xcpaのコア業務BPRを成功に導く秘訣：データモデルとプロセス最適化の実際(2/3)

前回はBPRとデータマネジメントの概要や両者が結びつく重要性をご紹介しました。今回は、「じゃあ具体的にBPRを進めるにはどうしたらいいの？」という視点から、プロセス分析からTo-beの定義、データモデルの標準化までを分かりやすく解説します。

• BPRを円滑に進めるための3ステップ

  • As-is分析（現状把握）

    • まずは現状を正確に把握します。業務フローの“全体図”と“詳細（データ項目レベル・算式レベル）”を同時に押さえることで、ボトルネックや重複作業を洗い出します。

    • 「財務報告」などの重要プロセスにおいては、データの出入りがどのように行われているかも可視化すると、次のステップに移りやすいです。

  • To-be定義（理想像の描画）

    • 重複・標準化・簡素化・廃止の視点で、業務を大胆に再設計します。

    • ここで重要なのが、データモデルやシステム化の方向性を同時に考えること。理想のプロセスに必要なデータ構造やIT基盤がどのようであるべきか、最適解を探ります。

  • ギャップ分析⇒施策立案・実行

    • 現状（As-is）と理想（To-be）の差分から、具体的な施策を立案します。

    • 近年はクラウドやRPAツールなど、低コストで導入できるテクノロジーも増えました。業務の種類や組織の規模に合わせ、システム化・アウトソース化・内製開発など最適な手段を選びましょう。

• データモデルの標準化が不可欠なワケ

BPRがうまくいっても、データベース同士の整合性がとれていないと全体最適には至りません。そこで登場するのがデータモデリングです。

• 手法

  • 概念設計 ⇒ 論理設計 ⇒ 物理設計

    まずは組織全体で共通認識をもてる“概念的”なデータ構造を描き、徐々にシステム要件に落とし込んでいきます。

  • 同じ“顧客”のはずがシステムごとに定義が異なる、取引日がいつのことか曖昧…などの問題はすべてデータモデル標準化で解決に近づきます。

  • データ項目の値を標準化する取り組みも重要です。コード体系やフォーマットがシステムごとにバラバラでは、いくら高性能の分析ツールを導入しても効果は半減します。

• 成功するBPRのカギは「データ視点」

BPRでは業務フローを最適化する一方で、その中を流れるデータの形や流れ方を統合的に考えることが成功のカギです。

• 財務報告プロセスの場合：

  • インプット：原始データ（取引情報など）

  • プロセス：データ処理（集計や検証）

  • アウトプット：財務データ（最終レポート）

  この一連のデータ流れと作業をセットで再設計するからこそ、はじめて高いパフォーマンスが得られます。

次回はデータマネジメントの後半戦、「データ品質の維持・管理」「組織体制の構築」を中心にご紹介。BPRによって洗練したプロセスを継続的に活かすためのコツを解説します！

弊社では、現場の詳細なヒアリングから始める丁寧なBPR支援を行っています。データモデリングやデータベース統合の領域まで含めて一気通貫で伴走いたします。

もし「自社に合った最適解を見つけたい」とお考えでしたら、ぜひご連絡ください。成果につながる具体的なアクションプランをともに描きましょう。

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