データ分析を直感的に実現させるBIツール

帳票作成・データ抽出/分析のBIツールDataNature

NTTDATA

導入事例

小売
(百貨店)
大規模BIとの連携で、
現場の分析ニーズを満たす。
顧客分析商品分析

お客様のご紹介

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本社:神奈川県横浜市
設立:1989年12月
資本金:1億円
従業員:205名
事業内容:百貨店業、ショッピングセンター業
売上高(百貨店部分):約410億円

Exif_JPEG_PICTURE 情報システム部 
部長
大工原 和樹 様 
Exif_JPEG_PICTURE 情報システム部 
マネージャー
高橋 和広 様 

地域に密着し、顧客満足度の高いショッピング空間を提供する、株式会社京急百貨店

1996年に創業した株式会社京急百貨店は、百貨店、ショッピングセンターなどの流通事業を通じて、京浜急行電鉄等約70社で構成される「京急グループ」の一翼を担っている。

京急上大岡駅に直結している京急百貨店は、地域に密着する生活者本位の店を目指し、ニーズを敏感に捉えて変化し続けることで、お客様に親しまれ、信頼される、真心のこもったハートフルなサービスを提供している。                 

近年では、買うだけ使うだけで環境貢献に繋がる「“楽”(Raku)ecoプロジェクト」や、農林水産省が取り組む食料自給率アップの国民運動 「フード・アクション・ニッポン」の推進、横浜市の風力発電事業に協賛する「Y-グリーンパートナー」など、地域重視の環境活動にも積極的に取り組んでおり、地元住民から高い信頼と評価を得ている。

お客様ポイントサービスの移行を機に、現場の分析ニーズを満たす新システムへ

2004年、創業当時から利用していたITシステムが大きな転換期を迎えた。それまでは同社独自に展開していたお客様向けポイントサービスを、京急グループの共通ポイントサービスへと移行し、それと同時に、分析系を含むITシステム全体のリプレイスを実施することになったのだ。

同社のPOS/パソコン系統を統括する大工原氏(情報システム部部長)は、「旧システムは完成度が高く成果も出ていました。」と話す。 しかし少し課題もありましたと次のように語る。「システムから出る帳票では、あらかじめ決められた形式でしか情報を見ることができず、違った見方でデータを見ることが難しかった。」 そこで、新システムでは、「現場の人が、いろいろな切り口でフレキシブルに分析できる仕組みを望みました。」と当時を振り返る。

大規模BIと現場向けのBI。目的別に2つのBI製品を採用

分析系ソフトウェアの選定では、個人情報の明細を含む大量データを取り扱えるBI製品と、現場向けツールとして、店舗の現場で個人情報を含まないデータを臨機応変に非定型分析できる製品を検討することとした。

その結果、システムインテグレータから提案された製品群の中から、前者には世界的に流通している本格的な大規模BIソリューションが選定された。 後者の現場向けのツールとしては「専門知識が無くても使える」「Excel等のファイル出力が容易」などの理由から、簡単操作のBIツールDataNatureが選定された。選定の理由としては「非常に使いやすいこと」と大工原氏は語る。

フレキシブルなツールだからシステム全面リプレイスでもスムーズな移行を実現

CSVデータさえあれば、システム構築を待たずにすぐに活用できるDataNature。その効果は、図らずもプロジェクト初期の旧システムから新システムへのデータ移行作業で立証される。

「リプレイスでは商品コード体系など、それまでのやり方を全面的に変えました。影響が広範囲に及ぶので危惧していましたが、ボタン操作でデータを絞り込み検索できるDataNatureのお陰でスムーズに移行することができました」(大工原氏)

そして、新システムがサービスを開始。基幹システムに収集された店舗POS端末の大量データを対象に、BIソリューションが全社的な分析処理を実行する一方、現場の目的や条件に応じてスクリーニングされたデータだけが、再び、店舗や業務担当者のPCへ配信されて、DataNatureによる自由な非定型分析が行える仕組みができあがった。

現場のフロントエンドツール。専門知識なしに使えることが、集計作業を効率化する

現場のフロントエンド・ツールとして導入したDataNatureだが、実運用を始めてみると、その効果はてき面で、業務現場ばかりではなく、経営層にまでさまざまな好影響をもたらした。

大工原氏は、「当社にはBIの専門知識を持った者はいませんが、そんな中でも簡単に使えるDataNatureは、売り場の時間帯別、年齢・年代別、住所別などの商品分析に非常に有効です。売り場単位でも、商品単位でも、極めて快調に使えています。一般社員から役員クラスまで、IT知識の無い人でも扱えるのが良いですね」と評価する。また、店舗現場の実情を知る高橋氏(情報システム部マネージャー)は、「以前はシステムの出力帳票を参考に自分で集計表を作って、売上ブランド分析などをデイリーにチェックしていましたが、データ集計の早いDataNatureなら効率良く時間も掛りません。特に、バーゲンなどの催事が百貨店全体と店舗で重なるような場合には、個別の売上を一目瞭然に切り分けられる点がとても助かっています」と話す。

現場の分析ニーズを満たし非定型分析が定着。今後は京急グループ全体への展開も視野に。

定型アウトプットの確認だけではなく、見たいデータをメニュー形式で選択して、BIの本質とも言える非定型分析を日常的に行えるようになった同社の業務現場。DataNatureはその立役者だ。

大工原氏は、「今はDataNatureを含め4層のシステム構成になっています。今後は、グループ全体、百貨店、ショッピングセンターなど、それぞれの業態で重要視されるキーを整理しながら、より高機能化されたDataNatureで一本化できれば非常にスッキリするだろうと思っています。」と語っている。

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取材年月:2012年4月
※導入事例でご紹介している情報・内容は取材当時の内容に基づいています。

商品名は、一般に各社の商標または登録商標です。

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