DWH（データウェアハウス）構築 
各システムに散らばっている膨大な業務データを抽出し、分析しやすい形で一箇所に集約して保存する基盤を構築する施策です。2026年は「データは石油」と言われるほど価値が高まっており、バラバラの状態では活用できません。DWHを構築することで、会計、販売、在庫、CRMなどのデータを横断的に分析することが可能になります。メリットは、経営層から現場までが「同じ数字」を見て議論でき、勘に頼らないデータドリブンな意思決定（BI活用）の土台となる点です。過去数年分のビッグデータを高速に処理できるクラウド環境を活用し、市場の変化や顧客の予兆をいち早く捉えることで、企業のレジリエンス（適応力）と競争力を根本から強化するためのデータ戦略の要です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
データ活用基盤 |
| 業界② |
 対象 |
データアナリスト 経営企画部門 経営層 | |
 費用 |
300〜3000万円 |  実施期間 |
240 |
主なToDo
- 各システム（販売・会計・顧客管理等）のデータ構造を把握し、BigQuery等のDWHへデータを抽出・統合するETL処理を構築する
- 「売上」「在庫数」などの主要指標（KPI）の定義を全社で統一し、分析用のマスターデータをクレンジング・整備する
- Looker Studio等で部署別のBIダッシュボードを作成し、経営層や現場がリアルタイムな数字に基づいて判断する運用を開始する
期待できる効果
散在する膨大な業務データを統合し、部門横断的な分析を可能にする基盤を構築することで、経営層から現場までが客観的な指標に基づいた議論を行えるようにし、企業の意思決定スピードと変化への適応力を根本から強化します。
躓くところ
各システムでバラバラなデータ形式を統一するクレンジング作業と、将来の拡張性を見据えた高度な設計スキルの確保が困難です。分析要件の定義には各事業部との密な連携が求められます。
