STEP 1
データを棚卸し
基幹、SaaS、Excel、CSV、ログの所在、更新頻度、責任者を整理します。
DATA PLATFORM PLANNING
BI・AI活用の前にデータ基盤の設計を整理
基幹システム、SaaS、Excel、CSV、ログデータを棚卸しし、DWH、ETL、BI、権限、データ品質、AI活用までのロードマップを整理します。
30分相談費用感進め方
30 MINUTES
30分でここまで整理します
データソースと品質課題
BI・DWH・ETLの優先順位
AI活用前に整える権限と運用
既存システム・SaaSの棚卸し
KPIとデータ更新ルールの設計
AI活用を見据えた権限・品質管理
PROBLEM
データ基盤の設計を整理
部署ごとに数字が違い、会議で確認に時間がかかる
BIを入れたがデータ更新や定義が定着しない
AI活用したいがデータが散らばっている
マスタ、権限、品質管理の責任者が曖昧
PROCESS
最初に整理する3つの論点
STEP 2
KPIから設計
見たい指標、集計粒度、利用者、権限を先に決めて基盤範囲を絞ります。
STEP 3
ロードマップ化
BI、DWH、ETL、AI活用を段階に分け、費用と運用体制を整理します。
OUTPUT
打ち合わせ後に残るもの
OUTPUT 1
論点整理メモ
検討背景、対象業務、制約条件、未確認事項を初回相談後に整理します。
OUTPUT 2
次アクション案
診断、要件定義、概算見積、資料確認など、次に進む選択肢を明確にします。
BEFORE CONTACT
分からないままで大丈夫なこと
すべて埋まっていなくても問題ありません。不明点がそのまま初回の整理テーマになります。
要件が固まっていない
予算や時期が未定
既存資料が揃っていない
FAQ
よくある質問
Q. BIツール選定前でも相談できますか？
A. 可能です。先にKPI、データソース、更新頻度を整理します。
Q. 既存SaaSのデータ連携も対象ですか？
A. 対象です。API、CSV、ETL、権限、同期頻度を確認します。
Q. AI活用まで見据えられますか？
A. 可能です。RAG、需要予測、分析AIに使えるデータ品質と権限を整理します。