで終わらせず、実際のビジネス成果につなげるために何が必要なのか。各社の選択と成果から、そのヒントを探る。
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