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データ分析業務 導入支援サービス

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データ分析業務の導入を成功に導くために

データ分析業務の導入初期段階では、経験・知見の不足から、分析シナリオ(閾値等)の設定が試行ベースとなり、データ分析によって多数の異常値が検知される可能性が高く、また、異常値の原因・実態調査にも多くの時間が掛かる傾向があります。その結果、異常値の原因・実態調査が不十分なものとなり、アクションにつながらず、データ分析業務全体が形骸化するようなケース、すなわちデータ分析業務の導入に失敗してしまうケースも散見されます。

KPMGは、豊富なデータ分析の「現場」経験から、データ分析業務の導入を確実に成功に導くために、トライアル運用から始め、その結果を踏まえた基本方針の策定、方針に基づく業務設計・運用体制構築を経て、本格運用へと進めることを推奨しています。

また、データ分析業務を支えるためのシステム基盤の整備も重要です。データ分析業務をPDCAサイクルとして定着させるために必要なシステム機能は以下の4点となりますが、業務要件を確実に充足するシステムとするために、トライアル運用、基本方針策定を経た上で、システム基盤整備へと進めることが望まれます。

  1. データ集約&整形
  2. 計算処理
  3. 分析結果の可視化
  4. 原因・実態調査とその管理
トライアル

KPMGのデータ分析業務導入支援サービス

データ分析業務の導入の成功のためには、トライアル運用によるスモールスタートが必要です。

Financial Data Analytics(フィナンシャルデータアナリティクス。以下、FDA)は、SaaS型のデータ分析プラットフォームであり、導入コストなしで即日利用いただけるため、企業がデータ分析業務導入のスタートを切るためのご利用に適しています。

KPMGは、FDAによる標準的な分析ツールのご提供だけでなく、企業の多様なニーズに対応した、データ分析業務導入支援サービス及びシステム基盤構築支援サービスをご提供しています。

データ分析業務の導入は概ね以下のようなステップで進められます。

流れ
  1. 現状分析・目標設定
    現状の経理部門等におけるデータ分析業務の現状・ニーズ・課題を把握し、目指すべきデータ分析の効果やスコープなどを特定します。
  2. Feasibility Study
    目標とする効果・スコープに対して、現状のデータ構造やシステム構成などを照査し、データ分析導入の実行可能性を測ります。
  3. トライアル運用
    実行可能な対象につき、トライアルベースでのデータ分析を実施し、課題を認識するとともに本番運用のための詳細計画を策定します。
  4. マスタプラン策定
    データ分析業務導入のスコープを再設定し、導入に向けたマスタプランを策定します。
  5. 業務設計・運用体制確立
    原因・実態調査やそのフォローアップアクションまで含め、継続運用のためのデータ分析プロセス全体の業務設計を行い、人員を確保して運用体制を確立します。
  6. システム基盤整備
    会社独自のデータ分析のために必要と判断された場合は、システム基盤整備へと進めます。
FDA

本紙で紹介するサービスは、公認会計士法、独立性規則及び利益相反等の観点から、提供できる企業や提供できる業務の範囲等に一定の制限がかかる場合があります。詳しくはあずさ監査法人までお問い合わせください。
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