データの利活用、整備に関する問題をお話することができます

エキスパート

氏名:開示前


■ 具体的な経験の内容
・データの利活用における問題点の洗い出し〜整備・運用方法までの策定
・利活用するための元データの作成、整備
・作成したデータを元にしたプロダクトの開発

■ 実績や成果
・大手インフラ会社の法人顧客データの名寄せ
→拠点単位の請求を会社単位にまとめたことによる事務コストの削減
・大手食品関連メーカーのデータ統合
→グループ各社のサプライヤーマスタを統合することにより、仕入れ先の集約化によるコスト削減
 顧客マスタの統合によるグループ内の注力企業、ホワイトスペースの顕在化

■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか
・基本的に顧客からヒアリングを行い、データに関する問題、課題を抽出します。
 抽出後、AS-IS分析を行い、顧客が求めるデータを活用、運用する理想像を提示します。

・理想像に対し、スコープ設定を行い、段階的に課題を解決していくプロジェクトを設計します。
 プロジェクトによっては、顧客側のプロジェクト担当者などを巻き込んでゴールを目指します。

基本的にはデータに関する課題を全般的に取り扱ってきました。重複データによる機会損失や効率化を阻害する問題を自社の顧客データを元に理解してもらうことからスタートします。

多くのクライアントがツールやシステムを導入すれば、潜在的な見込み顧客を見つけられる、営業活動を効率化できると考えておりますが、間違ったデータからでは何も解決することはできない、むしろ間違ったアクションを起こす要因になることを自社のデータから理解してもらいます。そのためにデータ内に潜む異常データを抽出、運用マニュアルとの乖離点(属人化)を明らかにしながら、本来あるべき姿との差異による機会損失を可視化していきます。

多くの場合、データをきれいにする=営業活動の効率化、コスト削減につながる、ということに懐疑的ですが現状のデータを元に活動を行った場合、どのようなリスクが存在するか削減できるコストはどの程度あるのか、システム、ツールでできること、できないことを明らかにすることで納得感のあるプロジェクトを提案しています。

■ 業界構造(トレンド/主要プレイヤー/バリューチェーン等)の知見の有無
データ活用を支援する企業2社で業務に当たっています。また、自身もデータを利活用したマーケティング施策に取り組んだ経験もあります。

そのため、
・データを利活用する立場
・データが関係する問題(あらゆる業務にデータは関係します)の特定、解決方法の提案
・問題解決後のデータ運用(クライアントに代わって問題解決を実施)
・マスタとなるデータの提供(問題解決に必要なデータの構築、マスタデータの提供)
といったデータに関する業務全般をユーザ、コンサルティング、運用の3つの立場を理解しています。ただコンサルティングをするだけの机上の空論ではなく、ユーザサイドの意見、要望なども理解しているので、理想的な最終ゴールの提示だけではなく、段階的な施策の提示、実効性のある施策についてもこれまでの非常に厳しかったプロジェクトの事例を交えてお話が可能です。

■ お役にたてそうと思うご相談分野
基本的にはデータに関する効率化などが専門です。顧客データの利活用、構築や製品データの構築などについてこれまでの経験を元にお話ができます。

上記以外でも、企業の与信や反社会的勢力の排除に関する取組、マーケティング施策におけるコストの問題などデータ観点で課題解決のお話ができます。また、お話だけでなく実際に課題解決についても取り組むことも可能です。

お気軽にご相談いただければ幸いです。

■その他
地域: 東京都および首都圏
役割: プロジェクトリーダー、コンサルティングなど
規模: 各種業界の最大手規模のクライアント

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氏名:開示前

Summary
・ベンチャーITサービス:コンサルタント(データマネジメント)
・外資系ITソリューション:予算管理ソリューション(インサイドセールス)
・情報サービス:プロダクト開発(管理職・次長)
・ITサービス:データマネジメント(PMO)

専門はデータ活用のためのデータマネジメント。
特に取引先のマスタデータの整備(営業活動の効率化、予実の精度向上の支援など)、データ統合(グループ全体でのコストダウン)、PIM(商品情報の適正化、Product Information Management)といったPJを経験。

データ活用を行う上で大切なデータのアセスメントや整備、運用体制の構築について過去のPJ事例を含めて話すことができます。基本的な名寄せやメタデータの構築、利活用の相談などデータに関するご相談に対応することができると思います。
※データサイエンティストではないので、モデリングなどのサイエンス領域の質問については回答できない要素が多くあります。


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