今後の展望: CFO がデータ分析を活用して自社を導く方法

最近の Deloitte 社のレポートによると、質の高いデータは大多数のビジネスリーダーにとって最優先事項となっていますが、適切なソリューションを展開すること自体が困難であることがわかりました。最近の Web セミナーで、デジタル トランスフォーメーションでどのようなことを実現できるのか、その実例が検証されています。

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急速に変化するビジネス環境の中で、最高財務責任者 (CFO) が自社の競争力を高めようとすると、組織の全体的な財務状況を把握するために、予測分析機能を含む強力なデータ ツールが必要となります。

Deloitte 社のスペシャリスト リーダーである Andrew Dinin 氏とコンサルティング マネージング ディレクターの Andrew Breimayer 氏はこのニーズを理解しています。最近行われた Web セミナーでは、長年にわたってクライアントに財務管理ソリューションを導入してきた経験に基づく知見とユース ケースが共有されました。

Deloitte 社が毎年発表している『Human Capital Trends』レポートによると、データ管理と分析に関しては、多くの組織に改善の余地があることが示唆されています。

Deloitte 社の Workday Alliance プラクティスのクロスインダストリー リーダーであり、2009年から Workday のエコシステムに参加している Breimayer 氏は、この調査の回答者の 71% が高品質のデータを最優先事項としていることを指摘します。しかしながら、次のこともわかっています。

  • 業務に必要なデータが得られるようにライン マネージャにデータを提供できているとした回答者は、わずか 15% でした。

  • また、パフォーマンスを向上させる人財のディメンションを把握しているとした回答者は 9% に過ぎませんでした。

  • また、人事部門や企業内の他の部門から引き出すことができる統合データセットを持っているとした回答者は、わずか 2% でした。

今回の調査結果は人財管理に特化したものであるとしながらも、Breimayer 氏は「これは、データ分析について考える際に普遍的な考えであり、なぜ組織にとってデータ分析がこれほど困難なのか理由を明らかにしています」と述べています。

Breimayer 氏によれば、データ分析に取り組む際に組織が直面する課題に関して、ほとんどの場合次の 4 つの大きなカテゴリーに分類されるといいます。

  • レベル 1 は業務レポートで、事後の洞察を提供します。

  • レベル 2 は高度なレポートで、重要なビジネス インサイトを提供します。

  • レベル 3 は、こうした機能をベースとして将来を見据えた戦略的な分析を提供します。

  • レベル 4 は、最前線の予測分析を行います。

Breimayer 氏は、ほとんどの企業が最初の 2 つのレベルの間に分類され、その層を超える際には「チョーク ポイント」があると指摘します。そのためには、クライアントが組織のデータを管理して、考えをまとめ、さらに先のレベルに進めるようにする必要があります。

調査回答者の 71% は高品質のデータを最優先事項に挙げていますが、ラインマネージャーに対して仕事に必要なデータを提供できているとした回答者はわずか15% に留まっています。

Deloitte 社でWorkday Prism AnalyticsWorkday Adaptive PlanningWorkday 人財アナリティクスの製品リードを務める Dinin 氏は、「当社が真の成功を収めた分野を見てみると、基盤から始めていることがわかります。そしてこの基盤がアナリティクスと私たちのデータソース フレームワークのためのステージを本当の意味で設定するのです」と話します。

Dinin 氏は、データ ウェアハウスとビジネス インテリジェンス アーキテクチャを専門とするチームの一員として、Deloitte 社のクライアントと業務を行う中で遭遇したデータとアナリティクスの賢い使い方をいくつか紹介してくれます。たとえば、次のような差が見られました。

財務速報

さまざまなシステムの統計データや指標を Workday Prism Analytics に統合することで、企業の最も重要な指標を瞬時に確認できる財務速報を実現し、財務計画や収益予測に役立てることができるとして、Dinin 氏が1つのユース ケースを紹介してくれます。

ビジネス ユニット スコアカード

別のクライアントでは、統合された外部データとさまざまな種類の指標を活用してスコアカードを作成し、KPI の最新のスナップショットと、12 か月間の目標のローリング指標に対する進捗状況をエグゼクティブに提供していると、Dinin 氏は言います。

再雇用資格

ある Deloitte 社のクライアントは、再雇用資格に関連する20年分の過去の指標(Dinin 氏は「ノックアウト クエスチョン」と呼んでいるという)を、データ ウェアハウスから Workday Prism Analytics のデータソースに変換したといいます。このデータは、その後クライアントの人財獲得とリクルーティング プロセスに組み込まれ、応募や職務補充依頼自体に反映されます。「例えば、この候補者が以前この企業で働いていた場合、採用担当者はその候補者の再雇用の可能性を調べることができます。こうした指標を採用のビジネスプロセスに組み込むことで、採用担当者はこの候補者を前に進めるかどうかを知ることができ、非常に大きなインパクトがありました」と Dinin 氏は語ります。

顧客アカウントの延長

別のクライアントでは、顧客ベースのデータを保持するために複数の異なるシステムを利用していました。そのクライアントは、Workday Prism Analytics を顧客ハブとして使用し、財務エコシステム全体に顧客データを取り込み、レポートや財務プロセスを先へ進めることができました。

サプライヤの事前調査

別の例では、米国財務省外国資産管理局が管理する SDN (特別指定国民および凍結者リスト) に登録されているビジネスパートナー候補をチェックするプロセスを自動化することができました。SDN とは、米国企業が取引を禁止されている外国企業、会社、個人のリストです。「ここでもまた、データをビジネスプロセスに直接埋め込んで、仮定を検証したり、ビジネスプロセスを確実に先へ進めることができるようにすることは、非常に大きなインパクトがあります」と Dinin 氏は説明します。

オンデマンドでこのセッションをご覧いただくと、Deloitte 社のアナリティクスへのアプローチ、Deloitte 社のクライアントによる Workday Prism Analytics のユース ケース、データをインサイトに、インサイトをアクションに変えるために役立つベストプラクティスをご覧いただけます。

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