データ分析基盤（DWH/データレイク）【総合SIベンダー】 
社内のあらゆるデータ（基幹、SaaS、ログ）を集約するデータレイク/DWH（Snowflake, BigQuery等）を構築する施策です。サイロ化されたデータを統合し、横断的な分析やAI活用ができる環境を整えます。メリットは、データドリブン経営の基盤構築と、分析業務の効率化です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
データ活用基盤 |
| 業界② |
総合SIベンダー |  対象 |
DX 経営企画 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 分析ニーズの高いデータから優先的にETL（データ連携）を行う
- データの意味定義（カタログ）やセキュリティ設計を行う
- BIツールと接続し、現場がデータを見られるようにする
期待できる効果
散在するデータの集約・統合により、高度なデータ分析とAI活用が可能なデータドリブン経営の基盤を確立。部門を跨いだ横断的な分析が可能になることで、迅速かつ客観的な意思決定を支援し、分析業務の工数を劇的に削減します。
躓くところ
各システムのデータ定義や品質（表記ゆれ等）がバラバラなため、ETLプロセスでのクレンジングに膨大な工数を要します。また、利用目的が不明確なままデータを集めるだけでは、コストだけが膨らむゴミ溜めと化すリスクがあります。
狙えるチャネル
